차례:
정의-StubNet (Deep Stubborn Network)은 무엇을 의미합니까?
심층적 인 네트워크는 인공 지능의 진화를 주요 방식으로 지원하는 네트워킹 모델입니다. 이러한 네트워크에서는 서로 다른 네트워크 구성 요소가 자체적으로 작동하여보다 정교한 결과를 생성합니다. 심층적 인 네트워크는 머신 러닝의 중요한 혁신으로 호평을 받고 있습니다.
Techopedia는 Deep Stubborn Network (StubNet)를 설명합니다.
완고한 네트워크의 아이디어는 생성적인 대적 네트워크의 아이디어를 기반으로합니다. 이러한 생성 적 대적 네트워크에는 생성기와 차별 엔진이라는 두 가지 구성 요소가 포함됩니다. 발전기는 합법적 결과와 합성 결과 중 하나를 선택할 때 차별적 엔진을 속이려고합니다.
전문가들에 따르면 심층적 인 네트워크가 추가하는 것은 변수 모델링을 확장한다는 아이디어입니다. 전문가가 이것을 설명하는 한 가지 방법은 프로그램이 너무 많은 선택을 생성하여 기계가 특정 결과를 선택하는 것을 거부한다는 것입니다. 그런 다음 결과를 생성하려면 시스템을 사람 또는 추가 알고리즘으로 "동축"해야합니다. 어떤 사람들은 이러한 유형의 복잡한 인공 지능을 자기 인식으로의 이동으로 특징 지으며, 네트워크는 어떤 기준이 없으면 응답을 거부한다고 말합니다.
완고한 네트워크는 아직 초기 단계입니다. 그러나이 아이디어는 인공 지능 개발에 중요한 역할을합니다. 머신 러닝 원칙을 통해 머신이 "자신을 의심"하고 일정한 신뢰도로 결과를 생성 할 수 있다면, 이는 인간의 마음과 의식에 대한보다 자세한 시뮬레이션을 제공하는 미래 기술로 이어집니다.
