mac神经网络引擎作用

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心无芯 2星

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mac神经网络引擎可使网络具有结构化推理和迭代思考的能力, 提升其推理的明确性和表现力;在通过 CLEVR 数据集解决视觉推理的任务中,MAC 实现了 98.9% 的当前最优准确率,同时所需数据量减少 5 倍。

MAC 网络由一个输入神经元,一个核心的循环神经网络以及一个输出神经元组成。

(1)输入神经元将原始图像和问题转化为分布式向量表征。

(2)核心的循环神经网络将问题分解为一系列运算(也叫控制),它们可以从图像(知识库)中检索信息,并将结果聚合为循环记忆。通过这些运算,网络按照序列推理问题。

(3)输出分类器使用问题和最终记忆状态,计算得出最终答案。

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