Neurotubuli

Vad är neuralrör? Neurotubuli är namnet jag använder för att hänvisa till tekniken för att ansluta neurala nätverk till varandra, genom skapandet av "ledare" eller "transportörer" av data. För mig är detta en av de mest fascinerande aspekterna av neurala nätverksvetenskap. Jag ska förklara hur det fungerar och hur jag själv började använda den här metoden.

Beskrivning av tekniken Vetenskapen om neurala nätverk utvecklas mycket snabbt. Vi bevittnar just nu forskare som försöker koppla nätverk till varandra i stor skala. Detta är särskilt viktigt när man utvecklar beslutsalgoritmer. När vi använder ett neuralt nätverk för att lösa ett problem representerar vi vanligtvis all data i ett paket. Detta är dock inte alltid tillräckligt för våra syften. Detta enda stora nätverk kanske inte längre är effektivt och vi måste flytta till en annan nivå. För att göra detta skapar vi ett andra nätverk. Vi kopplar dem sedan direkt till varandra via "neurorör". Detta gör att vi kan överföra information från ett nätverk till ett annat. På så sätt kan vi träna ett nätverk under kontroll av ett stort och effektivt annat. Detta tillvägagångssätt kallas "delad länkanslutning". Vi använder enkla länkar för att koppla de två nätverken till varandra. Detta koncept har visat sig användbart i vissa tillämpningar, såsom bildbehandling. Kärnan i tillvägagångssättet är att utveckla en förståelse för funktionerna i varje nätverk och sedan koppla ihop dem för att skapa en multinätverkskomponent. Så, för att sammanfatta, neurotubuliernas uppgift är att integrera flera individuella nätverk i ett gemensamt nätverk.

Varför behövs neurotubuli? När vi kopplar ihop två nätverk har vi möjlighet till mer komplexa modeller. Du kan till exempel lägga till eller ändra komplexiteten hos ett nätverk när du börjar ansluta det till andra nätverk. Tanken här är att ett neuralt nätverk blir kraftfullare när det lär sig mer data och experimenterar med konfigurationer. Detta nätverk blir sedan ett kraftfullt beslutsfattande centrum och ger dig högkvalitativa lösningar baserade på den bästa och senaste forskningen.