Was soll in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden? Ihre Ideen... - Seite 57

[Maxim Dmitrievsky]

😁

[Andrey Dik]

Ivan Butko #:

Warum sind Sie so empfindlich?

Ich würde sagen, vorhersehbar.

Es ist, als würde man Wasser auf jemanden gießen, der schläft, und er wird sich einpissen....

[Andrey Dik]

gut.

Wenn Lernen ein Prozess ist, der darauf abzielt, ein System eines bestimmten Themas zu erlernen, was sollte dann das Ergebnis sein? Es ist notwendig, das Ergebnis irgendwie zu bewerten, wie gut es ist.

[mytarmailS]

Sowohl der eine als auch der andere lesen keine Fachliteratur zum Thema, sondern nutzen den gpt-Chat und halten ihre Herangehensweise an das Studium für tiefgründig :-O

Die verdammte Pepsi-Generation ))))

[Ivan Butko]

mytarmailS #:

Sowohl das eine als auch das andere, statt Fachliteratur zum Thema zu lesen, nutzen Sie den gpt-Chat und betrachten Sie deren Ansatz zum Studium tief :-O

Pepsi fucking generation ))))

Pepsi schmeckt besser als Cola, das stört mich nicht.

Obwohl ich bei einem Test mit geschlossenen Augen die eine nicht von der anderen unterscheiden konnte.

Ich bin sicher, sie haben mir damals zwei Colas gegeben.

[Maxim Dmitrievsky]

Wenn wir diese faszinierende Unterhaltung fortsetzen, werden sich diejenigen, die Wasser schütten, wieder in die Hose machen, das ist schon Tradition 😁 Schließlich hat ihnen das jemand beigebracht, woher sollten sie es sonst wissen.

Das nennt man Über-Optimierung - Wunschdenken. Wenn man meint, etwas gelernt zu haben, es aber dann doch nicht funktioniert :)

Man lernt auswendig, anstatt zu lernen. Denn der Prozess des Lernens beinhaltet Übung.

[Sergey Pavlov]

Andrey Dik #:

Spaß. Der Sinn des Ersetzens der Standard-BB ist es, die Werte früher zu erhalten?

Der Zweck des Ersetzens der Standard-BB war nicht, die Qualität des neuronalen Netzes zu überprüfen, und der Zweck = den Anfang und das Ende der Ebenheit im Voraus zu kennen.

[Forester]

Über die Ausbildung...

Vor ein paar Jahren stieß ich auf einer allgemeinen (nicht technischen) Seite auf diesen Ausdruck: Datenbanken auf Basis neuronaler Netze. Im Allgemeinen stimmte ich diesem Begriff für mich zu.



Ich arbeite selbst mit Bäumen - eine baumbasierte Datenbank ist auch anwendbar. 1 Blatt in einem Baum = 1 Zeile in einer Datenbank. Unterschiede:

1 Zeile in der Datenbank enthält nur 1 Beispiel aus den in der Datenbank gespeicherten Daten. 1 Blatt enthält:

1) 1 Beispiel und alle genau gleichen Beispiele (wenn man den Baum so weit wie möglich bis zum letzten Unterschied unterteilt) oder

2) 1 Beispiel und genau die gleichen Beispiele + die ähnlichsten Beispiele, wenn die Unterteilung früher endet.
Ähnliche Beispiele werden von verschiedenen Algorithmen bei der Auswahl der Baumaufteilung unterschiedlich definiert.

Vorteile von Bäumen gegenüber Datenbanken: Generalisierung und schnelle Suche nach dem gewünschten Blatt - man muss nicht eine Million Zeilen durchgehen, das Blatt kann durch mehrere Teilungen erreicht werden.

Clustering verallgemeinert ebenfalls. Kmeans - durch die Nähe der Beispiele zum Zentrum des Clusters, andere Methoden anders.

Man kann auch durch die maximale Anzahl von Clustern = Anzahl von Beispielen dividieren und erhält ein Analogon von Datenbank/Blättern ohne Generalisierung. Neuronale Netze sind schwieriger zu verstehen und zu begreifen, aber im Wesentlichen auch eine Datenbank, wenn auch nicht so offensichtlich wie Blätter und Cluster.

Fazit: Baumlernen = Speichern/Aufzeichnen von Beispielen, genau wie eine Datenbank. Wenn man mit der Unterteilung/Lernen aufhört, bevor die genaueste Speicherung möglich ist,speichert man mit Generalisierung.

Andrew möchte natürlich darauf hinweisen, dass Lernen eine Optimierung ist. Nein - es ist Auswendiglernen. Aber es gibt auch eine Optimierung. Man kann über Variationen mit Lerntiefe, aufgeteilten Methoden usw. optimieren. Mit jedem Optimierungsschritt wird ein anderes Modell trainiert. Aber Lernen ist keine Optimierung. Es ist Auswendiglernen.

[Maxim Dmitrievsky]

Forester #:

Über die Ausbildung...

Vor ein paar Jahren stieß ich auf einer allgemeinen (nicht technischen) Seite auf diesen Ausdruck: Datenbanken auf Basis neuronaler Netze. Im Allgemeinen stimmte ich diesem Begriff für mich zu.



Ich arbeite selbst mit Bäumen - eine baumbasierte Datenbank ist auch anwendbar. 1 Blatt in einem Baum = 1 Zeile in einer Datenbank. Unterschiede:

1 Zeile in der Datenbank enthält nur 1 Beispiel aus den in der Datenbank gespeicherten Daten. 1 Blatt enthält:

1) 1 Beispiel und alle genau die gleichen Beispiele (wenn man den Baum so weit wie möglich bis zum letzten Unterschied aufteilt)

2) 1 Beispiel und genau die gleichen Beispiele + die ähnlichsten Beispiele, wenn die Unterteilung früher endet.
Ähnliche Beispiele werden von verschiedenen Algorithmen bei der Auswahl der Baumaufteilung unterschiedlich definiert.

Vorteile von Bäumen gegenüber Datenbanken: Generalisierung und schnelle Suche nach dem gewünschten Blatt - man muss nicht eine Million Zeilen durchgehen, das Blatt kann durch mehrere Teilungen erreicht werden.

Clustering verallgemeinert ebenfalls. Kmeans - durch die Nähe der Beispiele zum Zentrum des Clusters, andere Methoden anders.

Man kann auch durch die maximale Anzahl von Clustern = Anzahl von Beispielen dividieren und erhält ein Analogon von Datenbank/Blättern ohne Generalisierung. Neuronale Netze sind schwieriger zu verstehen und zu begreifen, aber im Wesentlichen auch eine Datenbank, wenn auch nicht so offensichtlich wie Blätter und Cluster.

Fazit: Baumlernen = Speichern/Aufzeichnen von Beispielen, genau wie eine Datenbank. Wenn man mit der Unterteilung/Lernen aufhört, bevor die genaueste Speicherung möglich ist,speichert man mit Generalisierung.

Andrew möchte natürlich darauf hinweisen, dass Lernen eine Optimierung ist. Nein - es ist Auswendiglernen. Aber es gibt auch eine Optimierung. Man kann über Variationen mit Lerntiefe, aufgeteilten Methoden usw. optimieren. Mit jedem Optimierungsschritt wird ein anderes Modell trainiert. Aber Lernen ist keine Optimierung. Es ist Auswendiglernen.

Umlernen ist Auswendiglernen. Auswendiglernen und Verallgemeinerung sind dem Lernen näher :)

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:
Überlernen ist Auswendiglernen. Auswendiglernen und Verallgemeinerung - näher am Lernen :)

Verallgemeinerung ist eher ein Unterlernen. D.h. Sie haben auswendig gelernt, aber nicht ganz genau (Sie haben auch Ihre Nachbarn mit einbezogen...). Fast wie ein Schuljunge mit einer C-Note)))

Wenn wir uns aber etwas einprägen, das durch ein Gesetz definiert ist (z. B. das Ohmsche Gesetz), gibt es kein Überlernen, sondern eher ein Unterlernen, wenn es nur wenige Beispiele und eine unendliche Anzahl davon gibt.

Beim Handel, wo es fast keine Muster gibt und diese verrauscht sind, führt absolut genaues Auswendiglernen zusammen mit Rauschen zu einem Verlust.
Aus irgendeinem Grund wurde dies als Überlernen bezeichnet. Genaues Auswendiglernen ist an sich nicht schädlich, wie im Falle des Musterlernens. Aber das Auswendiglernen von Lärm/Müll ist nicht nützlich.