피터 코노우 : 글쎄 ... 나는 이미 당신의 게시물에서 MO의 본질을 탐구하기 시작했으며 여기에 그러한 인식이 있습니다 ...)))
흥미롭게도 술 취한 사람의 관점에서 MO를 이해하고 세계 최초의 술 취한 NS를 만들지 않을까요?))))
당신은 경험을 마실 수 없습니다. MO에서 가장 중요한 것은 철학을 이해하는 것입니다. 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 주요 질문에 답하는 것은 매우 중요합니다. 드문 일이 아니지만 초보자를 실패로 이끌고 결과적으로 악기 전체에 대한 실망으로 이끄는 것은 초보자의 높은 기대치입니다. 그에게 너무 많은 것을 기대하지 마십시오. 그러면 너무 실망하지도 않을 것입니다. 그러나 조수로서 더 나은 도구를 찾지 못할 것입니다.
마이클 마르쿠카이테스 : 당신은 경험을 마실 수 없습니다. MO에서 가장 중요한 것은 철학을 이해하는 것입니다. 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 주요 질문에 답하는 것은 매우 중요합니다. 드문 일이 아니지만 초보자를 실패로 이끌고 결과적으로 악기 전체에 대한 실망으로 이끄는 것은 초보자의 높은 기대치입니다. 그에게 너무 많은 것을 기대하지 마십시오. 그러면 너무 실망하지도 않을 것입니다. 그러나 조수로서 더 나은 도구를 찾지 못할 것입니다.
따라서 주요 질문은 명확하지 않습니다. 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 무엇입니까? 인간의 두뇌에도 신경망이 있으며 모든 것을 할 수 있습니다. 그리고 인공 NS는 제한적이지만 무엇인지 명확하지 않습니다. 뉴런의 수는? 트레이닝 세트? 불완전? 불명...
피터 코노우 : 따라서 주요 질문은 명확하지 않습니다. 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 무엇입니까? 인간의 두뇌에도 신경망이 있으며 모든 것을 할 수 있습니다. 그리고 인공 NS는 제한적이지만 무엇인지 명확하지 않습니다. 뉴런의 수는? 트레이닝 세트? 불완전? 불명...
글쎄, 철학의 예로서. 신경망은 연산 능력이 있고 엔지니어의 임무는 전처리 등을 통해 신경망에 가해지는 부하를 최소화하고, 알아서 하는 것처럼 밀어붙이지 않는 것이다. 아니요, 해결되지 않을 것입니다.
피터 코노우 : 따라서 주요 질문은 명확하지 않습니다. 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 무엇입니까? 인간의 두뇌에도 신경망이 있으며 모든 것을 할 수 있습니다. 그리고 인공 신경망은 제한적 이지만 무엇인지 명확하지 않습니다 . 뉴런의 수는? 트레이닝 세트? 불완전? 불명...
교사는 훈련을 위해 NN의 입력에 데이터를 제공합니다. 즉, 하나의 특정 NS는 하나의 엄격하게 특정 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 신경망 세트를 결합하고 각각이 고유한 문제를 해결하도록 가르친다면 뇌의 유사체를 얻을 수 있을까요? 즉, 많은 문제를 해결하는 기계입니다. 아니면 충분하지 않습니까?
피터 코노우 : 교사는 학습을 위해 NN의 입력에 데이터를 제공합니까? 즉, 하나의 특정 NN은 엄격하게 특정 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 신경망 세트를 결합하고 각각이 고유한 문제를 해결하도록 가르친다면 뇌의 유사체를 얻을 수 있을까요? 아니면 이것으로 충분하지 않습니까?
도구에 대한 분명한 재기대에도 불구하고. 저를 믿으십시오. "예", "아니오"의 형태로 특정 작업에 대한 대답만으로도 충분하고 불필요한 합병증은 불필요합니다.
작은 것에서 이점을 보는 법을 배우고 이 도구로 무장하고 있지만 상대방은 그렇지 않기 때문에 이 이점의 결과가 거대할 수 있다고 믿으십시오.
피터 코노우 : 교사는 훈련을 위해 NN의 입력에 데이터를 제공합니다. 즉, 하나의 특정 NS는 하나의 엄격하게 특정 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 신경망 세트를 결합하고 각각이 고유한 문제를 해결하도록 가르친다면 뇌의 유사체를 얻을 수 있을까요? 즉, 많은 문제를 해결하는 기계입니다. 아니면 충분하지 않습니까?
아니요! 부족한.
신경망 또는 기타 AMO는 "다차원 최적화"이며 그게 전부입니다!.
그것들은 문제를 해결하기 위한 도구이며 그게 전부입니다!
그리고 작업을 설정해야 합니다!
그리고 문제를 제시해야 합니다!
그리고 작업은 다른 작업 중에서 선택해야 합니다!
이 문제가 관련이 있습니까?
등등 .. 모든 것이 사람에게 달려있는 한 안녕 ... 이러한 유형의 창의성은 다음과 같습니다.
마이클 마르쿠카이테스 : 도구에 대한 분명한 재기대에도 불구하고. 저를 믿으십시오. "예", "아니오"의 형태로 특정 작업에 대한 대답만으로도 충분하고 불필요한 합병증은 불필요합니다.
이해가 되지 않습니다. 가격 패턴을 인식하는 신경망을 만드는 데 어떤 문제가 있습니까? 사람은 훈련없이 한 번에 이에 대처합니다. 그리고 NN이 가르쳐지고 가르쳐진다... 그래픽의 기본 패턴을 인식하는 NN은 어디에? 그녀가 KB에 없는 이유는 무엇입니까? 온갖 알고리즘이 가득하지만 그런 네트워크는 없다...
얼굴, 숫자, 도로 표지판, 심장 박동, 심지어 감정까지 인식하는 네트워크도 있습니다. 가격 패턴은 어떻습니까?
피터 코노우 : 이해가 되지 않습니다 . 가격 패턴을 인식하는 신경망을 만드는 데 어떤 문제가 있습니까? 사람은 훈련없이 한 번에 이에 대처합니다. 그리고 NN이 가르쳐지고 가르쳐진다... 그래픽의 기본 패턴을 인식하는 NN은 어디에? KB에 없는 이유는 무엇입니까? 온갖 알고리즘이 가득하지만 그런 네트워크는 없다...
그러한 네트워크를 만드는 데 문제 가 없으며 사람보다 더 나쁘지 않은 패턴을 인식합니다.
농담은 한 번에 그들을 인식하는 사람이 돈을 벌지 않는 것처럼 네트워크가 이러한 패턴으로 돈을 벌지 않을 것이라는 것입니다 )) !!
여기서 문제는 네트워크가 아니라 패턴에 있습니다. 네트워크에서 원하는 교사는 무엇인지 모르지만 확실히 알고 있다고 생각합니다.
퍼뜨려라.
Doc은 유전학에 대한 의사 결정 트리를 구축하여 예측 변수를 선택하는 다른 방법을 찾고 있었습니다. 그가 떠나기 전에 함께 테스트했습니다.
글쎄, 이것은 더 심각한 접근 방식입니다. 그러나 Vtreat는 이미 최적화 과정에 있는 입력의 후속 최종 선택을 위해 독점적으로 데이터를 사전 처리합니다. 나는 너무 ...
R에 대한 스크립트가 첨부되어 있으며 내 파일도 첨부합니다. 즐겁게 실행하고 원시 데이터를 얼마나 줄일 수 있는지 확인하십시오. 거기에서 스크립트에서 읽을 파일의 경로와 roottate를 쓸 경로를 지정해야 합니다.
글쎄 ... 나는 이미 당신의 게시물에서 MO의 본질을 탐구하기 시작했으며 여기에 그러한 인식이 있습니다 ...)))
당신은 경험을 마실 수 없습니다. MO에서 가장 중요한 것은 철학을 이해하는 것입니다. 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 주요 질문에 답하는 것은 매우 중요합니다. 드문 일이 아니지만 초보자를 실패로 이끌고 결과적으로 악기 전체에 대한 실망으로 이끄는 것은 초보자의 높은 기대치입니다. 그에게 너무 많은 것을 기대하지 마십시오. 그러면 너무 실망하지도 않을 것입니다. 그러나 조수로서 더 나은 도구를 찾지 못할 것입니다.
따라서 주요 질문은 명확하지 않습니다. 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 무엇입니까? 인간의 두뇌에도 신경망이 있으며 모든 것을 할 수 있습니다. 그리고 인공 NS는 제한적이지만 무엇인지 명확하지 않습니다. 뉴런의 수는? 트레이닝 세트? 불완전? 불명...
따라서 주요 질문은 명확하지 않습니다. 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것은 무엇입니까? 인간의 두뇌에도 신경망이 있으며 모든 것을 할 수 있습니다. 그리고 인공 신경망은 제한적 이지만 무엇인지 명확하지 않습니다 . 뉴런의 수는? 트레이닝 세트? 불완전? 불명...
선생님에 의해 제한 !!!!!!
선생님에 의해 제한 !!!!!!
교사는 학습을 위해 NN의 입력에 데이터를 제공합니까? 즉, 하나의 특정 NN은 엄격하게 특정 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 신경망 세트를 결합하고 각각이 고유한 문제를 해결하도록 가르친다면 뇌의 유사체를 얻을 수 있을까요? 아니면 이것으로 충분하지 않습니까?
도구에 대한 분명한 재기대에도 불구하고. 저를 믿으십시오. "예", "아니오"의 형태로 특정 작업에 대한 대답만으로도 충분하고 불필요한 합병증은 불필요합니다.
작은 것에서 이점을 보는 법을 배우고 이 도구로 무장하고 있지만 상대방은 그렇지 않기 때문에 이 이점의 결과가 거대할 수 있다고 믿으십시오.
교사는 훈련을 위해 NN의 입력에 데이터를 제공합니다. 즉, 하나의 특정 NS는 하나의 엄격하게 특정 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 신경망 세트를 결합하고 각각이 고유한 문제를 해결하도록 가르친다면 뇌의 유사체를 얻을 수 있을까요? 즉, 많은 문제를 해결하는 기계입니다. 아니면 충분하지 않습니까?
아니요! 부족한.
신경망 또는 기타 AMO는 "다차원 최적화"이며 그게 전부입니다!.
그것들은 문제를 해결하기 위한 도구이며 그게 전부입니다!
그리고 작업을 설정해야 합니다!
그리고 문제를 제시해야 합니다!
그리고 작업은 다른 작업 중에서 선택해야 합니다!
이 문제가 관련이 있습니까?
등등 .. 모든 것이 사람에게 달려있는 한 안녕 ... 이러한 유형의 창의성은 다음과 같습니다.
도구에 대한 분명한 재기대에도 불구하고. 저를 믿으십시오. "예", "아니오"의 형태로 특정 작업에 대한 대답만으로도 충분하고 불필요한 합병증은 불필요합니다.
이해가 되지 않습니다 . 가격 패턴을 인식하는 신경망을 만드는 데 어떤 문제가 있습니까? 사람은 훈련없이 한 번에 이에 대처합니다. 그리고 NN이 가르쳐지고 가르쳐진다... 그래픽의 기본 패턴을 인식하는 NN은 어디에? KB에 없는 이유는 무엇입니까? 온갖 알고리즘이 가득하지만 그런 네트워크는 없다...
그러한 네트워크를 만드는 데 문제 가 없으며 사람보다 더 나쁘지 않은 패턴을 인식합니다.
농담은 한 번에 그들을 인식하는 사람이 돈을 벌지 않는 것처럼 네트워크가 이러한 패턴으로 돈을 벌지 않을 것이라는 것입니다 )) !!
여기서 문제는 네트워크가 아니라 패턴에 있습니다. 네트워크에서 원하는 교사는 무엇인지 모르지만 확실히 알고 있다고 생각합니다.