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定義-Deep Stubborn Network（StubNet）とはどういう意味ですか？
深い頑固なネットワークは、主要な方法で人工知能の進化をサポートするネットワークモデルです。 これらのネットワークでは、さまざまなネットワークコンポーネントが相互に作用して、より洗練された結果を生成します。 深く頑固なネットワークは、機械学習の重要な革新として歓迎されています。
TechopediaがDeep Stubborn Network（StubNet）について説明しています
深い頑固なネットワークのアイデアは、生成的な敵対的なネットワークのアイデアに基づいています。 これらの生成的敵対的ネットワークには、ジェネレーターと識別エンジンの2つのコンポーネントが含まれます。 ジェネレータは、正当な結果と合成結果のどちらかを選択する際に、差別的なエンジンをだまそうとします。
専門家によると、深く頑固なネットワークが追加するのは、変数モデリングを拡張するという考え方です。 専門家がこれを説明する1つの方法は、プログラムが非常に多くの選択肢を生成し、マシンが最終的に特定の結果の選択を拒否することです。 システムは、結果を生成するために、人間または追加のアルゴリズムのいずれかによって「同軸化」する必要があります。 このタイプの複雑なAIを自己認識への動きとして特徴づける人もいます。ネットワークは、いくつかの基準がないと応答を「拒否」します。
深く頑固なネットワークはまだ初期段階にあることに注意することが重要です。 ただし、このアイデアは人工知能の開発に重要な役割を果たします。 機械学習の原理によって機械を「自分自身を疑う」ようにし、一定の信頼率でのみ結果を生成できる場合、これは人間の心と意識のより詳細なシミュレーションを提供する将来の技術につながります。
