Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 56

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Ivan Butko #:

Addestrare un sistema intelligente a svolgere alcuni compiti. Ad esempio, prevedere.

Imparare significa acquisire conoscenza o esperienza.

Una domanda infantile a cui gli "esperti di valore" non sanno rispondere. Non sanno distinguere tra apprendimento e ottimizzazione.

L'intero processo di creazione del modello, compresa la preparazione dei dati e la selezione del modello, si chiama apprendimento. L'ottimizzazione dei pesi NS si chiama adattamento o ottimizzazione.

Esistono modelli in cui la fase di ottimizzazione non è affatto presente in modo esplicito, come la foresta casuale o i modelli basati su regole e alcuni tipi di clustering. Nelle reti neurali è esplicitamente presente.

Non parlate nemmeno di porte :)
 
Maxim Dmitrievsky #:

Addestrare un sistema intelligente a svolgere alcuni compiti. Ad esempio, prevedere.

Imparare significa acquisire conoscenza o esperienza.

Una domanda infantile a cui gli "esperti di valore" non sanno rispondere. Non sanno distinguere tra apprendimento e ottimizzazione.

L'intero processo di creazione del modello, compresa la preparazione dei dati e la selezione del modello, si chiama apprendimento. L'ottimizzazione dei pesi NS si chiama adattamento o ottimizzazione.

Esistono modelli in cui la fase di ottimizzazione non è affatto presente in modo esplicito, come la foresta casuale o i modelli basati su regole e alcuni tipi di clustering. Nelle reti neurali è esplicitamente presente.

Non parlate nemmeno di porte :)



L'acqua è scesa Come hai visto nell'acqua.

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Ivan Butko #:



L'acqua scorreva come se fossi in acqua.

Se scorre in una e esce dall'altra, è patologico.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Se entra in uno e esce dall'altro, è patologico.





Non capisci nemmeno la domanda Stai solo trasmettendo nozioni generiche Una specie di enciclopedia.

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Ivan Butko #:





Non capisci nemmeno la domanda. Trasmetti solo nozioni generali. È come un'enciclopedia.

La conoscenza generale non ha l'aspetto di un'assurdità come quella forgiata personalmente attraverso la negazione di tutto e di niente :)
 
Andrey Dik #:

Quindi, di fatto, non esiste una sistematizzazione nella scienza dell'applicazione della ME? Solo una sorta di alchimia senza garanzia di risultati positivi?

Che differenza c'è tra l'addestramento di una rete neurale e l'insegnamento di trucchi a un barboncino? - o insegnare a uno scolaretto a fare dei trucchi? Ci sono differenze e, in caso affermativo, chi e dove ha sistematizzato queste differenze e le ha comprovate?






Se trovate opere di questo tipo, condividetele. Sono curioso di sapere che i seguaci dei libri di testo traducono esattamente una cosa: con la formazione capiscono il metodo di messa a punto/regolazione del motore (modello).

Ma questo non riflette l'essenza dell'apprendimento, che in senso generale ha un significato più profondo.

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Meglio non cercarlo, ma inventarlo e scriverlo da solo, maestro :)
 
Ivan Butko #:



Grande domanda Se viene esplorata a fondo nel contesto di un ambiente virtuale (campo dell'informazione), si può presumibilmente andare nella giusta direzione, piuttosto che trasmettere conoscenze accademiche e libri di testo.

Ogni volta che ho esaminato le architetture mi sono posto la domanda "perché così? Perché? Perché hanno deciso di farlo in questo modo?".


No, basta prendere - e tradurre - l'architettura, che è stata scritta da intelligenti zii-matematici. Ho anche chiesto in chat, perché il blocco LSTM ha la forma che ha?

In risposta - sciocchezze dai libri di testo di MO: è una memoria a breve termine, bla bla bla,adattata all'apprendimento su compiti di classificazione e bla bla bla. Chiedo "perché proprio così?", la risposta è "i matematici hanno deciso così". Nessuna teoria, nessuna teoria dell'informazione, nessuna teoria dell'elaborazione dell'informazione, nessuna definizione di apprendimento, teorie dell'apprendimento, ecc.


Dalla terza volta la chat ha iniziato a parlare di dissolvenze e picchi di gradiente. LSTM risolve questi problemi.
Beh, ok, come li risolve? - Con igate! Quali gate!?!? Quali porte? -

Quali informazioni???? I numeri in ingresso?

Ma lo si converte dai numeri in ingresso in una strada-valle distorta incomprensibile che trasforma i numeri-colori RGB in ingresso in qualcosa di illeggibile, una scatola nera di poltiglia. Bene diciamo, convertendo alcuni numeri in altri, ma imparando in cosa? Memorizzazione?






Quindi è memorizzazione! E in cosa differisce dall'apprendimento? Alla fine, non è chiaro cosa si cerchi di applicare a cosa non sia chiaro nel secondo grado - il mercato non stazionario. In generale, la domanda è ottima, è stata posta molto tempo fa. Il suo svolgimento è qualcosa di estremamente interessante.


E 'un crackpot ))))))

Studiare meglio mashki.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Meglio non cercarlo, ma inventarlo e scriverlo da solo, maestro :)

m ytarmailS #:

È un crack ))))))

Studia meglio i mashki .

Siete così sensibili.

Beh, io ho un approccio diverso, più profondo. Il vostro è più superficiale.

Io voglio andare a fondo, mentre voi vi accontentate di pacchetti già pronti.

Non c'è problema.

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😁