Смартнейшая архитектура нейронной сети

Question

Я очень новичок в нейронных сетях и только с низким программистом. У меня нет четкого понимания различных архитектур нейронных сетей. Мой вопрос таков: какая самая умная архитектура? Какая сеть является самым быстрым обучением, может распознавать самые сложные и смутные шаблоны и наиболее адаптируема. Я читал о всяких классных сетях, таких как состояние эха и жидких состояний, и длинные краткосрочные сети памяти, но я действительно не знаю, как это работает или что использовать в каком контексте. Если вы знаете, как работают эти сумасшедшие сети, я хотел бы услышать ваши мысли.

спасибо!

Answer 1

Нет такой вещи, которую вы ищете. Существует множество разных типов сетей, потому что существует множество различных типов проблем, и никто не знает, что «лучший» способ сделать что-то есть. Его активная область исследований, которая движется очень быстро. Существуют определенные типы сетей, которые становятся общими для определенных задач (т. Е. Сверточных сетей, используемых для классификации изображений), но даже те, которые не исправлены в камне, являются лучшими. И даже если бы они были, это ничего не говорит о том, сколько слоев и насколько широки слои должны быть, и это даже не входит в инициализацию или обновление сетей в процессе обучения.

Если вы хотите действительно узнать и понять больше о нейронных сетях, вам нужно будет много заниматься самостоятельно - это требует работы и терпения. Простой Q & Формат, такой как переполнение стека, не поможет вам ничего понять о нейронных сетях.