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DISTANCE METRICS AND CLUSTERING IN RECURRENT NEURAL NETWORKS

机译:经常性神经网络中的距离度量与聚类

摘要

Distance metrics and clustering in recurrent neural networks. For example, a method includes determining whether topological patterns of activity in a collection of topological patterns occur in a recurrent artificial neural network in response to input of first data into the recurrent artificial neural network, and determining a distance between the first data and either second data or a reference based on the topological patterns of activity that are determined to occur in response to the input of the first data.
机译:经常性神经网络中的距离度量与聚类。例如,一种方法包括确定在经常性人工神经网络中发生拓扑模式中的拓扑模式中的拓扑模式是否发生在反复性人工神经网络中的反复性的人工神经网络中,并确定第一数据与第二个之间的距离数据或基于确定响应于第一数据的输入而确定发生的活动的拓扑模式的引用。

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