Запитання з тегом «topology»

Модульні / кілька нейронних мереж (MNN) обертаються навколо навчання менших, незалежних мереж, які можуть подаватись одна в одну чи іншу вищу мережу. В принципі, ієрархічна організація могла б дати нам змогу зрозуміти складніші проблемні простори та досягти більш високої функціональності, але, здається, важко знайти приклади конкретних досліджень, зроблених у минулому …

16 neural-networks  topology  architecture  neurons  biology 

Я неодноразово чув, що «Нейронні мережі - найкраще наближення, яке ми маємо для моделювання людського мозку», і я думаю, що загальновідомо, що Нейрові мережі моделюються за нашим мозку. Я сильно підозрюю, що цю модель спростили, але наскільки? Наскільки, скажімо, ванільний NN відрізняється від того, що ми знаємо про людський мозок? …

16 neural-networks  brain  topology 

Припустимо, що я хочу вирішити проблему з нейронною мережею, що або я не можу підходити до вже існуючих топологій (перцептрон, Конохен тощо), або просто не знаю про існування таких, або я не в змозі зрозуміти їх Механіка, і я замість цього покладаюся на власне. Як я можу автоматизувати вибір топології …

14 neural-networks  topology  neuroevolution 

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито минулого місяця . Геометрія та ШІ Матриці, кубики, шари, стеки та ієрархії - це те, що ми могли …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

Мережі Hopfield здатні зберігати вектор і витягувати його, починаючи з галасливої ​​його версії. Вони роблять це, встановлюючи ваги, щоб мінімізувати енергетичну функцію, коли всі нейрони встановлені рівними векторним значенням, і отримують вектор, використовуючи шумну версію його як вхідну і дозволяючи сітці осідати до мінімуму енергії. Залишаючи осторонь такі проблеми, як …

11 deep-learning  topology