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Un perceptron à une seule couche ne peut rivaliser avec les mash-ups qu'en termes de "puissance". Mais le commerce à l'intersection des mash-ups est un non-sens... IHMO.
Vous n'avez pas besoin de puissance ici, vous avez juste besoin du bon ajustement.
Vous n'avez pas besoin de force ici, vous avez juste besoin de la bonne taille.
Combien de neurones y a-t-il dans la couche ? Pouvez-vous au moins vous renseigner approximativement ?
Debugger:
там не нужна сила, нужно правильно пристроиться
C'est vrai. Si vous avez là un perceptron à une seule couche, c'est simplement parce que la préparation correcte des données, qui est toujours le but, y a 70 % du sens, tout traitement ultérieur ne faisant, en règle générale, que "finir" le problème. Si c'est le cas, je peux vous assurer que vous pouvez vous passer de NS. Autre chose (dépend du type de problème à résoudre) - PCA, polynômes de régression de la machine à vecteurs de référence, mais NS n'est pas nécessaire. Tout le reste est généralement beaucoup plus robuste que les NS
Je ne vais pas discuter avec vous, comme le dit l'oncle Zadornov, vous êtes tous bien à part...
et j'en ai marre de tout... tout fonctionne.
Il suffit de bien faire les choses, ou plutôt de se poser les bonnes questions.
D'ailleurs, la préparation des données ne joue aucun rôle dans ce cas. Je ne l'ai pas du tout.
Les données sont brutes.
Quoi, vous servez des prix à l'état pur ?
D'ailleurs, la préparation des données ne joue aucun rôle dans ce cas. Je ne l'ai pas du tout.
Les données sont brutes.
Excusez-moi, mais je trouve cela difficile à croire.
J'ai utilisé jusqu'à 200 000 neurones dans les comités de réseaux neuronaux avec un nombre total d'entrées au niveau initial de 2000 à 50 000 milliers. Avec un pré-traitement, un post-traitement. Mais le marché s'est quand même "tordu" hors des modèles trouvés et a suivi sa propre voie.
une couche de 125 neurones seulement
Ou peut-être quelqu'un peut-il me dire où aller avec les réseaux neuronaux ?