¿Cuál es la diferencia entre una red de creencias profundas (DBN) y una red neuronal recurrente (RNN)?

DBN: las redes de creencias profundas (DBN) son modelos generativos que se entrenan utilizando una serie de máquinas de Boltzmann restringidas (RBM) apiladas (o a veces Autoencoders) con una capa o capas adicionales que forman una red bayesiana.…
¿Cómo puedo usar las redes neuronales convolucionales recurrentes (RCNN) para correcciones tipográficas de OCR?

Clem Wang ya ha dado referencias. La mayoría de los RCNN parecen usar objetos de etiqueta en una imagen Jerarquías de características ricas para la detección precisa de objetos y la segmentación semántica ( también vea el enlace…
¿Cuáles son los pros y los contras de estos tres modelos de secuencia: modelo MaxEnt Markov, campos aleatorios condicionales y redes neuronales recurrentes?

Los CRF, MEMM son modelos utilizados tradicionalmente para el etiquetado de secuencias, es decir, la entrada es una secuencia de símbolos (palabras), x [matemática] = (x_1, \ ldots, x_n) [/ matemática] con una secuencia de etiquetas correspondientes, [matemática]…
¿Cómo se comportaría una red neuronal híbrida?

Puede pensar en esta nueva red híbrida como una estructura forestal, en cuyo caso no tiene que realizar el procesamiento de activación neuronal tradicional. Se te pueden abrir otras opciones. En mi libro, construyendo mentes con patrones, tomo…
¿Por qué los CNN son mejores en clasificación que los RNN?

La recurrencia en las redes neuronales solo implica que hay retroalimentación involucrada en el procesamiento de una entrada (flujo), en lugar de un pase directo solo. También se puede inyectar recurrencia en una arquitectura de otra manera convolucional,…
Después de vencer al mejor jugador humano de Go, ¿cuál es el próximo dominio en el que probablemente trabajará un equipo de AlphaGo (mayo de 2017)?

Mi sensación es que son bastante grandes aplicando el aprendizaje profundo al problema del diagnóstico médico. Este es uno de esos problemas del santo grial donde una mejora sustancial en el estado del arte tiene enormes implicaciones para…
¿Por qué es que los RNN con conexiones desde la salida al estado oculto pueden expresar menos máquinas de turing?

Las unidades de salida en un RNN están diseñadas para que puedan ser entrenadas para que coincidan con los objetivos de entrenamiento. Por lo tanto, es poco probable y muy difícil para las unidades de salida recordar toda…
¿Cómo están almacenando los ‘RNNs’ memoria ‘?

Esta es una gran pregunta. Hace poco hablé con alguien que no entendía lo que estaba sucediendo, y desafortunadamente no tuve tiempo para hacerlo, así que intentaré hacerlo ahora. La persona con la que hablé dijo algo como…
¿En qué se diferencia LSTM de RNN? En una explicación laica.

Los LSTM son un tipo de RNN. Entonces, la pregunta es ¿en qué se diferencia de un RNN de vainilla ? En primer lugar, recuerde que los RNN (tanto LSTM como un RNN de vainilla) tienen este tipo…
¿Cuál es el mejor artículo para entender cómo se mapea el vector de salida de RNN con un vocabulario para predecir la secuencia?

¿Cuál es el mejor artículo para entender cómo se mapea el vector de salida de RNN con un vocabulario para predecir la secuencia? Dichos conceptos son inherentes a cada artículo relacionado con la secuencia. Por lo tanto, puede…

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¿Internet está destruyendo el conocimiento al tener todas las opiniones, hechos y mentiras, incluido todo lo real e imaginario, disponibles al mismo tiempo?

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