Ein Forschungsteam von Amazon hat mithilfe von Deep Learning eine innovative Methode entwickelt, um die Leistung neuronaler Netze bei der Verarbeitung komplexer tabellarischer Daten zu optimieren. Diese Methode wandelt Tabellenmerkmale in niederfrequente Darstellungen um und verbessert so die Fähigkeit neuronaler Netze, heterogene tabellarische Daten zu analysieren. Experimente zeigen, dass sie im Vergleich zu herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden sowohl die Netzwerkleistung als auch die Rechenleistung verbessert. Diese Forschung bietet neue Ansätze und vielversprechende Methoden zur Verbesserung der Verarbeitung komplexer tabellarischer Daten durch neuronale Netze.
Amazon-Forschungsteam optimiert neuronale Netze mit Deep Learning für komplexe Tabellendaten

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