Búsqueda de un patrón arbitrario mediante una red neuronal - página 7
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¿Crees que la NS es una "varita mágica", que le des lo que le des, siempre consigues lo que necesitas? No importa qué tipo de datos, ni su tamaño, todos son iguales: los números de NS.
Entonces no entiendo, ¿dónde está el algoritmo que encuentra todos los patrones posibles? ¿Dónde está ese "todopoderoso" NS? Llevan mucho tiempo estudiando la MO y todavía no hay un "reconocedor de patrones" en el arsenal de la MT.
no en mi opinión, pero el NS es un algoritmo, el hecho de que este algoritmo se llame NS... bueno, es necesario para la industria, el principal problema está justo en la preparación de los datos - se preparan literalmente a mano, o casi a mano
ZS: Hay sistemas de predicción, hay algoritmos de autoaprendizaje... Busca en youtube sobre Tesla, obtendrás mucho - hay información sobre tecnologías de reconocimiento avanzadas - si no quieres leerlo, pero sospecho que terminarás en un video popular, donde todo es como inteligente y no hecho por ingenieros ))))
no en mi opinión, pero NS es un algoritmo, el hecho de que este algoritmo se llame NS... Bueno, para la industria, el principal problema está en la preparación de los datos: se preparan literalmente a mano, o casi a mano.
Pedro, en general no quiero entrar en tus razonamientos espaciales, recuerdo el tema sobre la OOP, rara vez te permites leer fuentes primarias, y sin la matriz de comunicación contigo parecerá que voy a luchar una vez más con molinos de viento - aquí estoy cansado de ello, con todo el respeto a la gente desconocida.... hay un montón de blasfemias aquí.
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ZS: hay sistemas de predicción, hay algoritmos de autoaprendizaje... Pero de todos modos es un trabajo con números basados en un algoritmo, también hay una base de datos, pero todavía recogen los datos en su mayoría a mano, mira en youtube sobre Tesla, obtendrá una gran cantidad - hay información sobre las tecnologías de reconocimiento avanzado - si usted no quiere leer, pero sospecho que va a llegar al video popular, donde todo es una especie de inteligente y no ingenieros estaban haciendo )))
Voy a echar un vistazo. Es interesante. Pero he leído su artículo y separa claramente los ámbitos de aplicación de las redes. Clasificación, predicción y reconocimiento. Estamos hablando de reconocimiento y, por tanto, los datos deben tener un carácter "visual". Bueno, al menos es lógico.
¿Puede usted como experto hacer un NS que reconozca al menos 5 patrones en cualquier gráfico y marco temporal?
Qué gráfico y qué marco temporal no importa en absoluto. 5 patrones está en la tarea, las redes solían reconocer alfabetos enteros en el siglo pasado.
Pedro, en general no quiero entrar en tus razonamientos espaciales, recuerdo el tema sobre la OOP, rara vez te permites leer fuentes primarias, y sin la matriz de comunicación contigo parecerá que voy a luchar una vez más con molinos de viento - aquí estoy cansado de ello, con todo el respeto a la gente desconocida.... hay un montón de blasfemias aquí.
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Qué gráfico y qué marco temporal no importa en absoluto. 5 patrones está en la tarea, las redes solían reconocer alfabetos enteros en el siglo pasado.
Así que esa es la parte del mate y se explicaría. Habría aceptado. Si no, ríete, palabras generales... Vale, gracias y ya está.
No sé cómo enseñar, los enlaces - sí todo google, hobr ya has encontrado, hay artículos sobre la NS desde el nivel de un cero puro, hasta el nivel de un pro
Pero descargar cualquier libro, como escribí anteriormente - cualquier próximo libro sobre el NS más de la mitad se repetirá la primera, por desgracia, así es como la explicación del material NS - la esencia es bastante pequeña, sobre todo se reduce a qué tipo de NS a utilizar y la preparación de los datos
Eso es lo que escribí, eso es lo que hace. Identifica sistemáticamente las formas escalando el foco de la mirada. Por cierto, se opera con la información de la misma manera. Abstracción y detalle constante del significado.
No, no es eso en absoluto. Un hombre elige lo principal. Algo que sobresale.
Seguro que la NS reconoce todos los patrones hace mucho tiempo.
No. Los reconozco de otras maneras.