Un réseau de neurones probabiliste - page 3
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Опиши только что и как сделать. Я залью, когда закончу, отпишусь.
Combien d'espace prend cette bibliothèque ?
http://narod.yandex.ru/
Какой обьем занимает эта библиотека?
http://narod.yandex.ru/
Environ 700 mb
1) Вот и я говорил, что дело в учителе.
2) Хмм, а кто запрещает использовать для каждого нейрона сети свою ф-ю активации в MLP? Вернее, коэффициент кривизны в ф-и активации, так как она (ф-я активации) у всех сетей и всех нейронов одна и та же, её форма может меняться начиная от логической ступенчатой, s-образной до прямой линейной.
3) Ну вот, а раз так, то и не стоит городить огород.
4) Никак не противоречит сказанному мною
5) Вы слепо следуете книжным авторитетам, и не проводите исследований самостоятельно? Зря. Здесь неограниченное поле для полета фантазии, и, если следовать, часто противоречащим друг другу, книжным понятиям, есть большая вероятность упустить из виду очень важные.... хм, в общем многое теряете.
В общем, как хотите так и называйте, суть нелинейного преобразования нейрона от этого не изменится.
Avec cette présentation, vous ne parlez plus de MLP, puisque son architecture est formulée sans ambiguïté, mais de réseaux multicouches avec une méthode d'apprentissage backprop. Vous pouvez mélanger autant de couches et de fonctions d'activation que vous le souhaitez.
C'est alors que vous interprétez ce que vous obtenez en sortie ? J'ai une histoire sur le bout de la langue, du type de celle qui existait à l'aube du boom NS. DARPA a financé le développement du NS pour la reconnaissance d'objets, a dépensé plusieurs millions, (je m'excuse plus exactement absorbé des millions de subventions) fait, le réseau a été enseigné à reconnaître les chars sur le sol ;) sur enseigné . Il distingue parfaitement les siens des autres, à 99,99 %. Erreur sur un échantillon de test ;) On dit presque que tout est cool... Quoi qu'il en soit, quelqu'un a pensé à tester le système sur des photos prises en fonction de différents terrains et conditions météorologiques ... Quelle déception lorsque le système a montré un taux de réussite de 10 à 15 % dans l'identification des objets. :) Après analyse, il s'est avéré que le système a réussi à identifier les types de nuages qui se trouvaient au-dessus de la zone où les photos ont été prises.
Ainsi, la réponse à la question de savoir pourquoi il existe tant de modèles de nuages. Presque tous les modèles sont adaptés à des tâches spécifiques dans un ensemble de solutions très restreint. Si l'on considère NS comme un système paramétrique d'équations non linéaires. Et la recherche, elle doit être menée dans le cadre d'un certain concept, sinon c'est une " méthode de tâtonnement mathématique "....
При таком изложении, вы уже говорите не об MLP, так как его архитектура однозначно сформулирована, а о многослойных сетях с backprop методом обучения. Можно микшировать как угодно слоя, и ф-ции активации.
Вот как потом интерпретировать то, что вы получите на выходе? У меня тут на языке крутится одна история, по аналогии, которая была на заре бума НС. DARPA финансировала разработки НС для распознавания объектов, потратили много млн., (извиняюсь более точно освоили млн. гранды) сделали, сеть учили опознавать танки на местности ;) на учили ... свои от чужих отличает великолепно, 99,99%. Ошибка на тестовой выборке ;) Чуть не отчитались что все круто ... В общем, кто-то додумался тестировать систему на фото, сделанные относительно другой местности и погодных условий ... какое было разочарование, когда система показала 10-15% успешной идентификации объектов. :) После анализа, оказалось что система успешно идентифицировала типы облаков, которые были над той местностью где были изготовлены фото.
Вот и ответ на вопрос почему существует, такое кол-во моделей НС. Практически все модели подгоняются под определенные задачи, в очень узком разрезе набора решений. Если рассматривать НС как параметрическую систему не линейных уравнений. А исследования, их надо вести в рамках какой-то концепции, в противном случае это "метод математического тыка" ...
Eh bien, je vous le dis, c'est à vous de décider comment l'appeler. Avec une telle approche, avec une délimitation stricte des NN par types, il n'y a aucune possibilité de construire des systèmes complexes basés sur des particules élémentaires "neurones". C'est pourquoi j'ai recommandé de ne pas s'accrocher à certains types de réseaux.
Et je n'utilise pas du tout le backprop. Il ne permet pas de construire des comités de réseaux, il ne permet pas de construire des réseaux de configuration arbitraire.
joo вы закините на файлообменник эту кучу книг?
Oui, si vous pouvez m'expliquer de manière populaire comment le faire. Je n'ai jamais téléchargé sur ftp jusqu'à présent, je n'ai pas pu le faire sur yandex.
Да, если объясните мне популярно как это сделать. Не разу не занимался заливкой на ftp до сего дня, на yandex не получилось.
Comment se fait-il que je viens de m'inscrire sur les gens ! Voici le test http://narod.ru/disk/18186702000/NejronnyeSeti.djvu.html.
il y a jusqu'à 5 Gb
Как так только сейчас на народе зарегестривовался! вот http://narod.ru/disk/18186702000/NejronnyeSeti.djvu.html тест.
там до 5 Gb
Je ne sais pas, la transmission s'est arrêtée à temps et basta.
Ну не знаю, вовремя отправки передача остановилась и баста.
Arbres et aiguilles de Noël. Je vais chercher un autre service.Arbres et aiguilles de Noël. Je cherche un autre service.
comme option de partage de fichiers - créez un compte de messagerie sur google. vous pouvez maintenant télécharger des fichiers de tout type dans "documents". généralités jusqu'à un giga. volume de chaque fichier - je ne me souviens pas. soit 150 ou 200 mètres. alors vous pouvez autoriser l'accès aux fichiers ...