レス数が1スレッドの最大レス数(1000件)を超えています。残念ながら投稿することができません。
技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所17
-
AI使ってみた
再帰的にニューロンを増やして学習する機械学習の手法としては、以下のようなものがあります。
遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークの進化: 遺伝的アルゴリズムを使用して、ニューラルネットワークの構造や重みを進化させる方法があります。これは再帰的にニューロンを増やすことができる方法の1つです。新しいニューロンが追加され、ネットワーク全体の構造が変化します。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とLSTM: リカレントニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）などの再帰的なアーキテクチャを使用することで、ネットワーク内で情報が再帰的に伝播します。これにより、ネットワークが時間的な依存関係やシーケンスデータを扱う能力が向上し、必要に応じて新しい情報を処理するためにニューロンを動的に増減させることができます。
適応的なニューロン生成: ネットワークの性能に基づいて、新しいニューロンを生成する手法もあります。これにより、ネットワークが新しいデータパターンやタスクに適応し、必要に応じて構造を変更することができます。
掲示板管理者へ連絡
無料レンタル掲示板
