According to their creators, these models are able to produce good generalization performance and learn thousands of times faster than networks trained using backpropagation.
Згідно їхніх творців, ці моделі здатні видавати добру продуктивність узагальнення, і вчитися в тисячі разів швидше за мережі, треновані застосуванням зворотного поширення.