Топология нейросети серьезно влияет на ее производительность |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-11-10 01:31 Топология нейросети серьезно влияет на ее производительность. Все четыре сети имеют примерно одинаковое количество параметров (~37K), при этом двуслойная эффективнее однослойной, а двунаправленная - эффективнее однонаправленной. Но только определенной архитектуры, о чем благополучно молчат в большинстве статей... Если два потока двунаправленной сети объединяются линейным слоем, эффективность хуже, чем у любой другой сети) Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|