유전자 탐색은 개인이 아닌 집단에 의해 수행되며, 죽음은 유전자 선택(집단 재생)의 도구일 뿐입니다.
지금까지 인류는 번성하고 있지만, 많은 동물 개체군이 인류의 압력을 받아 죽어가고 있습니다.
어쩌면 자연은 이 통로에서 불필요한 것을 없애고 있는 것일지도 모릅니다. 놀다가 쓸모없다는 것을 깨닫고 자원을 확보한 것이죠. 우리가 그 목적을 달성하지 못하면 자연은 우리와 함께 사라질 것입니다. 그리고 설사 우리가 목적을 달성하더라도 더 완벽한 변종을 만드는 데만 필요했기 때문에 어쨌든 우리를 제거할 것입니다. 우리는 도구-기능과 같습니다. 외부에서 명령을 수신하는 도구와도 같죠. 그래서 비행은 정상입니다. )))
예델킨: 그렇다면 뉴로 어드바이저의 자가 트레이닝에 대해 이야기할 필요가 없습니다. 그리고 트레이닝을 일반적인 매개변수 피팅이라고 합니다.
자가 훈련이 비정상적인 피팅이라고 순진하게 생각하십니까?
저는 러시아어 원어민들 사이에서 자가 학습 과정을 "매개 변수 맞추기"라고 부르는 것이 관습이 아니라고 "순진하게 믿습니다". 어떤 시스템에 대해 (외부 프로세스의 도움을 받아) 매개 변수를 선택하는 것을 학습이라고 부르는 것이 관습이 아닌 것처럼 말입니다.
아마도 저는 또한 초보자를 위해 작성된 기사라면 일반적으로 사용되는 의미의 단어를 사용하여 새로운 개념을 설명해야 한다고 "순진하게" 믿고 있습니다. 그리고 초보자를 위한 기사에서 신경망을"신경계가 오류를 학습하고 수정하는 능력" 에 비유한다면, 같은 기사에서는 특히 신경망이 어떻게 스스로 오류를 학습하고 수정할 수 있는지 구체적으로 설명해야 합니다. 실제로이 기사에는 신경망에 의한 특정 정보의 독립적 (즉, 외부 최적화 프로그램을 사용하지 않고) 수집 및 수정에 대한 단어가 하나도 포함되어 있지 않으며 "학습"이라는 용어는 새로운 좁게 전문화 된 의미, 즉 일반적인 매개 변수 검색 (피팅)을 학습이라고하는 것으로 밝혀졌습니다. 동일한 성공으로 챔피언십의 대다수 고문은 최적화 프로그램이 테스트를 통과하는 데 사용되었을 가능성이 낮기 때문에 "훈련 된"것으로 분류 될 수 있습니다. [이 단락은 기사 작성자에 대한 돌이 아니라 Reshetov에 대한 답변에 대한 설명 일뿐입니다].
"날게 내버려둬!" (와) 처음부터 기사에서 이러한 용어 또는 이러한 용어가 고도로 전문화 된 의미에서 무엇을 의미하는지, 그리고 기사가 신경망의 특정 기능 (외부 매개 변수 피팅)에 전념하고 있다고 말했다면 질문이 발생하지 않았을 것입니다. 일반적인 도움을 받아 알아낼 수 있었던 것 같습니다.
네트워크 학습 = 피팅
자가 학습 = 자가 피팅
인생은 저절로...
그리고 그것은 항상 죽음으로 끝납니다.
유전자 탐색은 개인이 아닌 집단에 의해 수행되며, 죽음은 유전자 선택(집단 재생)의 도구일 뿐입니다.
지금까지 인류 인구는 번성하고 있지만, 많은 동물 개체군이 인류의 압력을 받아 죽어가고 있습니다.
유전자 탐색은 개인이 아닌 집단에 의해 수행되며, 죽음은 유전자 선택(집단 재생)의 도구일 뿐입니다.
지금까지 인류는 번성하고 있지만, 많은 동물 개체군이 인류의 압력을 받아 죽어가고 있습니다.
이 통로에서 불필요한 것을 제거하는 것이 자연의 방식일지도 모르죠.
네. 그리고 유전 알고리즘은 제거되는 것 중 하나가 아닌 것 같습니다. 신경망도요.
;)
저는 러시아어 원어민들 사이에서 자가 학습 과정을 "매개 변수 맞추기"라고 부르는 것이 관습이 아니라고 "순진하게 믿습니다". 어떤 시스템에 대해 (외부 프로세스의 도움을 받아) 매개 변수를 선택하는 것을 학습이라고 부르는 것이 관습이 아닌 것처럼 말입니다.
아마도 저는 또한 초보자를 위해 작성된 기사라면 일반적으로 사용되는 의미의 단어를 사용하여 새로운 개념을 설명해야 한다고 "순진하게" 믿고 있습니다. 그리고 초보자를 위한 기사에서 신경망을"신경계가 오류를 학습하고 수정하는 능력" 에 비유한다면, 같은 기사에서는 특히 신경망이 어떻게 스스로 오류를 학습하고 수정할 수 있는지 구체적으로 설명해야 합니다. 실제로이 기사에는 신경망에 의한 특정 정보의 독립적 (즉, 외부 최적화 프로그램을 사용하지 않고) 수집 및 수정에 대한 단어가 하나도 포함되어 있지 않으며 "학습"이라는 용어는 새로운 좁게 전문화 된 의미, 즉 일반적인 매개 변수 검색 (피팅)을 학습이라고하는 것으로 밝혀졌습니다. 동일한 성공으로 챔피언십의 대다수 고문은 최적화 프로그램이 테스트를 통과하는 데 사용되었을 가능성이 낮기 때문에 "훈련 된"것으로 분류 될 수 있습니다. [이 단락은 기사 작성자에 대한 돌이 아니라 Reshetov에 대한 답변에 대한 설명 일뿐입니다].
실제 프로세스의 모든 수학적 모델은 어떤 의미에서든 적합합니다.
피사의 사탑에서 던진 돌은 엄밀히 포물선을 그리며 날아가지 않습니다.
그리고 우주선의 궤적은 수학적 계산의 관점에서 볼 때 이상적이지 않습니다.
그럼에도 불구하고 그들은 날아갑니다!
"날게 내버려둬!" (와) 처음부터 기사에서 이러한 용어 또는 이러한 용어가 고도로 전문화 된 의미에서 무엇을 의미하는지, 그리고 기사가 신경망의 특정 기능 (외부 매개 변수 피팅)에 전념하고 있다고 말했다면 질문이 발생하지 않았을 것입니다. 일반적인 도움을 받아 알아낼 수 있었던 것 같습니다.