Inhalt
- Definition - Was bedeutet modulares neuronales Netzwerk?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt das modulare neuronale Netzwerk
Definition - Was bedeutet modulares neuronales Netzwerk?
Ein modulares neuronales Netzwerk besteht aus mehr als einem neuronalen Netzwerkmodell, das durch einen Intermediär verbunden ist. Modulare neuronale Netze können eine differenzierte Verwendung grundlegenderer neuronaler Netzsysteme ermöglichen, die gemeinsam verwaltet und gehandhabt werden.
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt das modulare neuronale Netzwerk
Die Arbeit an modularen neuronalen Netzen reicht bis in die 1980er Jahre zurück und wurde auf verschiedene Arten untersucht. Es gibt das Konzept des Ensemble-Lernens, bei dem eine Sammlung von "einfachen" oder "schwachen" Lernenden ein tiefgreifendes Lernmodell übertreffen kann. Wichtige Prinzipien bei der modularen Entwicklung neuronaler Netze sind das "Divide and Conquer" -Prinzip, bei dem große Probleme in tragfähigere Teile zerlegt werden, und die Förderung der Vielfalt, die einige Experten als biologisch basiertes Modell bezeichnen, bei dem verschiedene Typen neuronaler Netze zusammenarbeiten und sich jeweils erfüllen eine andere Rolle oder Funktion.
Experten sprechen möglicherweise auch über eng und locker gekoppelte modulare neuronale Netzwerkmodelle in Abhängigkeit von der spezifischen Beziehung der Netzwerkkomponenten.
Im Allgemeinen ermöglichen modulare neuronale Netze den Ingenieuren, die Möglichkeiten der Verwendung dieser Technologien zu erweitern, um die Grenzen dessen zu erweitern, was neuronale Netze erreichen können.