Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Deep Stubborn Network (StubNet)?
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Deep Stubborn Network (StubNet)
Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Deep Stubborn Network (StubNet)?
Ang mga malalalang matigas na network ay mga modelo ng networking na sumusuporta sa ebolusyon ng artipisyal na intelihente sa mga pangunahing paraan. Sa mga network na ito, ang iba't ibang mga bahagi ng network ay gumagana laban sa kanilang sarili upang makagawa ng mas maraming pinong mga resulta. Ang malalim na matigas na network ng network ay pinangalanan bilang isang mahalagang pagbabago sa pag-aaral ng makina.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Deep Stubborn Network (StubNet)
Ang ideya ng mga malalim na matigas na network ng network ay batay sa ideya ng mga nagbubuo na mga network ng kalaban. Ang mga nakabuo na network ng kaaway ay may kasamang dalawang sangkap: isang generator at isang diskriminatoryong makina. Sinusubukan ng generator na linlangin ang diskriminatoryong makina dahil pinipili nito sa pagitan ng mga lehitimong at gawa ng tao.
Ang mga malalim na matigas na network ng network ay idinagdag, ayon sa mga eksperto, ay ang ideya ng pagpapalawak ng variable na pagmomolde. Isang paraan na inilalarawan ng mga eksperto na ang programa ay bumubuo ng napakaraming mga pagpipilian na sa huli ay tumanggi ang pumili ng isang partikular na resulta. Ang system pagkatapos ay dapat na "nakikipag-ugnay" sa pamamagitan ng alinman sa isang tao o isang karagdagang algorithm upang makabuo ng isang resulta. Ang ilan ay nagpapakilala sa ganitong uri ng kumplikadong AI bilang isang paglipat patungo sa kamalayan sa sarili, na sinasabi na ang network ay "tumanggi" na magbigay ng tugon na wala sa ilang mga pamantayan.
Mahalagang tandaan na ang mga malalim na matigas na network na network ay nasa kanilang pagkabata pa rin. Gayunpaman, ang ideya ay may mahalagang papel sa pagbuo ng artipisyal na katalinuhan. Kung ang mga makina ay maaaring gawin, sa pamamagitan ng mga alituntunin sa pagkatuto ng makina, upang "pagdudahan ang kanilang mga sarili" at gumawa lamang ng mga resulta na may isang rate ng kumpiyansa, ito ay hahantong sa mga teknolohiyang hinaharap na nagbibigay ng isang mas detalyadong simulation ng pag-iisip at kamalayan ng tao.
