Neurale Netze lernen das Mandelbrot-Set dank Fourier-Features
In einem kürzlich veröffentlichten Beitrag auf der Plattform Towards Data Science wird gezeigt, wie Fourier-Features die Lernfähigkeit neuronaler Netze für komplexe Muster wie das Mandelbrot-Set erheblich verbessern. Durch die Umwandlung der Eingabedaten in eine Frequenzdomäne kann das Modell hochfrequente Strukturen besser erfassen und reproduzieren.
