Una red neuronal probabilística - página 3
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Опиши только что и как сделать. Я залью, когда закончу, отпишусь.
¿Cuánto espacio ocupa esta biblioteca?
http://narod.yandex.ru/
Какой обьем занимает эта библиотека?
http://narod.yandex.ru/
Unos 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.
Con esta presentación, ya no se habla de MLP, ya que su arquitectura está formulada de forma inequívoca, sino de redes multicapa con un método de aprendizaje backprop. Puedes mezclar tantas capas y funciones de activación como quieras.
Entonces, ¿cómo se interpreta lo que se obtiene en la salida? Tengo una historia en la punta de la lengua, en la línea de una que existía en los albores del boom del NS. DARPA financió el desarrollo de la NS para el reconocimiento de objetos, gastó muchos millones, (me disculpo más exactamente absorbió millones de subvenciones) hizo, la red se enseñó a reconocer los tanques en el suelo ;) en enseñado . Distingue perfectamente lo propio de lo ajeno, en un 99,99%. Error en una muestra de prueba ;) Casi informó que todo es genial ... De todos modos, a alguien se le ocurrió probar el sistema en fotos tomadas en relación con diferentes terrenos y condiciones meteorológicas... Qué decepción cuando el sistema mostró un 10-15% de éxito en la identificación de objetos. :) Tras el análisis, resultó que el sistema identificó con éxito los tipos de nubes que había sobre la zona donde se tomaron las fotos.
De ahí la respuesta a la pregunta de por qué hay tantos modelos de nube. Casi todos los modelos se adaptan a tareas específicas en un conjunto de soluciones muy reducido. Si se considera NS como un sistema paramétrico de ecuaciones no lineales. Y las investigaciones, es necesario realizarlas en el marco de algún concepto, de lo contrario es "un método de tanteo 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" ...
Bueno, te digo que depende de ti cómo llamarlo. Con este enfoque, con una delimitación estricta de las NN por tipos, no hay posibilidad de construir ningún sistema complejo basado en partículas elementales "neurona". Por eso recomendé no colgarse de ciertos tipos de redes.
Y no uso backprop en absoluto. No permite construir comités de redes, no permite construir redes de configuración arbitraria.
joo вы закините на файлообменник эту кучу книг?
Sí, si puedes explicarme popularmente cómo hacerlo. Nunca he subido a ftp hasta ahora, no he podido hacerlo en yandex.
Да, если объясните мне популярно как это сделать. Не разу не занимался заливкой на ftp до сего дня, на yandex не получилось.
¡Cómo es que acabo de registrarme en la gente! Aquí está la prueba de http://narod.ru/disk/18186702000/NejronnyeSeti.djvu.html.
hay hasta 5 Gb
Как так только сейчас на народе зарегестривовался! вот http://narod.ru/disk/18186702000/NejronnyeSeti.djvu.html тест.
там до 5 Gb
No sé, la transmisión se paró a tiempo y basta.
Ну не знаю, вовремя отправки передача остановилась и баста.
Árboles de Navidad y agujas. Buscaré otro servicio.Árboles de Navidad y agujas. Buscando otro servicio.
como opción para compartir archivos: crea una cuenta de correo electrónico en google. ahora puedes subir archivos de cualquier tipo a "documentos" general hasta un giga. volumen de cada archivo - no recuerdo. ya sea 150 o 200 metros. entonces puede permitir el acceso a los archivos...