Vladimir Baskakov , #24597 에서 당신의 감탄사는 더 이상 당신을 주제에 관심이 있는 대담하게 하지 않습니다. 오히려 파파라치가 외칠 곳을 찾는 파파라치 ... 소리 쳤습니까? .. - 교육 프로그램의 주제가 소진되었습니다 ... 당신은 분명히 당신의 두뇌와 작업에 관심이 없으며 주제에 대해서도, 그것을 구현한 코더가 없는 EA는 그 자체로도 작동하지 않을 것입니다 ...
JeeyCi # : 흠, 당신은 이미 답변을 받았습니다 (당신이 평생 동안 위의 주제에서 아무것도 추출할 수 없었다면)
추신
Vladimir Baskakov , #24597 에서 당신의 감탄사는 더 이상 당신을 주제에 관심이 있는 대담하게 하지 않습니다. 오히려 파파라치가 외칠 곳을 찾는 파파라치 ... 소리 쳤습니까? .. - 교육 프로그램의 주제가 소진되었습니다 ... 당신은 분명히 당신의 두뇌와 작업에 관심이 없으며 주제에 대해서도, 그것을 구현한 코더가 없는 EA는 그 자체로도 작동하지 않을 것입니다 ...
나는 그런 자신감, 근거 없는 진실을 가진 사람을 좋아한다. 그러나 이것들은 여기에 정기적으로 나타나며 빠르게 사라집니다. 유형: 침착하게 이익을 기다림...
나는 그런 자신감, 근거 없는 진실을 가진 사람을 좋아한다. 그러나 이것들은 여기에 정기적으로 나타나며 빠르게 사라집니다. 유형: 침착하게 이익을 기다림...
예 ... 여기에서 성격이 논의되고 있기 때문에 명시된 주제의 주제가 아닙니다 ... 당신은 보증금으로 무언가를 증명해 달라는 요청을 아인슈타인에게 요청합니다 ... (예를 들어, 이 시장에서 내 모든 경쟁 우위를 포기하지 마십시오. 나는 썩고 조롱하고 모욕하고 낮추고 찌를 것입니다. 나는 사진을 보여주기 위해 서두르며 "나"(즉, 당신)가 사진을 좋아하면 얻을 것입니다. 그의 이익에 집착하기 위해 죽거나 내 썩은 잡담 그가 나눌 때까지 벌 시간을 줘) ... 아인슈타인은 당신을 이해할 것입니다 ...
그러한 대화는 한 사람으로서, 상인으로서, 분석가로서, 그리고 프로그래머로서 여러분 모두에게 정말로 증언합니다... 개인적으로, 그런 협소한 토크쇼에서 이런 종류의 토론에 들어가는 것이 그저 역겹습니다. -생각이 많은 '프로'.. 그래서 방송 시작도 안함
예 ... 여기에서 성격이 논의되고 있기 때문에 명시된 주제의 주제가 아닙니다 ... 당신은 보증금으로 무언가를 증명해 달라는 요청을 아인슈타인에게 요청합니다 ... (예를 들어, 이 시장에서 내 모든 경쟁 우위를 포기하고 나는 그림을 보여주기 위해 서두를 때까지 부패와 조롱을 퍼뜨릴 것이고 "나"(즉, 당신)가 그림을 좋아한다면 나는 그의 이익에 집착하기 위해 죽을 것입니다. 또는 내 썩은 잡담으로 공유할 때까지 돈을 벌 시간을 주지 않기 위해)... 아인슈타인은 당신을 이해할 것입니다...
그러한 대화는 한 사람으로서, 상인으로서, 분석가로서, 그리고 프로그래머로서 여러분 모두에게 정말로 증언합니다... 개인적으로, 그런 협소한 토크쇼에서 이런 종류의 토론에 들어가는 것이 그저 역겹습니다. -생각이 많은 '프로'.. 그래서 방송 시작도 안함
이 말은 이미 두 번 이상 했던 것으로 기억하지만 다시 반복하겠습니다. 네, 신경망의 학습 방법과 아키텍처도 중요하지만 사용하는 데이터가 훨씬 더 중요합니다. 여러 면에서 잘 준비된 데이터와 함께 질적으로 광범위한 네트워크 아키텍처가 작동할 것입니다. 당연히 각 유형의 신경망에는 고유한 사전 처리가 필요하지만 입력 데이터, 네트워크에 들어가기 위해 취하는 정보가 대상에 적합하다면 결과가 즉시 표시됩니다. 요점은 고유한 구성만 남겨두면 여전히 작동하지 않을 경우 신경망을 구축하는 다른 방법을 선택하는 것입니다.
글쎄, 이것은 나, 갑자기 젊은이가 읽는다 :-)
내 경험에 따르면 데이터(데이터 전처리)와 목적 함수가 특히 중요합니다. 사실, 이들은 "수용기", 즉 수용기의 출력이며, 그들에게 "진화"하고 선택을 받을 기회를 주는 것이 가능합니다 / 필요합니다. 잘 선택/형성된 목적 함수는 훈련/진화의 강력한 결과를 제공하고 과적합/재훈련 문제를 해결합니다.
내 경험에 따르면 데이터(데이터 전처리)와 목적 함수가 특히 중요합니다. 사실, 이것들은 "수용기"이며, 수용기의 출력이며, 그들에게 "진화"하고 선택을 받을 기회를 주는 것이 가능/필요합니다. 잘 선택/형성된 목적 함수는 훈련/진화의 강력한 결과를 제공하고 과적합/재훈련 문제를 해결합니다.
대상에 대해서는 약간 동의하지 않습니다. 이상적인 목표가 있지만 학습이 제대로 진행되지 않고 현재 데이터로 만족스러운 학습 결과를 얻을 수 없다고 가정합니다. 목표를 악화시키기 시작하여 목표가 이상적이지 않게 되면 학습 결과가 개선될 것입니다. 우리는 주어진 입력 데이터 세트에 맞게 목표를 조정할 것입니다. 예, 교육의 질이 향상될 것이지만 거의 소용이 없을 것입니다. 저에게는 이상적인 목표를 세우고 가능한 최고의 학습 결과를 얻을 수 있는 데이터 세트를 찾는 것이 필요합니다. 즉, 열거는 대상이 아닌 입력 데이터에서 정확하게 수행되어야 합니다.
데이터에 대해 이야기할 때 사전 처리와 관련하여 입력에 제공된 정보를 정확히 의미합니다. 저에게 이는 표준이며 사용하는 모든 데이터에 적용됩니다. 이것은 최소한 센터링 및 스케일링입니다.
대상에 대해서는 약간 동의하지 않습니다. 이상적인 목표가 있지만 학습이 제대로 진행되지 않고 현재 데이터로 만족스러운 학습 결과를 얻을 수 없다고 가정합니다. 목표를 악화시키기 시작하여 목표가 이상적이지 않게 되면 학습 결과가 개선될 것입니다. 우리는 주어진 입력 데이터 세트에 맞게 목표를 조정할 것입니다. 예, 교육의 질이 향상될 것이지만 거의 소용이 없을 것입니다. 저에게는 이상적인 목표를 세우고 가능한 최고의 학습 결과를 얻을 수 있는 데이터 세트를 찾는 것이 필요합니다. 즉, 열거는 대상이 아닌 입력 데이터에서 정확하게 수행되어야 합니다.
데이터에 대해 이야기할 때 사전 처리와 관련하여 입력에 제공된 정보를 정확히 의미합니다. 저에게 이는 표준이며 사용하는 모든 데이터에 적용됩니다. 이것은 최소한 센터링 및 스케일링입니다.
당신은 내 의견을 "반대"까지 해석했습니다. 본질적으로 목표는 가장 실용적입니다. 가장 "필요한"은 생존하고 번식합니다. 그리고 어떤 식으로든 변경하지 않고 가장 "실용적인" 목표를 훈련해야 합니다.
데이터에 관해서는 입력에 제공된 정보이지만 이상적으로는 "눈", "귀", "코" 등을 형성/선택해야 합니다.
캐리 트레이딩은 오래된 버튼 아코디언입니다....
그러나 일반적으로 인터넷에서 말하는 것처럼 계속 시청하십시오!
추신
Vladimir Baskakov , #24597 에서 당신의 감탄사는 더 이상 당신을 주제에 관심이 있는 대담하게 하지 않습니다. 오히려 파파라치가 외칠 곳을 찾는 파파라치 ... 소리 쳤습니까? .. - 교육 프로그램의 주제가 소진되었습니다 ... 당신은 분명히 당신의 두뇌와 작업에 관심이 없으며 주제에 대해서도, 그것을 구현한 코더가 없는 EA는 그 자체로도 작동하지 않을 것입니다 ...
흠, 당신은 이미 답변을 받았습니다 (당신이 평생 동안 위의 주제에서 아무것도 추출할 수 없었다면)
추신
Vladimir Baskakov , #24597 에서 당신의 감탄사는 더 이상 당신을 주제에 관심이 있는 대담하게 하지 않습니다. 오히려 파파라치가 외칠 곳을 찾는 파파라치 ... 소리 쳤습니까? .. - 교육 프로그램의 주제가 소진되었습니다 ... 당신은 분명히 당신의 두뇌와 작업에 관심이 없으며 주제에 대해서도, 그것을 구현한 코더가 없는 EA는 그 자체로도 작동하지 않을 것입니다 ...
나는 그런 자신감, 근거 없는 진실을 가진 사람을 좋아한다. 그러나 이것들은 여기에 정기적으로 나타나며 빠르게 사라집니다. 유형: 침착하게 이익을 기다림...
흠, 당신은 이미 답변을 받았습니다(위의 주제에서 아무 것도 추출할 수 없는 경우)
추신
나는 그런 자신감, 근거 없는 진실을 가진 사람을 좋아한다. 그러나 이것들은 여기에 정기적으로 나타나며 빠르게 사라집니다. 유형: 침착하게 이익을 기다림...
예 ... 여기에서 성격이 논의되고 있기 때문에 명시된 주제의 주제가 아닙니다 ... 당신은 보증금으로 무언가를 증명해 달라는 요청을 아인슈타인에게 요청합니다 ... (예를 들어, 이 시장에서 내 모든 경쟁 우위를 포기하지 마십시오. 나는 썩고 조롱하고 모욕하고 낮추고 찌를 것입니다. 나는 사진을 보여주기 위해 서두르며 "나"(즉, 당신)가 사진을 좋아하면 얻을 것입니다. 그의 이익에 집착하기 위해 죽거나 내 썩은 잡담 그가 나눌 때까지 벌 시간을 줘) ... 아인슈타인은 당신을 이해할 것입니다 ...
그러한 대화는 한 사람으로서, 상인으로서, 분석가로서, 그리고 프로그래머로서 여러분 모두에게 정말로 증언합니다... 개인적으로, 그런 협소한 토크쇼에서 이런 종류의 토론에 들어가는 것이 그저 역겹습니다. -생각이 많은 '프로'.. 그래서 방송 시작도 안함
예 ... 여기에서 성격이 논의되고 있기 때문에 명시된 주제의 주제가 아닙니다 ... 당신은 보증금으로 무언가를 증명해 달라는 요청을 아인슈타인에게 요청합니다 ... (예를 들어, 이 시장에서 내 모든 경쟁 우위를 포기하고 나는 그림을 보여주기 위해 서두를 때까지 부패와 조롱을 퍼뜨릴 것이고 "나"(즉, 당신)가 그림을 좋아한다면 나는 그의 이익에 집착하기 위해 죽을 것입니다. 또는 내 썩은 잡담으로 공유할 때까지 돈을 벌 시간을 주지 않기 위해)... 아인슈타인은 당신을 이해할 것입니다...
그러한 대화는 한 사람으로서, 상인으로서, 분석가로서, 그리고 프로그래머로서 여러분 모두에게 정말로 증언합니다... 개인적으로, 그런 협소한 토크쇼에서 이런 종류의 토론에 들어가는 것이 그저 역겹습니다. -생각이 많은 '프로'.. 그래서 방송 시작도 안함
웰컴 형님들!!!
이 말은 이미 두 번 이상 했던 것으로 기억하지만 다시 반복하겠습니다. 네, 신경망의 학습 방법과 아키텍처도 중요하지만 사용하는 데이터가 훨씬 더 중요합니다. 여러 면에서 잘 준비된 데이터와 함께 질적으로 광범위한 네트워크 아키텍처가 작동할 것입니다. 당연히 각 유형의 신경망에는 고유한 사전 처리가 필요하지만 입력 데이터, 네트워크에 들어가기 위해 취하는 정보가 대상에 적합하다면 결과가 즉시 표시됩니다. 요점은 고유한 구성만 남겨두면 여전히 작동하지 않을 경우 신경망을 구축하는 다른 방법을 선택하는 것입니다.
글쎄, 이것은 나, 갑자기 젊은이가 읽는다 :-)
내 경험에 따르면 데이터(데이터 전처리)와 목적 함수가 특히 중요합니다. 사실, 이들은 "수용기", 즉 수용기의 출력이며, 그들에게 "진화"하고 선택을 받을 기회를 주는 것이 가능합니다 / 필요합니다. 잘 선택/형성된 목적 함수는 훈련/진화의 강력한 결과를 제공하고 과적합/재훈련 문제를 해결합니다.
내 경험에 따르면 데이터(데이터 전처리)와 목적 함수가 특히 중요합니다. 사실, 이것들은 "수용기"이며, 수용기의 출력이며, 그들에게 "진화"하고 선택을 받을 기회를 주는 것이 가능/필요합니다. 잘 선택/형성된 목적 함수는 훈련/진화의 강력한 결과를 제공하고 과적합/재훈련 문제를 해결합니다.
대상에 대해서는 약간 동의하지 않습니다. 이상적인 목표가 있지만 학습이 제대로 진행되지 않고 현재 데이터로 만족스러운 학습 결과를 얻을 수 없다고 가정합니다. 목표를 악화시키기 시작하여 목표가 이상적이지 않게 되면 학습 결과가 개선될 것입니다. 우리는 주어진 입력 데이터 세트에 맞게 목표를 조정할 것입니다. 예, 교육의 질이 향상될 것이지만 거의 소용이 없을 것입니다. 저에게는 이상적인 목표를 세우고 가능한 최고의 학습 결과를 얻을 수 있는 데이터 세트를 찾는 것이 필요합니다. 즉, 열거는 대상이 아닌 입력 데이터에서 정확하게 수행되어야 합니다.
데이터에 대해 이야기할 때 사전 처리와 관련하여 입력에 제공된 정보를 정확히 의미합니다. 저에게 이는 표준이며 사용하는 모든 데이터에 적용됩니다. 이것은 최소한 센터링 및 스케일링입니다.
대상에 대해서는 약간 동의하지 않습니다. 이상적인 목표가 있지만 학습이 제대로 진행되지 않고 현재 데이터로 만족스러운 학습 결과를 얻을 수 없다고 가정합니다. 목표를 악화시키기 시작하여 목표가 이상적이지 않게 되면 학습 결과가 개선될 것입니다. 우리는 주어진 입력 데이터 세트에 맞게 목표를 조정할 것입니다. 예, 교육의 질이 향상될 것이지만 거의 소용이 없을 것입니다. 저에게는 이상적인 목표를 세우고 가능한 최고의 학습 결과를 얻을 수 있는 데이터 세트를 찾는 것이 필요합니다. 즉, 열거는 대상이 아닌 입력 데이터에서 정확하게 수행되어야 합니다.
데이터에 대해 이야기할 때 사전 처리와 관련하여 입력에 제공된 정보를 정확히 의미합니다. 저에게 이는 표준이며 사용하는 모든 데이터에 적용됩니다. 이것은 최소한 센터링 및 스케일링입니다.
당신은 내 의견을 "반대"까지 해석했습니다. 본질적으로 목표는 가장 실용적입니다. 가장 "필요한"은 생존하고 번식합니다. 그리고 어떤 식으로든 변경하지 않고 가장 "실용적인" 목표를 훈련해야 합니다.
데이터에 관해서는 입력에 제공된 정보이지만 이상적으로는 "눈", "귀", "코" 등을 형성/선택해야 합니다.
당신은 내 의견을 "반대"까지 해석했습니다. 본질적으로 목표는 가장 실용적입니다. 가장 "필요한"은 생존하고 번식합니다. 그리고 어떤 식으로든 변경하지 않고 가장 "실용적인" 목표를 훈련해야 합니다.
데이터에 관해서는 입력에 제공된 정보이지만 이상적으로는 "눈", "귀", "코" 등을 형성/선택해야 합니다.
예 ... 성격이 여기서 논의되고 명시된 주제의 주제가 아니기 때문에 ...