어느 정도 고정된 VR이 있고 주파수 분해 가 있다고 가정해 보겠습니다. 질문: 모델에 더 나은 것은 무엇입니까 - 기능 1 또는 5, 그리고 그 이유는 무엇입니까?
글쎄, 그러한 분해가 있고 그것이 정확하고 되돌릴 수 있다면 모델의 기능 수를 늘리는 것이 유익하고 유연성을 높이는 것뿐입니다. 가장 중요한 것은 ML 도구가 우리를 실망시키지 않는다는 것입니다. 그건 그렇고, 이제 새롭고 진보적인 신경망이 나타났습니다. 속도 면에서 수십 배는 딥 러닝의 성취를 이룹니다.
이반 네그레쉬니 : 글쎄, 그러한 분해가 있고 그것이 정확하고 되돌릴 수 있다면 모델의 기능 수를 늘리는 것이 유익하고 유연성을 높이는 것뿐입니다. 가장 중요한 것은 ML 도구가 우리를 실망시키지 않는다는 것입니다. 그건 그렇고, 속도 면에서 엄청난 규모의 딥 러닝을 달성하는 새롭고 진보적인 신경망이 이제 나타났습니다.
음, 가장 시끄러운 요소를 제거했습니다. 그리고 어떤 종류의 ns를 호출합니까? 그리고 xgboost 는 어떻습니까? )
어느 정도 고정된 VR이 있고 주파수 분해 가 있다고 가정해 보겠습니다. 질문: 모델에 더 나은 것은 무엇입니까 - 기능 1 또는 5, 그리고 그 이유는 무엇입니까?
글쎄, 그러한 분해가 있고 그것이 정확하고 되돌릴 수 있다면 모델의 기능 수를 늘리는 것이 유익하고 유연성을 높이는 것뿐입니다. 가장 중요한 것은 ML 도구가 우리를 실망시키지 않는다는 것입니다. 그건 그렇고, 속도 면에서 엄청난 규모의 딥 러닝을 달성하는 새롭고 진보적인 신경망이 이제 나타났습니다.
음, 가장 시끄러운 요소를 제거했습니다. 그리고 어떤 종류의 ns를 호출합니까? 그리고 xgboost 는 어떻습니까? )
물은 가르쳐지고 ..... "기억"하고 흘러 가도록
음, 가장 시끄러운 요소를 제거했습니다. 그리고 어떤 종류의 ns를 호출합니까? xgboost는 어떻습니까? )
이것은 새롭지만 잘 알려지지 않은 p-network 아키텍처로 경사하강법이 없으며 모든 것이 위에서 언급한 동지의 두뇌처럼 원시적으로 단순합니다.)
어디서 읽을까? 뭔가 구글링 하지도 않는다
여기에 모든 옵션이 보입니다. https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-2/
어디서 읽을까? 뭔가 구글링 하지도 않는다
여기에 모든 옵션이 보입니다. https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-2/
공개 도메인에 그것에 대해 거의 기록되지 않았지만 연구는 한창 진행 중입니다. https://creatime.me/MediaLibrary/Zanimatelno/NovayaEra
날이 더 좋을 것 같아요. 모델로 판단하고 예비 디버깅을 실행합니다. 그러나 물론 아무 말도 하기에는 너무 이르다.
잘 지내고 있나요?
공개 도메인에 그것에 대해 거의 기록되지 않았지만 연구는 한창 진행 중입니다. https://creatime.me/MediaLibrary/Zanimatelno/NovayaEra
공개 도메인에 그것에 대해 거의 기록되지 않았지만 연구는 한창 진행 중입니다. https://creatime.me/MediaLibrary/Zanimatelno/NovayaEra
아, 글쎄요, 아직 라이브러리가 없습니다 .. 직접 작성하지 않는다면)