मैं अपनी पीएचडी यात्रा शुरू कर रहा हूं, और जो अंतिम लक्ष्य मैंने खुद से पहले निर्धारित किया है वह एएनएन विकसित कर रहा है जो उस वातावरण की निगरानी करेगा जो वे काम करते हैं और गतिशील रूप से हाथ में समस्या के लिए अपनी वास्तुकला को समायोजित करते हैं। स्पष्ट निहितार्थ डेटा की अस्थायीता है: यदि डेटा सेट निरंतर नहीं है और समय के साथ नहीं बदलता है, तो क्यों समायोजित किया जाता है?
बड़ा सवाल यह है: हाल ही में गहन शिक्षा के उदय के साथ, क्या यह अभी भी एक प्रासंगिक विषय है? क्या FFNN अपने आप को अवधारणा बहाव समस्याओं में एक आला खोजने का मौका देते हैं?
मुझे बहुत अधिक सवाल के साथ धागा को ओवरलोड करने का डर है, लेकिन यह एक पूरी तरह से विषय नहीं है: मुझे आरएनएन के बारे में पता है, लेकिन मेरे पास उनके साथ सीमित (ठीक है, कोई नहीं, या विशुद्ध रूप से सैद्धांतिक) अनुभव है; मेरा मानना है कि आरएनएन के संदर्भ में गतिशील वास्तुकला अनुकूलन एक प्रासंगिक विषय होना चाहिए। सवाल यह है कि क्या इसका जवाब पहले ही दिया जा चुका है, और क्या मैं पहिया को फिर से मजबूत करूंगा?
PS क्रॉस- मेटाटाइप्ट में पोस्ट किया गया