¿Qué alimentar a la entrada de la red neuronal? Tus ideas... - página 65

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Forester #:
No está claro. Describa el algoritmo de evaluación.
En una tabla de multiplicar del 1 al 10, hay 100 opciones de combinaciones. Por lo tanto, se requieren 100 respuestas correctas a todas las variantes de multiplicación de números para una memorización completa.
 
Andrey Dik #:
En la tabla de multiplicar del 1 al 10 hay 100 variantes de combinaciones. Por lo tanto, se necesitan 100 respuestas correctas a todas las variantes de multiplicación de los números para una memorización completa.
Es decir, ¿pasando por las diferentes variantes, como he sugerido antes?
 
Forester #:
¿Te refieres a iterar a través de diferentes opciones como sugerí antes?

tal vez no te entendí bien, ¿de qué estamos hablando? ¿tienes alguna forma de evitar las iteraciones y obtener un resultado de memorización del 100% de inmediato?
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No existe una métrica separada para la calidad de la "memorización" en MO. La memorización y la generalización son dos elementos relacionados del mismo proceso, dos caras de la misma moneda, que comparten una métrica común como la logloss.

Valiosos expertos podrían leer por fin la teoría de la MO.

 
Andrey Dik #:

Quizá no te he entendido bien, ¿de qué estamos hablando? ¿Tienes alguna forma de evitar las integraciones y obtener un resultado de memorización del 100% de inmediato?

Simplemente no estoy de acuerdo con la opinión de que un registro se convierte en memorización sólo después de la evaluación. Cuando se escriben datos en una base de datos (o en un árbol, o en un modelo de agrupación de aprendizaje máximo), simplemente se escriben tal cual, sin ninguna acción extra. La base de datos no tiene ni idea de lo que tiene que memorizar (una tabla de multiplicar, la ley de Ohm, otra fórmula o un mercado casi aleatorio). Lo que se le da a recordar/registrar, lo almacena en filas, hojas, grupos de la base de datos.
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Tras el entrenamiento, o mejor dicho, después de la formación, podemos descomponer el modelo en componentes de generalización y de memoria.
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Ivan Butko #:

Antes de hablar de un tipo de aprendizaje aplicado (algoritmo), e incluso de la teoría del aprendizaje, quería llamar la atención sobre la imagen completa del sabj (aprendizaje) local.


De y para. Basándome en algunas respuestas,El aprendizaje es eldominio gradual de una forma de interactuar con el mundo, donde el aprendizaje se convierte no tanto en un proceso de acumulación de conocimientos como en una adaptación constante, la comprensión de patrones y la capacidad de aplicarlos en la práctica en un nuevo contexto.

El aprendizaje es la acumulación de conocimientos o experiencia, Maestro :)))
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Una contrapregunta a los expertos: ¿cuál es la diferencia entre adquisición de conocimientos y memorización?
 
Forester #:

Sólo discrepo de la opinión de que el registro se convierte en memorización sólo después de la evaluación. Cuando se escriben datos en una base de datos (o en un árbol, o en un modelo de agrupación de aprendizaje máximo), simplemente se escriben tal cual, sin ninguna acción adicional. La base de datos no tiene ni idea de lo que tiene que memorizar (una tabla de multiplicar, la ley de Ohm, otra fórmula o un mercado casi aleatorio). Lo que se le da a recordar/registrar, lo almacena en la base de datos en filas, hojas, clusters.

estás hablando de grabar, no de memorizar. memorizar es un proceso fundamentalmente diferente, grabar no puede convertirse en memorizar de ninguna manera.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Una contrapregunta a los expertos: ¿cuál es la diferencia entre adquisición de conocimientos y memorización?
Para responder a esta pregunta, primero tienen que no confundir una base de datos y una base de conocimientos... Pero al parecer no en esta vida
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