¿Es posible guardar el estado de una red neuronal?

Si y no.

En una red artificial a pequeña escala, existen herramientas para salvar el estado. Al considerar las redes más grandes esto se vuelve poco práctico. Mucho depende de lo que se entiende por “estado”, por supuesto, y aunque considero que en sentido estricto, el “estado” necesario para reproducir una red que funcionará de manera idéntica (el modelo y sus pesos actuales) podría ser posible.

El problema que tengo con esto es que mi comprensión de las redes neuronales incorpora tanto la frecuencia como la fase de entrada y salida, y eso aumenta enormemente la complejidad de sistemas incluso simples, además de explicar aspectos de la muerte y el trastorno de la red. Escuchar la activación de una neurona individual es instructivo, SIEMPRE están funcionando, y cuando decimos que uno “dispara”, en realidad solo significa que funciona momentáneamente a una frecuencia diferente. No se trata simplemente de pesas.

¿Podrías “salvar el estado” de una mente humana? Es una red neuronal para estar seguro.

Algún día quizás lo hagamos. 🙂

Sí lo es.

El estado de una red neuronal incluye el modelo de red y sus pesos. Las bibliotecas de redes neuronales proporcionan un método para guardarlas. Vea a continuación algunos ejemplos de cómo guardarlos en TensorFlow y Keras.

Variables: creación, inicialización, guardado y carga | TensorFlow

Sobre los modelos Keras

Sí. Puede almacenarlos como puntos de control y restaurarlos nuevamente. Supongo que el estado de la red significa los valores de los parámetros de la iteración actual. En el flujo de tensor, puede usar el comando tf.save para guardar todos los parámetros de su red y también la estructura del gráfico … puede usar el comando tf.restore para cargarlos nuevamente en su entorno de flujo de tensor … Esto es muy útil cuando solo tiene una PC donde Está utilizando una sola PC para trabajar durante el día y desea ejecutar sus modelos durante la noche en la misma PC.