Запитання з тегом «neural-networks»

Мережева структура натхненна спрощеними моделями біологічних нейронів (клітини мозку). Нейронні мережі навчаються "навчатися" під контрольованими та непідконтрольними методами, і їх можна використовувати для вирішення проблем оптимізації, проблем наближення, класифікації шаблонів та їх комбінацій.

3
Трюк кернелізації для нейронних мереж
Я дізнався про нейронні мережі та SVM. Підручники, які я читав, підкреслювали, наскільки важлива kernelization для SVM. Без функції ядра, SVM - це лише лінійний класифікатор. Завдяки kernelization, SVM також можуть включати нелінійні функції, що робить їх більш потужним класифікатором. Мені здається, що можна також застосувати кернелізацію до нейронних мереж, …
1
Чому ваги нейронних мереж ініціалізуються випадковими числами?
Чому початкові ваги нейронних мереж ініціалізуються як випадкові числа? Я десь читав, що це робиться для "порушення симетрії", і це змушує нейронну мережу швидше вчитися. Як порушення симетрії змушує її швидше вчитися? Не вдалося б ініціалізувати ваги до 0 кращою ідеєю? Таким чином ваги зможуть швидше знайти свої значення (позитивні …
1
Чи може алгоритм штучної нейронної мережі виражатись через операції зменшення карти?
Чи може алгоритм штучної нейронної мережі виражатись через операції зменшення карти? Мене також загалом цікавлять методи паралелізації, що застосовуються до ANN, та їх застосування до хмарних обчислень. Я думаю, що один підхід передбачає запуск повної ANN на кожному вузлі та якось інтегрування результатів, щоб трактувати сітку як єдину сутність (з …
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.