Сеть радиальных базисных функций
Сеть радиальных базисных функций Основы радиальных базисных функций Радиальные базисные функции (RBF) используются для аппроксимации функций и классификации данных. RBF […]
Вики
Neural network architectures
Вики
Сеть глубоких убеждений
Сеть глубоких убеждений Определение и применение DBN DBN – это генеративная модель, состоящая из нескольких слоев скрытых единиц. Обученная без
Вики
Машина Больцмана
Машина Больцмана Основы машины Больцмана Машина Больцмана – это стохастическая модель, которая используется для изучения вероятностных распределений. Она основана на
Вики
Сеть Хопфилда
Сеть Хопфилда Основы сети Хопфилда Сеть Хопфилда – это искусственная нейронная сеть, разработанная Джоном Хопфилдом в 1982 году. Она состоит
Вики
Ограниченная машина Больцмана
Ограниченная машина Больцмана Обзор и применение RBM RBM – это модель, которая использует стохастические бинарные нейроны для представления данных. RBM
Вики
Нейронная сеть прямого распространения
Нейронная сеть с прямой связью Основы нейронных сетей прямого действия Нейронные сети прямого действия (FNN) – это вычислительные модели, которые
Вики
Генеративно-состязательная сеть
Порождающая состязательная сеть GAN – алгоритм обучения с подкреплением для создания генеративных моделей. GAN состоит из генератора и дискриминатора, которые
Вики
Вариационный автоэнкодер
Вариационный автоэнкодер Вариационные автоэнкодеры (VAE) используются для обучения репрезентации данных с помощью вероятностного моделирования. VAE максимизируют вероятность получения данных по
Вики
Автоэнкодер
Автокодировщик Автоэнкодеры – это нейронные сети, которые обучаются преобразовывать входные данные в закодированные представления. Они используются для уменьшения размерности данных
Вики
Мамба (архитектура глубокого обучения)
Мамба (архитектура глубокого обучения) Mamba – архитектура глубокого обучения, ориентированная на моделирование последовательностей. Разработана исследователями из Университета Карнеги-Меллона и Принстонского
Вики
Остаточная нейронная сеть
Остаточная нейронная сеть Остаточные сети – архитектура нейронных сетей, использующая сопоставления идентификаторов для соединения слоев. Остаточные сети были впервые представлены
Вики
Сверточная нейронная сеть
Сверточная нейронная сеть Сверточные нейронные сети (CNN) используются для распознавания изображений и имеют ряд отличительных особенностей. CNN были изобретены в
Вики
Многослойный перцептрон
Многослойный персептрон Многослойный персептрон (MLP) – современная искусственная нейронная сеть прямого действия с нелинейной функцией активации. MLP возникла в результате
Вики
Длинная кратковременная память
Длительная кратковременная память LSTM (Long Short-Term Memory) – тип рекуррентной нейронной сети, разработанный для обработки временных рядов. LSTM решает проблему
Вики
Рекуррентная нейронная сеть
Рекуррентная нейронная сеть Рекуррентные нейронные сети (RNN) имеют рекурсивную структуру, которая позволяет им обрабатывать последовательности данных. RNN могут быть классифицированы
Вики
Трансформер (архитектура глубокого обучения)
Трансформатор (архитектура глубокого обучения) Transformer – архитектура глубокого обучения, разработанная Google для обработки естественного языка. Модель состоит из кодера и
Вики
Нейронная машина Тьюринга
Нейронная машина Тьюринга Нейронная машина Тьюринга (NTM) – рекуррентная нейросетевая модель машины Тьюринга. NTMS объединяют возможности нейронных сетей и алгоритмическую