Нейросети без градиентов: спектральное моделирование и построение решений

В статье предлагается альтернативный подход к построению нейронных сетей без использования алгоритма обратного распространения ошибки. Вместо оптимизации весов с помощью градиентов рассматривается прямой спектральный синтез решений, основанный на анализе гармонического содержания сигналов. На примере логических функций XOR, AND и OR показано, как линейные и нелинейные преобразования влияют на спектр входных данных и как эти преобразования можно использовать для ручной сборки нейросетевых структур. Отдельное внимание уделяется роли функций активации как спектральных операторов. В завершение обсуждаются ограничения классического подхода к обучению и обозначаются перспективы использования частотного кодирования, которое будет рассмотрено в следующей статье.

https://habr.com/ru/articles/912320/

#нейросети #xor #сверточные_нейросети #классификация #обучение_без_градиента #функции_активации

Нейросети без градиентов: спектральное моделирование и построение решений

Введение Современные искусственные нейронные сети демонстрируют впечатляющие результаты — от классификации изображений до генерации текста. Но несмотря на повсеместное использование, суть их работы...

Хабр