Je ne veux pas que le sujet se limite aux statistiques des réseaux neuronaux.
Je propose de partager l'expérience et les problèmes liés au travail et à la formation d'architectures de réseaux neuronaux non standard.
Voici le premier lien pour la théorie
http://cgm.computergraphics.ru/content/view/62
ou un fichier pdf
Dans les réseaux neuronaux, j'ai grandi avec Heikin. Je vous le dis d'emblée, le livre n'est pas facile. Il faut être très bon en maths et il faut se tutoyer avec un T majuscule.
En outre, je voudrais dire que même dans ce livre d'une maison d'édition réputée, il y a beaucoup d'erreurs. Qu'ils y soient entrés par accident ou non est une troisième question.
Sur les réseaux neuronaux, il est préférable de lire les originaux. Et ça, c'est de l'anglais...
C'est étrange, soit presque personne ne s'y intéresse, soit tout le monde se saoule avec ce qu'il a et personne ne veut distribuer l'endroit.
plus probablement le second)
Je vous invite à partager vos expériences et vos défis en matière de travail et d'apprentissage Architectures de réseaux neuronaux non standard.....
Ne serait-il pas temps de commencer à partager les expériences ?
Messieurs, j'entraîne mes perceptrons avec l'algorithme de propagation arrière. Cela fonctionne, mais la probabilité de trouver l'extremum global est de 50%-70% (à partir de 100 neurones). Récemment, j'ai terminé l'écriture de la génétique pour XORa - j'étais heureux. Mais lorsque le perceptron moyen s'est multiplié et a commencé à s'accoupler, j'ai réalisé que sans calcul parallèle, je resterais assis pendant un mois ! Qui a surmonté cette limitation ?
De quelle limitation parlez-vous exactement ?
De quel type de restriction parlez-vous ?
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Je ne veux pas que le sujet se limite aux statistiques des réseaux neuronaux.
Je propose de partager l'expérience et les problèmes liés au travail et à la formation d'architectures de réseaux neuronaux non standard.
Voici le premier lien pour la théorie
http://cgm.computergraphics.ru/content/view/62
ou fichier pdf