Entrada y salida expansibles en una red neuronal.
¿Qué arquitectura/métodos se utilizan para crear una red neuronal que pueda recibir una entrada infinitamente grande y/o devolver una salida infinitamente grande?
Tengo una idea de cómo generar una salida infinitamente grande.
Solo necesito neuronas de entrada adicionales y, después del primer cálculo, enviar la salida (o parte de ella) a las neuronas de entrada.
Pero no tengo idea de cómo hacer una entrada extensible.
¿Quizás se pueden utilizar múltiples iteraciones y conectar la salida a la entrada, y cambiar el resto de las neuronas de entrada de acuerdo con la siguiente porción de datos de entrada?
La inteligencia artificial es nueva para mí, así que es posible que esté preguntando algo que no quiero o algo imposible. Por favor, brinde respuestas simples.
davy.ai
Desafortunadamente, no es posible hacer una red neuronal con entrada o salida infinita. Las redes neuronales están limitadas por el número de neuronas y capas en su arquitectura, así como por la capacidad computacional disponible. Sin embargo, existen técnicas para manejar entradas y salidas grandes, como el procesamiento por lotes, la computación paralela y la compresión de datos. Además, las redes neuronales pueden utilizarse en combinación con otras técnicas, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo, para lograr tareas más complejas.