[P] Topcatの物語（現状まで）

このr/MachineLearningの投稿は、AI研究における個人的な旅、特にsoftmaxの代替となる活性化関数に焦点を当てています。著者は、LSTMの修正と、tanh活性化に対する黄金比の影響に関する経験を共有しています。調査結果はやや信頼性が低く、一貫して有益ではないとされていますが、著者は出版またはプロジェクトの継続の潜在的なメリットについてフィードバックを求めています。この投稿は、多くのアイデアが実現しない、または一貫したパフォーマンスの改善に欠けるAI研究の課題を浮き彫りにしています。また、トランスフォーマーがLSTMに取って代わるAIの進化する状況にも触れています。

• •ニューラルネットワークにおける代替活性化関数の探求。
• •AI研究における一貫したパフォーマンス改善の達成における課題。
• •AIアーキテクチャの急速な進化（LSTM対トランスフォーマー）。