การเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานของระบบประกอบด้วยเครือข่ายที่ได้รับการฝึกอบรมแยกต่างหากซึ่งสัมพันธ์กับเครือข่ายเดียวที่ลึกกว่าจะไม่เปิดเผยตัวเลือกที่ดีที่สุดในระดับสากล 1เราสามารถเห็นได้จากเอกสารการเพิ่มจำนวนของระบบที่มีขนาดใหญ่กว่าซึ่งมีการรวมเครือข่ายประดิษฐ์หลายรายการพร้อมกับส่วนประกอบประเภทอื่น ๆ มันเป็นที่คาดหวัง การทำให้เป็นโมดูลในขณะที่ระบบเติบโตในความซับซ้อนและความต้องการในด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการเติบโตนั้นก็เช่นเดียวกับอุตสาหกรรม
ห้องปฏิบัติการของเราทำงานกับการควบคุมหุ่นยนต์เครื่องมือทางอุณหพลศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่ายประดิษฐ์เป็นส่วนประกอบในบริบทของระบบที่ใหญ่กว่านี้ เราไม่มี MLP หรือ RNN เดียวที่ทำหน้าที่ที่มีประโยชน์ด้วยตัวเอง
ตรงกันข้ามกับการคาดเดาเกี่ยวกับลำดับชั้นทศวรรษที่ผ่านมาวิธีทอพอโลยีที่ดูเหมือนว่าจะทำงานได้ดีในกรณีส่วนใหญ่ตามความสัมพันธ์โมดูลระบบทั่วไปที่เห็นในโรงไฟฟ้าโรงงานอัตโนมัติโรงงานวิชาการสถาปัตยกรรมข้อมูลองค์กรและการสร้างสรรค์วิศวกรรมที่ซับซ้อนอื่น ๆ การเชื่อมต่อนั้นเป็นสิ่งที่ไหลได้และถ้าได้รับการออกแบบมาอย่างดี โฟลเกิดขึ้นระหว่างโมดูลที่เกี่ยวข้องกับโปรโตคอลสำหรับการสื่อสารและแต่ละโมดูลทำงานได้ดีทำให้มีความซับซ้อนและรายละเอียดการทำงานต่ำลง ไม่ใช่เครือข่ายเดียวที่ดูแลเครือข่ายอื่นที่ดูเหมือนว่าจะเกิดประสิทธิภาพสูงสุดในการปฏิบัติจริง แต่มีความสมดุลและ symbiosis บัตรประจำตัวของการออกแบบทาสที่ชัดเจนในสมองของมนุษย์ดูเหมือนว่าจะลื่นเท่ากัน
ความท้าทายไม่ได้ค้นหาเส้นทางข้อมูลที่ประกอบเป็นโทโพโลยีข้อมูลระบบ การไหลของข้อมูลมักจะชัดเจนเมื่อวิเคราะห์ปัญหา ปัญหาคือการค้นหากลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการฝึกอบรมเครือข่ายอิสระเหล่านี้ การฝึกอบรมเป็นเรื่องปกติและมักมีความสำคัญในขณะที่สัตว์การฝึกอบรมที่เกิดขึ้นในแหล่งกำเนิดหรือไม่ เรากำลังค้นพบเงื่อนไขภายใต้การเรียนรู้แบบนั้นในระบบของเราและใช้งานได้จริง การวิจัยส่วนใหญ่ของเราในสายการผลิตเหล่านี้มีจุดประสงค์เพื่อค้นหาวิธีการที่จะบรรลุความน่าเชื่อถือที่สูงขึ้นและลดภาระในแง่ของเวลาการวิจัยเพื่อให้ได้มา
ฟังก์ชั่นที่สูงขึ้นไม่ได้ประโยชน์เสมอไป มันมักจะสร้างความน่าเชื่อถือที่ต่ำกว่าและใช้ทรัพยากรการพัฒนาเพิ่มเติมโดยมีผลตอบแทนเพียงเล็กน้อย ค้นหาวิธีที่จะแต่งงานกับระบบอัตโนมัติในระดับที่สูงขึ้นความประหยัดทรัพยากรและความน่าเชื่อถือในกระบวนการพัฒนาหนึ่งเดียวและคุณอาจได้รับรางวัลและการกล่าวถึงอันทรงเกียรติจากเว็บ
ระบบแบบขนานที่มีวัตถุประสงค์เดียวกันนั้นเป็นความคิดที่ดี แต่ไม่ใช่ระบบใหม่ ในระบบการบินหนึ่งระบบเก้าระบบขนานมีวัตถุประสงค์เดียวกันในกลุ่มที่สาม แต่ละกลุ่มใช้วิธีการคำนวณที่แตกต่างกัน หากระบบสองระบบที่ใช้วิธีการเดียวกันให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันและระบบที่สามแตกต่างกันระบบจะใช้เอาต์พุตที่ตรงกันและรายงานความแตกต่างในระบบที่สามเป็นข้อผิดพลาดของระบบ หากสองวิธีที่แตกต่างกันให้ผลลัพธ์ที่คล้ายกันและวิธีที่สามแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจะใช้การผสานของผลลัพธ์ที่คล้ายกันสองรายการและวิธีที่สามถูกรายงานว่าเป็นกรณีการใช้งานเพื่อพัฒนาแนวทางการคัดค้านต่อไป
ความผิดพลาดที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นนั้นมีค่าใช้จ่ายระบบอีกแปดระบบและทรัพยากรการคำนวณและการเชื่อมต่อที่เกี่ยวข้องรวมถึงตัวเปรียบเทียบที่หาง แต่ในระบบที่เป็นเรื่องของชีวิตและความตายค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมและความน่าเชื่อถือสูงสุด
การปรับโทโพโลยีแบบไดนามิกนั้นสัมพันธ์กับระบบซ้ำซ้อนและการยอมรับข้อผิดพลาด แต่ในบางวิธีนั้นค่อนข้างแตกต่างกัน ในส่วนของการพัฒนานั้นเทคโนโลยีที่จะตามมาคือการคำนวณแบบนิวโรมอร์ฟิคซึ่งได้รับแรงบันดาลใจบางส่วนจากการทำ neuroplasticity
ความแตกต่างสุดท้ายที่ต้องพิจารณาคือระหว่างกระบวนการทอพอโลยีทอพอโลยีข้อมูลและทอพอโลยีฮาร์ดแวร์ เฟรมเรขาคณิตทั้งสามนี้สามารถสร้างประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นด้วยกันหากจัดเรียงในวิธีเฉพาะที่สร้างการแมปโดยตรงระหว่างความสัมพันธ์ระหว่างการไหลการแสดงและกลไก อย่างไรก็ตามทอพอโลยีที่แตกต่างกัน ความหมายของการจัดแนวอาจไม่ชัดเจนหากไม่ดำดิ่งลึกเข้าไปในแนวคิดเหล่านี้และรายละเอียดที่ปรากฏสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะของผลิตภัณฑ์หรือบริการ
เชิงอรรถ
[1] เครือข่ายลึกที่ได้รับการฝึกฝนให้เป็นยูนิตและฟังก์ชั่นเดียวโดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับเครือข่ายเทียมอื่น ๆ นั้นไม่จำเป็นต้องเป็นเสาหิน เครือข่ายที่ใช้งานได้จริงส่วนใหญ่มีลำดับชั้นที่แตกต่างกันในแง่ของฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานและมักจะเป็นประเภทเซลล์ของพวกเขา