使用神经网络搜索任意模式 - 页 7

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Реter Konow:

你认为NS是这样一个 "魔杖"，无论你给它什么，你总是得到你需要的东西？无论什么样的数据，无论它有多大，都是一样的--NS的数字。

那么我不明白，找到所有可能模式的算法在哪里？这个 "万能的 "NS在哪里？他们研究MO这么久了，MT的武器库中仍然没有 "模式识别器"。

在我看来不是，但NS是一种算法，这种算法被称为NS的事实...嗯，这对行业来说是必要的，主要的问题只是在数据的准备上--它们实际上是由手工准备的，或者几乎是由手工准备。

ZS：有预测系统，有自我学习的算法。在youtube上看关于特斯拉的内容，你会得到很多--有关于高级识别技术的信息--如果你不想读，但我怀疑你最终会在一个流行的视频上，那里的一切都有点智能，不是由工程师完成的))))。

 
Igor Makanu:

在我看来不是，但NS是一种算法，这种算法被称为NS的事实...那么，对于这个行业来说，主要的问题是在数据的准备上--它实际上是由手工准备的，或者几乎是由手工准备 的。

这就是事情的真相。其结果取决于数据。而这里的数据在类型、数量和内容上都有根本性的不同。也许，不，肯定，它应该影响结果。
 

彼得，总的来说，我不想进入你的空间推理，我记得关于OOP的话题，你很少允许自己阅读原始资料，如果没有与你的矩阵沟通，看起来我将再次与风车斗争 - 在这里我已经厌倦了，恕我直言，不熟悉的人....这里有很多的脏话。

)))

 
Igor Makanu:

...

ZS：有预测系统，有自学算法......。但所有这些都是基于算法的数字工作，也有一个数据库，但他们仍然主要通过手工收集数据，看看youtube上关于特斯拉的信息，你会得到很多--有关于高级识别技术的信息--如果你不想读，但我怀疑你会进入流行的视频，在那里一切都有点智能，不是工程师在做))

我去看看。这很有意思。但我读了你的文章，它清楚地把网络的应用领域分开了。分类, 预测, 识别.我们谈论的是识别，因此，数据必须具有 "视觉 "特征。嗯，这至少是符合逻辑的。

 
Реter Konow:
作为一个专家，你能做出一个能在任何图表和时间框架上识别至少5种模式的NS吗？

哪个图表和哪个时间框架根本不重要。5种模式是在任务上，网络早在上个世纪就用于识别整个字母。

 
Igor Makanu:

彼得，总的来说，我不想进入你的空间推理，我记得关于OOP的话题，你很少允许自己阅读原始资料，如果没有与你的矩阵沟通，看起来我将再次与风车斗争 - 在这里我已经厌倦了，恕我直言，不熟悉的人....这里有很多的脏话。

)))

因此，这就是能解释它的伴侣。我本可以接受。否则，笑，一般情况下...好了，谢谢你，就这样吧。
 
Dmitry Fedoseev:

哪个图表和哪个时间框架根本不重要。5种模式是在任务上，网络早在上个世纪就用于识别整个字母。

你的NS一定已经认识到所有的模式很久了。
 
Реter Konow:
所以这就是伴侣的部分，而且会得到解释。我本可以接受。否则，笑，一般的话...好的，谢谢，就这样吧。

我不知道怎么教，链接--是的，所有的谷歌，hobr你已经发现了，有关于NS的文章，从一个纯粹的零，到一个专业的水平。

但下载任何书，正如我上面写的--任何下一本关于NS的书一半以上都会重复第一本，唉，这就是NS材料的解释--本质相当小，主要是归结为使用什么类型的NS和数据的准备

 
Реter Konow:
我就是这么写的，他就是这么做的。 始终如一地通过缩放视线的焦点来识别形状。顺便说一下，人们以同样的方式操作信息。始终坚持抽象化和细节化的意义。

不，完全不是这样的。一个人挑出了主要的东西。突出的东西。

 
Реter Konow:
你一定是在很久以前就让NS认识了所有的模式。

不，我以其他方式认识他们。

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