Чем нейросеть отличается от набора последовательных, парралельных и последовательно-парралельных алгортимов?
Про параллельно-последовательные графы почти ничего не гуглится, но сходу заметил несколько различий:
- в нейронках стоков и истоков может быть любое количество, а здесь только один сток и один исток.
- в нейронках все вершины предыдущего слоя влияют на все вершины следующего, а здесь только часть вершин, граф может ветвиться на несколько подграфов и уж потом сливается в одно.
- нейронки бывают рекуррентными, здесь же ничего про циклы не нашёл.
- ну и применение у них совершенно разное, разная и математическая база.
>- в нейронках стоков и истоков может быть любое количество, а здесь только один сток и один исток.
В чём проблема сделлать алгоритм который будет получать несколько данных от нескольких других алгоритмов, чё-то с ними делать, и выдавать потом несколько данных в тоже несколько других алгоритмов?
>- в нейронках все вершины предыдущего слоя влияют на все вершины следующего, а здесь только часть вершин, граф может ветвиться на несколько подграфов и уж потом сливается в одно.
Возможно это, но как-то совсем мутное определение
>- ну и применение у них совершенно разное, разная и математическая база.
Это если ними вообще есть хоть какая-то разница, лол
> Чем нейросеть отличается от набора последовательных, парралельных и последовательно-парралельных алгортимов?
Тем что нейросеть это вообще не алгоритм, епта. Это просто сложная функция (в математическом понимании).
Хм, типа совсем маленький кусок алгоритма, при этом они сложены так, что никаких сложных функций один слой как алгоритм выполнить не может?
А про слои что? Реально каждая вершина верзнегг слоя должна повлиять на каждую вершину нижнего слоя?
Тем что это набор последовательных операций с матрицами, которые можно распараллелить.
> Про параллельно-последовательные графы почти ничего не гуглится
Хз какое это вообще имеет отношение к нейронкам. Нейронную сеть можно представить в виде графа вычислений
