আমি হিন্টনের নতুন পেপার, "ডাইনামিক রাউটিং বিটম্যান ক্যাপসুলস" পড়ছিলাম এবং অ্যাবস্ট্রাক্টে "অ্যাক্টিভিটি ভেক্টর" শব্দটি বুঝতে পারি নি।
ক্যাপসুল হ'ল নিউরনের একটি গ্রুপ যার ক্রিয়াকলাপের ভেক্টর কোনও নির্দিষ্ট ধরণের সত্তার যেমন কোনও অবজেক্ট বা অবজেক্ট অংশের ইনস্ট্যান্টেশন পরামিতিগুলি উপস্থাপন করে। সত্তাটির উপস্থিতি এবং ইনস্ট্যান্টেশন প্যারামিটারগুলির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য এর অভিমুখীকরণের সম্ভাবনা উপস্থাপন করতে আমরা ক্রিয়াকলাপের ভেক্টরের দৈর্ঘ্যটি ব্যবহার করি। এক স্তরের সক্রিয় ক্যাপসুলগুলি উচ্চ স্তরের ক্যাপসুলগুলির ইনস্ট্যান্টেশন প্যারামিটারগুলির জন্য রূপান্তর ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে পূর্বাভাস দেয়। যখন একাধিক পূর্বাভাস সম্মত হয়, তখন একটি উচ্চ স্তরের ক্যাপসুল সক্রিয় হয়। আমরা দেখাই যে একটি বৈষম্যমূলক প্রশিক্ষিত, মাল্টি-লেয়ার ক্যাপসুল সিস্টেম এমএনআইএসটিতে অত্যাধুনিক পারফরম্যান্স অর্জন করে এবং অত্যধিক ওভারল্যাপিং সংখ্যাকে স্বীকৃতি দেওয়ার ক্ষেত্রে একটি সমঝোতার জালের চেয়ে যথেষ্ট ভাল। এই ফলাফলগুলি অর্জনের জন্য আমরা একটি পুনরাবৃত্তি রাউটি-বাই-চুক্তি পদ্ধতি ব্যবহার করি:
https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf
ভেবেছিলাম ভেক্টর এমন একটি ডেটার অ্যারের মতো যা আপনি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে চালাচ্ছেন।
আমি অ্যান্ড্রু এনগের গভীর শিক্ষার কোর্সের মাধ্যমে কাজ শুরু করেছিলাম তবে এটি সমস্ত নতুন এবং শর্তাবলী আমার মাথার উপরে।