Новый фреймворк повышает производительность глубоких нейронных сетей
«Сети AOGNets имеют лучшую точность прогнозирования, чем любая из сетей, с которыми мы их сравнивали», – говорит Тианфу Ву, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в NC State и автор статьи о работе. "Сети AOGNets также более интерпретируемы, что означает, что пользователи могут видеть, как система приходит к своим выводам."
В новой структуре используется подход композиционной грамматики к архитектуре системы, основанный на передовом опыте предыдущих сетевых систем для более эффективного извлечения полезной информации из необработанных данных. …
Новый фреймворк повышает производительность глубоких нейронных сетейПодробнее »