sergeev >> :
ニューラルネットワークのトピックの統計に単純に踏み込まないでほしいです。
非標準的なニューラルネットワークアーキテクチャの 作業やトレーニングにおける経験や問題点を共有することを提案します。
以下は、理論のための最初のリンクです。
http://cgm.computergraphics.ru/content/view/62
またはpdfファイル
ニューラルネットワークでは、私はHeikinと一緒に成長しました。最初に言っておきますが、この本は簡単ではありません。数学が得意でなければならないし、ファーストネームで呼ばれるような関係でなければならない。
また、定評のある出版社の本であっても、間違いが多いことを申し上げたい。たまたま入っていたのか、そうでないのかは第三の問題です。
ニューラルネットワークでは、原文で読んだ方がいい。そして、これが英語...。
何かタイトルと内容が一致しない。リンク先には、いくつかの標準的な(standard)ネットワークメタファーが記述されており、ハイブリッドメタファーについては、記述されているものはすべて組み合わせることができると言っているパラグラフがあるだけです。つまり、ハイブリッドや非標準のものは存在しないのです。新しいトピックのポイントは何でしょうか。
不思議なもので、ほとんど誰も興味がないのか、みんな持っているものに酔ってしまい、誰もその場を配ろうとしないのです。
後者)
ファジーロジックをベースにしたハイブリッドネットワークの利用が試みられている。現在も改良中です。
sergeev >> :
非標準のニューラルネットワークアーキテクチャの 作業や学習における経験や課題を共有することをお勧めします...。
そろそろ経験の共有が必要ではないでしょうか?
IlyaA >> :
皆さん、バックプロパゲーションアルゴリズムでパーセプトロンを学習しています。しかし、大域的極限を見つける確率は50%-70%である(100ニューロンから)。最近、XORaの遺伝子を書き終えて--嬉しかった。しかし、平均的なパーセプトロンが増殖し、交尾を始めたとき、並列計算がなければ1カ月は座っていることに気づいたのですこの制約を乗り越えたのは誰ですか?
皆さん、バックプロパゲーションアルゴリズムでパーセプトロンを学習しています。しかし、大域的極限を見つける確率は50%-70%である(100ニューロンから)。最近、XORaの遺伝子を書き終えて--嬉しかった。しかし、平均的なパーセプトロンが増殖し、交尾を始めたとき、並列計算がなければ1カ月は座っていることに気づいたのですこの制約を乗り越えたのは誰ですか?
具体的にどの制限のことをおっしゃっているのでしょうか?
joo >> :
タイムリミット
どのような制約があるのですか?
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ニューラルネットワークのトピックの統計に単純に踏み込まないでほしいです。
非標準的なニューラルネットワークアーキテクチャの 作業やトレーニングにおける経験や問題点を共有することを提案します。
以下は、理論のための最初のリンクです。
http://cgm.computergraphics.ru/content/view/62
またはpdfファイル