Новый нейронный машинный код для программирования резервуарных компьютеров
🧬Резервуарные вычисления – перспективный вычислительный фреймворк на основе рекуррентных нейронных сетей (РНС), который, фактически, отображает входные данные в многомерном вычислительном пространстве, оставляя некоторые параметры искусственных нейронных сетей (ИНС) неизменными и одновременно обновляя другие. Данный фреймворк может повысить эффективность алгоритмов машинного обучения, а также сократить объем данных, необходимых, чтобы обучить их на достаточно качественном уровне.
Фактически, для обработки последовательных данных и составления точных прогнозов РНС используют рекуррентные связи между различными обрабатывающими модулями.
Несмотря на то, что РНС доказали свою эффективность при решении самых разных задач, оптимизация их производительности путем определения параметров, наиболее соответствующих стоящей перед ними задаче, может потребовать значительных усилий и немало времени.
🧬Резервуарные вычисления – перспективный вычислительный фреймворк на основе рекуррентных нейронных сетей (РНС), который, фактически, отображает входные данные в многомерном вычислительном пространстве, оставляя некоторые параметры искусственных нейронных сетей (ИНС) неизменными и одновременно обновляя другие. Данный фреймворк может повысить эффективность алгоритмов машинного обучения, а также сократить объем данных, необходимых, чтобы обучить их на достаточно качественном уровне.
Фактически, для обработки последовательных данных и составления точных прогнозов РНС используют рекуррентные связи между различными обрабатывающими модулями.
Несмотря на то, что РНС доказали свою эффективность при решении самых разных задач, оптимизация их производительности путем определения параметров, наиболее соответствующих стоящей перед ними задаче, может потребовать значительных усилий и немало времени.