我正在阅读 Geoffrey Hinton 在 Coursera 上教授的深度学习课程中的一些讲座,我遇到了这样的说法:
“RNN 可以学习实现许多小程序,每个小程序都捕获大量知识并并行运行,相互作用产生非常复杂的效果。”
我不知道他的意思是什么,也没有看到/想出这个想法的任何例子(我相信其他人也想知道。)所以如果有人愿意展示,将不胜感激。
我正在阅读 Geoffrey Hinton 在 Coursera 上教授的深度学习课程中的一些讲座,我遇到了这样的说法:
“RNN 可以学习实现许多小程序,每个小程序都捕获大量知识并并行运行,相互作用产生非常复杂的效果。”
我不知道他的意思是什么,也没有看到/想出这个想法的任何例子(我相信其他人也想知道。)所以如果有人愿意展示,将不胜感激。
创建模型就是让计算机编写一个小程序。如果您有一个多层网络,那么多个块可能会相互作用以产生复杂的结果。
这几乎就是人脸检测之类的工作方式——你从一系列看起来像基本矩形的非常愚蠢的“检测器”开始,它们以某种方式组合在一起,这样在顶部,你就可以认出布拉德皮特。