분명히, 하지만 잘 보이지는 않음)) 파괴된 집을 인식하도록 네트워크를 훈련시키려면 파괴된 집에서 훈련시키십시오. 그녀에게 집 전체를 주고 철학을 하는 대신에, 그녀는 어떻게 폐허가 된 집을 대표할 것인가... 분명히!
제가 처음에 말씀드린 것과 같습니다.
mytarmailS :
집이 망가졌든 망가지지 않았든 차이가 뭐냐, 네트워크는 배운 것을 배운다
잠시 상상력을 발휘하십시오. 주택 파괴에 대한 옵션은 몇 가지입니까? 끝없이. 이것은 하나 이상의 파괴된 주택 유형을 인식하도록 가르칠 수 있지만 전부는 아님을 의미합니다. 파괴의 형태를 미리 알 수 없다면, 네트워크를 훈련하고 파괴된 집이 훈련 샘플에 들어맞기를 바라는 요점이 무엇입니까? 결과적으로 네트워크는 불규칙하고 변동하는 성공과 예측할 수 없는 인식률로 작동합니다.
사실, 벽돌 벽의 파괴와 그 시각화를 위한 알고리즘은 오래 전에 만들어졌고, 문제는 파괴 요인을 아는 것입니다. 우리가 그것들을 안다면 집이 복원되고 있습니다))))
엔트로피는 파괴된 물체에 존재하는 혼돈의 척도입니다. 혼돈 상태에서 전체를 복원하는 것은 엔트로피와의 투쟁입니다. 하지만 공식이 있습니까? 있다. 이 공식은 지능입니다. 그는 혼돈과 무질서를 우회하여 부품에서 하나의 이미지를 수집합니다. 방정식에 부분을 추가하고 결과적으로 전체 항목을 가져옵니다.
결론: 지능은 인식에 NN을 사용하지만 훈련 세트에 선형적으로 의존하지 않습니다. 지성과의 공생 덕분에 국회의 효율성은 몇 배나 높아진다.
마이클 마르쿠카이테스 : 방법을 취하고 테스트하기만 하면 됩니다. 그냥 내가 직접 하지 않을 뿐이지, 우선 열심히 해볼게, 여기서 R이 생각나니까 데이터프레임은 4시간 동안 습관적으로 해서 알아냈을 때까지, 누구에게 건의할 게 별로 없다. . 그리고 내가 100% 할 일은 많은 오류가 있을 것입니다. 그리고 여기서 위에 나열된 전체 알고리즘을 구현하는 스크립트를 R로 빌드하고 실제로 확인해야 합니다. "GUARANTEE"와 같은 차량의 가장 어려운 매개 변수가 5 중 3 인 경우에도 이미 적립이 가능합니다.
나는 그것을하는 방법을 알고 있었을 것입니다. 그리고 최대 1개의 굴절을 예측하고 각 막대에서 다시 훈련합니다.
저는 이 작업을 데이터 준비, 슬라이싱, 예측의 세 부분으로 나눌 것입니다. 처음 2개는 할 줄 알지만 예측에 문제가 있습니다. 국회에서 하고 싶지만 이것은 경작되지 않은 분야이고, 게다가 저는 국립학교 시절부터 밀접하게 관여하지 않았습니다.
이해가 되지 않습니다. 이 Lissajous 수치는 분해에서 두 구성 요소 사이의 연결을 보여주는 무엇을 보여줍니까? 즉, 확장에는 서로에 대해 상대적으로 이동하는 두 개의 구성 요소가 있습니까? 조건부 죄와 cos. 이것은 중복되지만 초기 단계가 다른 것으로 교체할 수 있습니다.
글쎄요, 그리고 사진 속의 고양이는 다르지만 네트워크는 고양이를 인식하고 어떻게 든 개와 구별합니다 ...
패턴 인식의 원리, 컨볼루션 네트워크, 작동 방식 등에 대해 최소한 무언가를 읽으십시오. 당신의 질문은 그다지 성숙하지 않습니다. 당신이 읽을 때 당신은 그들의 어리석음을 이해할 것입니다
귀하의 답변도 성숙하지 않습니다. 다시 한 번 반복합니다. 파괴된 개체는 전체와 너무 다르기 때문에 이미지의 엔트로피는 훈련 샘플을 증가시켜 극복할 수 없습니다. 이 선택은 무한이 되거나 다른 선택과 혼동될 수 있습니다. 이것은 나에게도 분명하다.
귀하의 답변도 성숙하지 않습니다. 다시 한 번 반복합니다. 파괴된 개체는 전체와 너무 다르기 때문에 이미지의 엔트로피는 훈련 샘플을 증가시켜 극복할 수 없습니다. 이 선택은 무한이 되거나 다른 선택과 혼동될 수 있습니다. 이것은 나에게도 분명하다.
분명히, 하지만 잘 보이지는 않음)) 파괴된 집을 인식하도록 네트워크를 훈련시키려면 파괴된 집에서 훈련시키십시오. 그녀에게 집 전체를 주고 철학을 하는 대신에, 그녀는 어떻게 폐허가 된 집을 대표할 것인가... 분명히!
제가 처음에 말씀드린 것과 같습니다.
mytarmailS :집이 망가졌든 망가지지 않았든 무슨 차이가 있단 말인가, 네트워크는 배운 것을 배운다
분명히, 하지만 잘 보이지는 않음)) 파괴된 집을 인식하도록 네트워크를 훈련시키려면 파괴된 집에서 훈련시키십시오. 그녀에게 집 전체를 주고 철학을 하는 대신에, 그녀는 어떻게 폐허가 된 집을 대표할 것인가... 분명히! 피터 코노우 :
피터 코노우 :
귀하의 답변도 성숙하지 않습니다. 다시 한 번 반복합니다. 파괴된 개체는 전체와 너무 다르기 때문에 이미지의 엔트로피는 훈련 샘플을 증가시켜 극복할 수 없습니다. 이 선택은 무한이 되거나 다른 선택과 혼동될 수 있습니다. 이것은 나에게도 분명하다.
사실, 벽돌 벽의 파괴와 그 시각화를 위한 알고리즘은 오래 전에 만들어졌고, 문제는 파괴 요인을 아는 것입니다. 우리가 그것들을 안다면 집이 복원되고 있습니다))))
분명히, 하지만 잘 보이지는 않음)) 파괴된 집을 인식하도록 네트워크를 훈련시키려면 파괴된 집에서 훈련시키십시오. 그녀에게 집 전체를 주고 철학을 하는 대신에, 그녀는 어떻게 폐허가 된 집을 대표할 것인가... 분명히!
제가 처음에 말씀드린 것과 같습니다.
mytarmailS :집이 망가졌든 망가지지 않았든 차이가 뭐냐, 네트워크는 배운 것을 배운다
잠시 상상력을 발휘하십시오. 주택 파괴에 대한 옵션은 몇 가지입니까? 끝없이. 이것은 하나 이상의 파괴된 주택 유형을 인식하도록 가르칠 수 있지만 전부는 아님을 의미합니다. 파괴의 형태를 미리 알 수 없다면, 네트워크를 훈련하고 파괴된 집이 훈련 샘플에 들어맞기를 바라는 요점이 무엇입니까? 결과적으로 네트워크는 불규칙하고 변동하는 성공과 예측할 수 없는 인식률로 작동합니다.
다른 접근이 필요하다고 생각합니다.
사실, 벽돌 벽의 파괴와 그 시각화를 위한 알고리즘은 오래 전에 만들어졌고, 문제는 파괴 요인을 아는 것입니다. 우리가 그것들을 안다면 집이 복원되고 있습니다))))
엔트로피는 파괴된 물체에 존재하는 혼돈의 척도입니다. 혼돈 상태에서 전체를 복원하는 것은 엔트로피와의 투쟁입니다. 하지만 공식이 있습니까? 있다. 이 공식은 지능입니다. 그는 혼돈과 무질서를 우회하여 부품에서 하나의 이미지를 수집합니다. 방정식에 부분을 추가하고 결과적으로 전체 항목을 가져옵니다.
결론: 지능은 인식에 NN을 사용하지만 훈련 세트에 선형적으로 의존하지 않습니다. 지성과의 공생 덕분에 국회의 효율성은 몇 배나 높아진다.
그는 부품에서 하나의 이미지를 조립하고,
혼돈과 무질서를 피함.
방정식에 부분을 추가하고 결과적으로 전체 항목을 가져옵니다.
스펙트럼 분석 !!! :)
스펙트럼 분석 !!! :)
뭐 그런...)))
아는 것을 하되 OOS를 하라
보고싶다
한마디로 이 방법은 통하지 않지만) 재밌었다..
어떤 기사가 더 잘 작동합니다.
한마디로 이 방법은 통하지 않지만) 재밌었다..
어떤 기사가 더 잘 작동합니다.
비애)
지연이 증가했습니까? 매분마다 너무 얇을 수 있습니다.방법을 취하고 테스트하기만 하면 됩니다. 그냥 내가 직접 하지 않을 뿐이지, 우선 열심히 해볼게, 여기서 R이 생각나니까 데이터프레임은 4시간 동안 습관적으로 해서 알아냈을 때까지, 누구에게 건의할 게 별로 없다. . 그리고 내가 100% 할 일은 많은 오류가 있을 것입니다. 그리고 여기서 위에 나열된 전체 알고리즘을 구현하는 스크립트를 R로 빌드하고 실제로 확인해야 합니다. "GUARANTEE"와 같은 차량의 가장 어려운 매개 변수가 5 중 3 인 경우에도 이미 적립이 가능합니다.
나는 그것을하는 방법을 알고 있었을 것입니다. 그리고 최대 1개의 굴절을 예측하고 각 막대에서 다시 훈련합니다.
저는 이 작업을 데이터 준비, 슬라이싱, 예측의 세 부분으로 나눌 것입니다. 처음 2개는 할 줄 알지만 예측에 문제가 있습니다. 국회에서 하고 싶지만 이것은 경작되지 않은 분야이고, 게다가 저는 국립학교 시절부터 밀접하게 관여하지 않았습니다.
빠르면 놀기 위해 당나귀를 잡고 이러한 지표를 사용하여 예측할 수 있습니다. 옵티마이저에서 매개변수를 선택합니다.
이해가 되지 않습니다. 이 Lissajous 수치는 분해에서 두 구성 요소 사이의 연결을 보여주는 무엇을 보여줍니까? 즉, 확장에는 서로에 대해 상대적으로 이동하는 두 개의 구성 요소가 있습니까? 조건부 죄와 cos. 이것은 중복되지만 초기 단계가 다른 것으로 교체할 수 있습니다.