Недавно исследователи из Google DeepMind, в том числе известный учёный в сфере искусственного интеллекта, автор книги «Разбираемся в глубоком обучении«, Эндрю Траск, опубликовали впечатляющую статью, описывающую модель нейронной сети для экстраполяции значений простых и сложных численных функций с большой степенью точности.
В этой статье я объясню архитектуру НАЛУ (нейронных арифметико-логических устройств, NALU), их компоненты и существенные отличия от традиционных нейронных сетей. Главная цель этого поста — просто и интуитивно понятно объяснить NALU (и реализацию, и идею) для учёных, программистов и студентов, мало знакомых с нейронными сетями и глубоким обучением.
Примечание от автора: я так же очень рекомендую прочитать оригинальную статью для более детального изучения темы.
Читать дальше →
[Перевод] Простое введение в АЛУ для нейронных сетей: пояснение, физический смысл и реализация
Source: geektimes