Ein probabilistisches neuronales Netz - Seite 3
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Опиши только что и как сделать. Я залью, когда закончу, отпишусь.
Wie viel Platz nimmt diese Bibliothek ein?
http://narod.yandex.ru/
Какой обьем занимает эта библиотека?
http://narod.yandex.ru/
Etwa 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.
Bei dieser Präsentation geht es nicht mehr um MLP, da dessen Architektur eindeutig formuliert ist, sondern um mehrschichtige Netze mit einem Backprop-Lernverfahren. Sie können so viele Schichten und Aktivierungsfunktionen mischen, wie Sie möchten.
Wie interpretieren Sie dann die Ausgabe? Mir liegt eine Geschichte auf der Zunge, die sich an eine Geschichte aus der Zeit des NS-Booms anlehnt. DARPA finanziert die Entwicklung der NS für die Objekterkennung, verbrachte viele Millionen, (ich entschuldige mich genauer absorbiert Millionen von Zuschüssen) gemacht, das Netzwerk wurde gelehrt, Panzer auf dem Boden zu erkennen ;) auf gelehrt. Er unterscheidet seine eigenen Daten zu 99,99 % von anderen. Fehler bei einem Testmuster ;) Fast berichtet, dass alles in Ordnung ist ... Jedenfalls kam jemand auf die Idee, das System an Fotos zu testen, die in unterschiedlichem Gelände und bei verschiedenen Wetterbedingungen aufgenommen wurden ... Die Enttäuschung war groß, als das System bei der Identifizierung von Objekten 10-15 % Erfolg zeigte. :) Nach der Analyse stellte sich heraus, dass das System erfolgreich die Wolkentypen identifizierte, die sich über dem Gebiet befanden, in dem die Fotos aufgenommen wurden.
Das ist die Antwort auf die Frage, warum es so viele Cloud-Modelle gibt. Fast alle Modelle sind auf bestimmte Aufgaben in einem sehr engen Rahmen zugeschnitten. Wenn man NS als parametrisches System von nicht linearen Gleichungen betrachtet. Und Forschung, sollte es im Rahmen eines bestimmten Konzepts durchgeführt werden, sonst ist es eine "Methode der mathematischen tastend" ...
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" ...
Nun, ich sage Ihnen, es liegt an Ihnen, wie Sie es nennen. Bei einem solchen Ansatz mit einer strikten Abgrenzung der NN nach Typen gibt es keine Möglichkeit, komplexe Systeme auf der Grundlage von Elementarteilchen "Neuronen" aufzubauen. Deshalb habe ich empfohlen, sich nicht auf bestimmte Arten von Netzen festzulegen.
Und ich verwende Backprop überhaupt nicht. Es ist nicht möglich, Ausschüsse von Netzen zu bilden, es ist nicht möglich, Netze beliebiger Konfiguration zu bilden.
joo вы закините на файлообменник эту кучу книг?
Ja, wenn Sie mir populär erklären können, wie man das macht. Ich habe bis jetzt noch nie auf ftp hochgeladen, ich konnte es nicht auf yandex tun.
Да, если объясните мне популярно как это сделать. Не разу не занимался заливкой на ftp до сего дня, на yandex не получилось.
Wie kommt es, dass ich mich gerade auf people registriert habe? Hier ist der http://narod.ru/disk/18186702000/NejronnyeSeti.djvu.html Test.
es gibt bis zu 5 Gb
Как так только сейчас на народе зарегестривовался! вот http://narod.ru/disk/18186702000/NejronnyeSeti.djvu.html тест.
там до 5 Gb
Ich weiß nicht, das Getriebe hat pünktlich aufgehört und basta.
Ну не знаю, вовремя отправки передача остановилась и баста.
Weihnachtsbäume und Nadeln. Ich werde mich nach einem anderen Dienst umsehen.Weihnachtsbäume und Nadeln. Suche nach einem anderen Dienst.
als Option für die Dateifreigabe - erstellen Sie ein E-Mail-Konto bei Google. Jetzt können Sie Dateien jeder Art in "Dokumente" hochladen allgemein bis zu einem gig. volumen jeder datei - ich erinnere mich nicht. entweder 150 oder 200 meter. dann können sie den zugriff auf dateien erlauben...