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나는 방향이없는 ANN을 만들고 있습니다. 별개의 입출력 노드가 없으며 모든 연결은 방향이 지정되지 않습니다.그래프 또는 ANN에서 정보 흐름을 전달하는 방법은 무엇입니까?
네트워크를 작동시키기 위해 각 노드의 동작 임계 값과 가중치 관계를 "포커스"노드 (임시 출력 노드)와의 거리에 따라 처리하도록 시스템을 설계했습니다.
즉, 노드 또는 노드 그룹을 데이터의 끝점 및 출력으로 임의로 선택합니다. 이 노드는 언제든지 바뀔 수 있습니다. 그래프를 통한 정보의 흐름은 선택된 노드쪽으로 자석처럼 끌어 당깁니다. 왜냐하면 종단 노드에 가까운 노드가 활성화되어 있고 그 경로로 정보를 보낼 확률이 통계적으로 더 높기 때문입니다.
아주 정확한 학습 패턴으로 매우 역동적이고 사실적인 ANN 패턴을 만들 수 있기를 희망합니다.
지금 당장 엔드 노드에서 각 노드의 거리를 효율적으로 결정하는 방법에 대한 문제에 봉착했습니다. 내가 읽은 것으로부터, Neo4j를 사용한다면, 평균적으로 두 점 사이의 최단 경로를 계산하는 데 약 250ms가 걸릴 것입니다. 알고리즘에 이러한 계산을 통합하는 것은 너무 느릴 것입니다. 이는 최단 경로가 현재 "발사"노드에 인접한 노드마다 반복적으로 계산되어야 함을 의미합니다.
아이디어가 있으십니까?