複雑な値のニューラルネットワークの利点は何ですか?


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調査中、私は「複雑な値のニューラルネットワーク」に出会いました。これは、複雑な値の入力(おそらく重みも)で機能するニューラルネットワークです。この種類のニューラルネットワークの、実数値のニューラルネットワークと比較した場合の利点(または単にアプリケーション)は何ですか?

回答:


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この論文によれば、複雑な値のANN(C-ANN)は、XORや対称検出などの問題を、実際のANNよりも少ない層数で解決できます(これらの両方で、2層のC-ANNで十分ですが、3層R-ANNが必要です)。

この結果が実際にどの程度有用であるか(たとえば、実際に適切なトポロジを見つけやすくするかどうか)については未解決の問題であると考えています。現在、C-ANNの主な実用的な利点は、C-ANNがより近いモデルである場合です。問題のあるドメイン。

アプリケーション領域は、光学、信号処理/ FFT、電気工学などで複雑な値が自然に発生する場所です。


複雑な値が「自然に」発生しないドメインのアプリケーションを除外するものは何ですか?
dynrepsys 2016

@dynrepsys私の知る限り、何もありませんが、実際の値のドメインに複雑な入力があると、奇妙な設計の選択に思えます。
NietzscheanAI

入力として使用せずにウェイトで使用できますか?
dynrepsys 2016

@dynrepsys私はそう信じています。
NietzscheanAI

余談ですが、複雑な値の重みとアクティベーションの実装は特定のプラットフォームや言語では扱いにくいことがあります。これは、多くの場合、複雑な値のデータ型のサポートが不足しているためです。C#、VB.net、T-SQLなど、私がよく知っているものでは、構造体、クラス、ユーザー定義型(UDT)を使用するなど、さまざまな回避策を利用できますが、通常は、データ型のサポート。個人的には、各軸に1つずつ、2つ(またはそれ以上)の実数値データ型を使用するだけで、複雑な重みとアクティブ化をモデル化する方が簡単だと思いました。YMMVですが、アプリケーションによって異なります...
SQLServerSteve
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