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?

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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