Вопросы с тегом «topology»

Модульные / множественные нейронные сети (MNN) вращаются вокруг обучения небольших независимых сетей, которые могут взаимодействовать друг с другом или другой более высокой сетью. В принципе, иерархическая организация может позволить нам разобраться в более сложных проблемных пространствах и достичь более высокой функциональности, но, кажется, трудно найти примеры конкретных исследований, проведенных в …

16 neural-networks  topology  architecture  neurons  biology 

Я много раз слышал, что «Нейронные сети - лучшее приближение, которое мы должны моделировать человеческий мозг», и я думаю, что общеизвестно, что Нейронные сети моделируются по нашему мозгу. Я сильно подозреваю, что эта модель была упрощена, но насколько? Насколько, скажем, ванильный NN отличается от того, что мы знаем о человеческом …

16 neural-networks  brain  topology 

Предположим, что я хочу решить проблему с нейронной сетью, которая либо не подходит для уже существующих топологий (персептрон, Конохен и т. Д.), Либо я просто не знаю о существовании этих или я не могу понять их механика и я полагаюсь на себя вместо этого. Как я могу автоматизировать выбор топологии …

14 neural-networks  topology  neuroevolution 

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 24 дня назад . Геометрия и ИИ Матрицы, кубы, слои, стеки и иерархии - это …

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

Сети Хопфилда могут хранить вектор и извлекать его, начиная с шумной версии. Они делают это, устанавливая веса, чтобы минимизировать энергетическую функцию, когда все нейроны установлены равными векторным значениям, и извлекать вектор, используя его зашумленную версию в качестве входных данных и позволяя сети довести до минимума энергии. Оставляя в стороне проблемы, …

11 deep-learning  topology