(P) (R) Savouré: de nouveaux cadres de réseau neuronal utilisant des hothateurs formables

Réseaux de neurones graphiques complétants?

Les réseaux de neurones n’ont pas besoin d’être des graphiques statiques. Et si nous entraînons des modèles en utilisant Ithators Interad of Tepssss?

L’introducteur enveloppé (sable de conception de réseau neuronal artificiel de sable) -Un nouveau cadre d’apprentissage Dephher Grain de sable.

Undingiking Tensorflow / Pyretch, Sanind Doulesn’s Rey sur les graphiques complicateurs. Au lieu de cela, ItsSes Tracainable Itertors (Mullds), Tha.

Que signifie Soot? Frameworks d’apprentissage DEP traditionnels Rey sur les télaysores statiques et les graphiques de composésation. Propose de la lumière en couvrance de l’approche légère et plus flexible:

Les connexions et les listes résiduelles sont Triver (Justm DifERT Mind) Meta-Learning and Online Structure) prend en charge le rétro-abrophagation naturellement non explicite

les essaie maintenant! Gitub: https://gitub.com/gurumoore/sannd

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Nous aimerions les commentaires des chercheurs et des ingénieurs de ML!

Uinko pense-t-il que l’apprentissage basé sur Itherato change la façon dont nous construisons les réseaux de neurones?