Чи вигідно представляти нейронну сітку як матрицю?

Нейронна мережа - це спрямований зважений графік. Вони можуть бути представлені (розрідженою) матрицею. Це може виявити деякі елегантні властивості мережі.

Чи корисна ця методика для дослідження нейронних мереж?

Для великих ANN в практиці використовується щось еквівалентне "формату рідкої матриці".

На відміну від сказаного в іншій відповіді, розглядаючи ANN як графік, насправді не купується дуже багато з двох причин:

1. Алгоритм зворотного розповсюдження може бути корисним для визначення матричних операцій. Ця сторінка дає читабельний та вичерпний опис.

2. Всі матриці з реальною оцінкою можна представити у вигляді графіків, але навпаки це явно не так. Тож правда, що ANN можна розглядати як особливий випадок структури даних графіків, що робить спеціалізацію явною в матричній формі більш ефективною.

Це залежить від типу нейронних мереж, з якими ви маєте справу.

Для нейронних мереж середнього розміру матричний підхід є дуже хорошим способом швидких обчислень і навіть зворотної пропорції помилок. Можна навіть використовувати рідкісні матриці для розуміння рідкої архітектури деяких нейронних мереж.

Але для дуже великих нейронних мереж використання матричних обчислень було б обчислювально дуже інтенсивним. Отже, для них застосовуються відповідні методи, такі як магазини на основі графіків тощо, залежно від призначення та архітектури.

Матричне представлення вигідно для реалізації нейронних мереж в кремнію.

Але для емпіричного дослідження нейронних мереж іноді корисно візуалізувати значення ваги синапсу у вигляді зображень чи відеозаписів: дослідження Джейсона Йосінського щодо нейронної мережі згортки. У мережі, здається, є "фільтр", який просто виявляє плечі. Трохи схожий на замок, який відкривається лише тоді, коли він розпізнає візерунок плечей.