Redes neuronales híbridas.
No quiero que el tema se limite a las estadísticas de los temas de las redes neuronales.
Propongo compartir la experiencia y los problemas en el trabajo y el entrenamiento de arquitecturas de redes neuronales no estándar.
Aquí está el primer enlace para la teoría
http://cgm.computergraphics.ru/content/view/62
o un archivo pdf
En las redes neuronales crecí con Heikin. De entrada te digo que el libro no es fácil. Hay que ser muy bueno en matemáticas y hay que tutearse con una T mayúscula.
Además me gustaría decir que incluso en este libro de una editorial reputada hay muchos errores. Si estaban en ella por accidente o no es una tercera cuestión.
En las redes neuronales, es mejor leer en los originales. Y esto es inglés...
Es extraño, o casi nadie se interesa por ello o todos se emborrachan con lo que tienen y nadie quiere distribuir el lugar.
más bien la segunda)
Le invito a compartir sus experiencias y retos en el trabajo y aprendizaje de arquitecturas de redes neuronales no estándar....
¿No es hora de empezar a compartir experiencias?
Señores, entrenando mis perceptrones con el algoritmo de propagación de espalda. Funciona, pero la probabilidad de encontrar el extremo global es del 50%-70% (a partir de 100 neuronas). Hace poco terminé de escribir la genética para la XORa: estaba contento. Pero cuando el perceptrón medio se multiplicó y empezó a aparearse, me di cuenta de que, sin el cálculo paralelo, ¡me sentaría durante un mes! ¿Quién superó esta limitación?
¿A qué limitación se refiere exactamente?
¿De qué tipo de restricción hablas?
No quiero que el tema entre simplemente en las estadísticas de los temas de las redes neuronales.
Propongo compartir la experiencia y los problemas en el trabajo y el entrenamiento de arquitecturas de redes neuronales no estándar.
Aquí está el primer enlace para la teoría
http://cgm.computergraphics.ru/content/view/62
o archivo pdf