Long short term memory (LSTM) is a recurrent neural network (RNN) architecture (an artificial neural network) published1 in 1997 by Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber. Like most RNNs, an LSTM network is universal in the sense that given enough network units it can compute anything a conventional computer can compute, provided it has the...
一度にリンクを貼ったあなたあなたのことを完全に理解しているわけではありません。もしくは略語なし :) .
そして、どんなモデリングネットワークも分類器になり得ると考えています。
SLTMを 扱ったのは誰ですか？
ここで、すべての神経細胞が、このような作業ストローク構造を持っているかどうかを聞こうとしたのです。
今見ると、全部ではないんですね。これを考慮して、アクチベーター型だけでなく、ニューロン型でもいろいろなアルゴリズムを作っていく必要がありますね。
まず、スペシャリストの要件について、一般的な、あるいはほぼ一般的な意見をまとめようとします。
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Vladimirgpwrは 私個人には合っていますし、おそらくもう2、3人自分のものが来るでしょうから、まだ招待する必要はないでしょう。
もうひとつは、人々は時間単位で動くべきものに慣れていますが、これはOpenSourseで、人々は時間があるときに働くので、このようなプロジェクトはもっと長く続くことができます。
SLTMを 扱ったことのある人は？
具体的になぜ興味があるのですか？
一度にリンクを貼ったあなたあなたのことを完全に理解しているわけではありません。もしくは略語なし :) .
そして、どんなシミュレーション・ネットワークもクラシファイアになり得るというのがイミフです。
SVM＝サポートベクターマシン
RBN = Radial Basis Network（ラジアルベーシス・ネットワーク
以下は、そのリンクです。
Т.Serre, "Robust Object Recognition with Cortex-Like Mechanism", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE（パターン解析と機械知能に関するIEEE会議
Bell, A. J., Sejnowski, T. J. (1997).
自然なシーンを構成する独立した成分はエッジフィルターである。
Vis. Res., 37, 3327-3338, In.
オルシュハウゼン、B．A.、Field、D.J.(1996).
自然画像に対するスパースコードの学習による単純細胞受容野の特性の創発。
Nature, 381(6583), 607-609.
http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~ahrens/tnii/lewicki2002.pdf
原理を全く知らない。彼女だけじゃない、もっと質問していいんだよ :)
Wikiによると、通常の回路に加え
ニューロンも入力の乗算、フィードバック信号（遅延かららしい）を使っているが、メインのBeckProp法はフィードバックでエラーが循環するときによく引っかかるので、GAとのハイブリッド学習が望ましいと悪態をついている。アクティベータは第一層にのみ存在し、その後はすべてが直線的になり、第一ニューロン（またはよくわからない委員会）が入力を変換し、他のニューロンはフィルターの役割を果たす（信号を通過させるか否かを決める）。
神経ブロックと呼んでもいいし、複雑な通過機能を持つ1つの神経細胞と呼んでもいい、それは見方次第で、ネットワークはそうしたブロックから構築されるのです。
原理を全く知らない。彼女だけじゃない、もっと質問していいんだよ :)