Comments 5
UFO just landed and posted this here
Расскажите кто-нибудь простыми словами, в чем суть изобретения?
+1
Судя по оригинальной статье сеть на исходных данных не учится напрямую, а вычленяет из них векторное пространство и на основе найденных закономерностей строится уравнение аппроксимирующее некоторый набор функций, эта аппроксимация и служит преобразователем данных. Эффективность выше чем у LSTM, но точность ниже.
Идея очень интересная, но подход пока не очень понятный. Это похоже на резервуарные вычисления, только без резервуаров.
+1
Еле нашёл статью. А почему статься не в разделе "Машинное обучение"? Это же чистой воды машинное обучение.
0
"Жидкая", "ликвидная" и "текучая" - это же такой перевод слова liquid. Да? ;-)
0
Sign up to leave a comment.
[Научпоп с кодом] Что такое «жидкая» нейросеть и как научить её играть в Atari?