Uma rede neural probabilística - página 3
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Опиши только что и как сделать. Я залью, когда закончу, отпишусь.
Quanto espaço esta biblioteca ocupa?
http://narod.yandex.ru/
Какой обьем занимает эта библиотека?
http://narod.yandex.ru/
Cerca de 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.
Com esta apresentação, você não está mais falando de MLP, já que sua arquitetura é formulada sem ambigüidade, mas de redes multicamadas com um método de aprendizagem de retaguarda. Você pode misturar tantas camadas e funções de ativação quantas quiser.
É assim que você interpreta o que recebe na saída? Eu tenho uma história na ponta da língua, na linha de uma que estava por perto no início do boom NS. A DARPA financiou o desenvolvimento do NS para o reconhecimento de objetos, gastou muitos milhões, (peço desculpas por ter absorvido com mais precisão milhões de doações) feitos, a rede foi ensinada a reconhecer tanques no chão;) em ensino . Ela distingue perfeitamente a sua dos outros, 99,99%. Erro em uma amostra de teste ;) Quase que relatou que tudo é legal ... De qualquer forma, alguém pensou em testar o sistema em fotos tiradas em relação a diferentes condições de terreno e clima ... Que decepção foi quando o sistema mostrou 10-15% de sucesso na identificação de objetos. :) Após análise, verificou-se que o sistema identificou com sucesso os tipos de nuvens que estavam sobre a área onde as fotos foram tiradas.
Assim, a resposta à pergunta por que existem tantos modelos de nuvens. Quase todos os modelos são adaptados para tarefas específicas em um conjunto muito restrito de soluções. Se considerar NS como sistema paramétrico de equações não lineares. E pesquisa, deve ser realizada dentro da estrutura de algum conceito, caso contrário é um "método de tateamento matemático" ...
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" ...
Bem, eu lhes digo, cabe a vocês o que chamá-lo. Com tal abordagem, com delimitação rigorosa de NN por tipos, não há possibilidade de construir qualquer sistema complexo baseado em partículas elementares "neurônio". É por isso que recomendei não ficar pendurado em certos tipos de redes.
E eu não uso backprop de forma alguma. Não permite a construção de comitês de redes, não permite a construção de redes de configuração arbitrária.
joo вы закините на файлообменник эту кучу книг?
Sim, se você puder me explicar popularmente como fazer isso. Eu nunca carreguei em ftp até agora, não fui capaz de fazer isso em yandex.
Да, если объясните мне популярно как это сделать. Не разу не занимался заливкой на ftp до сего дня, на yandex не получилось.
Como eu acabei de me registrar nas pessoas! Aqui está o teste http://narod.ru/disk/18186702000/NejronnyeSeti.djvu.html.
há até 5 Gb
Как так только сейчас на народе зарегестривовался! вот http://narod.ru/disk/18186702000/NejronnyeSeti.djvu.html тест.
там до 5 Gb
Não sei, a transmissão parou na hora certa e basta.
Ну не знаю, вовремя отправки передача остановилась и баста.
Árvores de Natal e agulhas. Vou procurar outro serviço.Árvores de Natal e agulhas. Procurando por outro serviço.
como opção de compartilhamento de arquivos - crie uma conta de e-mail no google. agora você pode enviar arquivos de qualquer tipo para "documentos". geral até um volume de um gig. de cada arquivo - não me lembro. 150 ou 200 metros. então você pode permitir o acesso a arquivos...