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lignes :
1. 3+1=4
2. 2+1=3
3. 3+flag2=5
colonnes :
1. 3+2=5
2. 1+3=4
3. 1+flag2=3
avec une non-répétition maximale, purement imho
également vrai, mais ici sans tenir compte de la convexité/convexité des formes
c'est une double situation.
Qui va s'en rendre compte ? )
Le test de Raven ? 5
Le test de Raven ? 5
Je crois, j'ai oublié. J'ai choisi un 5.
Le site est en désordre, j'ai rechargé les pages de test plusieurs fois.
https://xn--80adjkcael4abtflqeskx.xn--p1ai/#start.
J'y ai trouvé un cours d'une université sur l'apprentissage profond, je me suis inscrit.
mytarmailS
merci
Dans le prolongement de cette
J'ai utilisé le script de Valeriy pour sélectionner manuellement des exemples pour la formation, ce qui m'a plu.
Entraîné kohonen, tiré prototypes que j'ai trouvé intéressant après clustering ...
Ça m'a l'air bien...
Maintenant, nous pouvons utiliser ces prototypes pour rechercher des similitudes dans le graphique...
ods.ai intéressant, mais pas sûr de comment y arriver
Envoyez-moi un courriel et je vous enverrai une invitation.
Hein ?
S'il donne une prédiction pour une barre ou plus, ce n'est pas suffisant pour prendre une décision, ce n'est pas beaucoup mieux que le MA. Alors que nous sommes intéressés par les déviations de cette MA théorique pour le profit.
Je pense que oui, j'ai oublié. J'ai choisi un 5.
Le site web est en désordre, j'ai rechargé les pages de test plusieurs fois.
https://xn--80adjkcael4abtflqeskx.xn--p1ai/#start.
J'ai trouvé un cours d'une université sur le MoD profond, je me suis inscrit.
Ils discriminent toujours, ma région échoue :(
merci
Dans la continuité de ceci.
À l'aide du script de Valeri, j'ai sélectionné manuellement des exemples qui me plaisaient pour la formation.
Entraîné kohonen, tiré prototypes que j'ai trouvé intéressant après clustering ...
Ça m'a l'air bien...
Maintenant, nous pouvons utiliser ces prototypes pour rechercher des similitudes dans le graphique...
Le regroupement ne semble pas très bon, beaucoup d'images autosimilaires.
Et l'approche elle-même est intéressante, combien de points ont été utilisés pour décrire la structure ?
Le regroupement ne semble pas très bon, beaucoup d'images autosimilaires.
Et l'approche elle-même est intéressante, combien de points ont été utilisés pour décrire la structure ?
Le clustering est très bon...
Je veux juste décrire au niveau de l'image ce que je ne peux pas décrire par code moi-même...
C'est simple...
le travail d'une reconnaissance automatique...
bien sûr, tout ne fonctionne pas ;)) mais ce que je voulais obtenir, je l'ai obtenu...