Was ist ein wettbewerbsfähiges Netzwerk?
Ein wettbewerbsfähiges Netzwerk ist typischerweise eine Art unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen, das das Prinzip des kompetitiven Lernens verwendet, um Ergebnisse zu liefern. Durch spezifische mathematische und Netzwerkmodellierung erreichen konkurrierende Netzwerke verschiedene Ziele bei der Erkennung und Verarbeitung von Eingaben.
Konkurrierende Netzwerke werden auch als konkurrierende neuronale Netzwerke bezeichnet.
Der Schlüssel zum Design von konkurrierenden Netzwerken ist die Idee von exzitatorischen und hemmenden Einflüssen auf ein künstliches Neuron. Experten sprechen von lateralen Inhibitions- und Feedback-Verbindungen, durch die lateral platzierte Knoten andere hemmen können. Zur gleichen Zeit können vorwärtsgerichtete exzitatorische synaptische Verbindungen andere entsprechende Einflüsse bereitstellen. Zu verstehen, wie diese zusammenarbeiten, ist Teil der Roadmap, eng mit wettbewerbsfähigen Netzwerken zusammenzuarbeiten, um neue Ergebnisse beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz zu erzielen.