Dynamische Modellierung in Netzwerken: Der Einfluss der Architekturauswahl auf die Vorhersagegenauigkeit von Graph Neural Networks Graphneuronale Vektorfelder: Ein neuer Ansatz zur Modellierung dynamischer Netzwerke Einleitung In der heutigen Zeit gewinnen grafbasierte Lernmethoden zunehmend an Bedeutung, insbesondere bei der Analyse komplexer ...
Natürliche Sprachanweisungen induzieren kompositionelle Verallgemeinerung in Netzwerken von Neuronen
In dieser Studie wird eine Modellarchitektur namens Sensorimotor-RNN vorgestellt. Diese basiert auf gated recurrent units (GRU) mit ReLU-Nichtlinearitäten und 256 versteckten Einheiten. Die Netzwerke der Sensorimotor-Einheiten verwenden das gleiche Verfahren zur Initialisierung des versteckten Zustands. Die Eingaben für die Netzwerke ...