Sabes que el cerebro trabaja masivamente en paralelo, tiene capas de abstracción en su red de datos, pero no estoy seguro de que sea tan eficiente. A veces, incluso cuando te concentras en buscar algo, hacer una asociación o correlación,…, toma mucho tiempo encontrar la respuesta, intentas muchos caminos, vas y vuelves en tu mente e incluso puedes no tener éxito. Mientras que cuando piensas en el poder del cerebro, me refiero a hacer miles de micro tareas en una fracción de segundos, esperas un mejor resultado.
Creo que el problema viene del punto en que es difícil para nosotros asignar el poder de procesamiento del cerebro a lo que queremos (en otras palabras, nuestra estrategia de concentración no es lo suficientemente eficiente) siempre hay cientos de tareas de fondo que debemos manejar, y Esto trae el bajo rendimiento o eficiencia que estoy hablando. Creo que si pudiéramos implementar el mecanismo de procesamiento masivo paralelo () en una red de datos que tiene cierta jerarquía de abstracción en una computadora y software, funciona mucho mejor que un cerebro.
- ¿Cómo se calcula el punto de ruptura de un algoritmo de aprendizaje?
- ¿Cómo implementa una red neuronal de retroalimentación la propagación inversa?
- ¿Cuál es el significado real de los pesos en la red neuronal?
- ¿Cuáles son los algoritmos estándar para la inferencia en redes bayesianas?
- ¿Cuáles son las diferencias entre los modelos pre-entrenados y entrenados?