こんにちは！Habréへの最初の投稿とすぐにその日のトピックに関する筋金入りのトピック。適用された問題を解決するための人工知能の開発者の多くは、特定のタスクのコンテキストでどのニューロンアーキテクチャが最も効果的であるか疑問に思ったと思います。与えられた例が人工知能大学のスタッフによって開発されたことをすぐに予約します。しかし、私は彼らの集中的な参加者として、彼らのアーキテクチャをテストし、それらの有効性に関する有用な統計を収集することができて幸運でした。
1.手書き数字の認識
最も単純なアーキテクチャから始めましょう。このメッシュは、1つの入力と3つの完全に接続されたレイヤーで構成されています。
この単純なグリッドは、トレーニング中に非常に良い結果を示しました。トレーニングサンプルの精度は99.4％でしたが、テストサンプルの精度は98.5％でした。そしてこれは2.57秒で！先に行く。
2.自動車ブランドの認知
, . - , . :
"" , . 2D, 2D, , . 76,7%, - 73,6%. - 1,7 .
3.
- . :
. 100,0%, - 99,9% (!). . - 0,7 . .
4.
, - , . - , . .
. , , , 1D, 1D, . 82,7%, - 85,1%. , . . - 0,16 .
5. ...
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, . - , PSP . - , . , 2 . - (3 ) (2 ). 99,8%, - 99,8%. , . 4,7 .
. 20-30 . . !