СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОГО НЕЙРОННОГО КОМПЬЮТЕРА

Предложенный исследовательской группой DeepMind подход, объединяющий механизм внимания и внешнюю серьезным шагом в развитии памяти в рекуррентных сетях, стал вычислений при помощи нейронных сетей. Архитектура, названная нейронной машиной Тьюринга, представляет собой усовершенствованную модель дифференциального нейронного компьютера. Она является расширением классической машины Тьюринга, все операции которой – дифференцируемые. В докладе предлагается метод исследования, основанный на использовании дифференциального нейронного компьютера для реализации основных элементарных алгоритмов. Проводится анализ построенной модели в сравнении с реализацией основных для машины Тьюринга. Полученные результаты позволяют дать характеристик алгоритмов практические рекомендации по использованию дифференциального нейрокомпьютера и возможному улучшению архитектуры нейронной сети. Автор доклада: А.Х. Рахматуллин (КНИТУ-КАИ) Презентация доклада: https://bitbucket.org/landwatersun/forum/downloads/20210514.pdf #Нейрокомпьютер #МашинноеОбучение

Видео СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОГО НЕЙРОННОГО КОМПЬЮТЕРА автора landwatersun