जटिल-मूल्यवान तंत्रिका नेटवर्क के फायदे क्या हैं?


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अपने शोध के दौरान, मैंने "जटिल-मूल्यवान तंत्रिका नेटवर्क" पर ठोकर खाई है, जो तंत्रिका नेटवर्क हैं जो जटिल-मूल्यवान इनपुट (शायद वजन भी) के साथ काम करते हैं। वास्तविक-मूल्यवान तंत्रिका नेटवर्क पर इस तरह के तंत्रिका नेटवर्क के फायदे (या बस अनुप्रयोग) क्या हैं?

जवाबों:


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इस पत्र के अनुसार , जटिल-मूल्यवान एएनएन (सी-एएनएन) वास्तविक एएनएन की तुलना में एक्सओआर और समरूपता का पता लगाने की एक छोटी संख्या के साथ समस्याओं का समाधान कर सकते हैं (इन दोनों के लिए 2 परत सी-एएनएन पर्याप्त है, जबकि 3-परत आर-एएनएन की आवश्यकता है)।

मेरा मानना ​​है कि यह अभी भी एक खुला प्रश्न है कि यह परिणाम व्यवहार में कितना उपयोगी है (जैसे कि क्या यह वास्तव में सही टोपोलॉजी को आसान बनाता है), इसलिए वर्तमान में सी-एएनएन के प्रमुख व्यावहारिक लाभ यह है कि वे कब के लिए एक करीबी मॉडल हैं समस्या डोमेन।

अनुप्रयोग क्षेत्र तब होते हैं जहां जटिल मूल्य स्वाभाविक रूप से उत्पन्न होते हैं, जैसे प्रकाशिकी, सिग्नल प्रोसेसिंग / एफएफटी या इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में।


उन डोमेन में अनुप्रयोगों को कैसे रोकता है जहां जटिल मूल्य "स्वाभाविक रूप से" उत्पन्न नहीं होते हैं?
dynrepsys

@dynrepsys मेरे ज्ञान का सबसे अच्छा करने के लिए, कुछ भी नहीं, हालांकि एक वास्तविक मूल्यवान डोमेन में जटिल इनपुट होने पर एक अजीब डिजाइन विकल्प प्रतीत होगा।
नीत्शेचएनाई

क्या उन्हें इनपुट के रूप में इस्तेमाल किए बिना वज़न में इस्तेमाल किया जा सकता है?
dynrepsys

@dynrepsys मेरा ऐसा मानना ​​है।
नीत्शेचयनए

बस एक पक्ष ध्यान दें - जटिल-मूल्यवान भार और सक्रियण को लागू करना कुछ प्लेटफार्मों और भाषाओं में अजीब हो सकता है, क्योंकि जटिल-मूल्यवान डेटा प्रकारों के लिए कई अभाव समर्थन हैं। कुछ में, जैसे C #, VB.net, T-SQL और अन्य, जिनसे मैं परिचित हूं, विभिन्न वर्कअराउड उपलब्ध हैं जैसे कि स्ट्रक्चर्स, क्लासेस और यूजर-डिफाइंड टाइप्स (UDTs) का उपयोग करना, लेकिन आमतौर पर यह बिलकुल वैसा नहीं है जैसा कि बनाया गया है- डेटा प्रकार समर्थन में। व्यक्तिगत रूप से मैंने जटिल वज़न और सक्रियण को केवल दो (या अधिक) वास्तविक-मूल्यवान डेटा प्रकारों का उपयोग करके, प्रत्येक धुरी के लिए मॉडल करना आसान पाया है। YMMV, हालांकि आवेदन पर निर्भर करता है ...
SQLServerSteve
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