Que benefícios podemos obter com a aplicação da Rede Neural Convolucional Graph em vez da CNN comum? Quero dizer, se podemos resolver um problema pela CNN, qual é a razão pela qual devemos converter o Graph Convolutional Neural Network para resolvê-lo? Existem exemplos, ou seja, os trabalhos podem...
O DeepMind afirma que sua rede Q profunda (DQN) conseguiu adaptar continuamente seu comportamento enquanto aprendia a jogar 49 jogos da Atari. Depois de aprender todos os jogos com a mesma rede neural, o agente foi capaz de jogá-los todos nos níveis 'sobre-humanos' simultaneamente (sempre que foi...
Me deparei com um artigo, The Bitter Truth , através do canal do YouTube em dois minutos . Rich Sutton diz ... Uma coisa que deve ser aprendida com a lição amarga é o grande poder dos métodos de uso geral, dos métodos que continuam a aumentar com o aumento da computação, mesmo quando a...
As redes maxout eram uma idéia simples, porém brilhante, de Goodfellow et al. de 2013 até o máximo de mapas de recursos para obter um aproximador universal de ativações convexas. O design foi adaptado para uso em conjunto com o abandono (introduzido recentemente) e resultou, é claro, em resultados...
Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 14 dias . O Lisp foi...