임의의 수의 기능을 가진 알고리즘 주제에 관심이 있습니다. 반복 네트워크에 대해 알고 있지만 메시가없는 동일한 네트워크를 원합니다.
- 임의의 수의 기능을 가진 알고리즘 주제에 관심이 있습니다. 순환 네트워크에 대해 알고 있습니다 - 동일하지만 메시가 없는 알고리즘을 원합니다.
*선형 회귀, 로지스틱 회귀 또는 의사 결정 트리와 같은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 임의의 수의 특징을 처리할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 순환 네트워크보다 계산이 덜 필요하며 일반적으로 더 빠릅니다.
그러나 텍스트, 음성 메시지 또는 모션 데이터와 같은 일련의 데이터를 처리해야 할 때는 순환 네트워크가 효과적일 수 있습니다. 반복 네트워크는 이전 단계의 컨텍스트를 기억하여 다음 단계를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 문맥에 따라 단어의 의미가 달라질 수 있는 텍스트를 분석할 때 유용할 수 있습니다.
- 즉, 재귀 함수는 임의의 수의 인수에 따라 달라질 수 있지만 고정된 수의 인수로 구성된 일반 함수로 정의됩니다. 가장 간단한 예는 지수 평균입니다.
*그 자체로 정의되는 재귀 함수를 올바르게 설명하셨습니다. 재귀 함수는 인수의 수에 따라 달라질 수 있지만 일반적으로 고정된 수의 인수를 사용합니다.
여기서 EMAvolume(t)는 t번째 단계의 거래량의 지수 평균, volume(t)는 t번째 단계의 거래량, n은 이전 단계의 가중치를 고려한 상수입니다.
순환 함수는 데이터의 시퀀스를 모델링하는 데 유용하며 금융, 생물학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
- 순환 네트워크는 이렇게 만들 수 있지만, 저는 메시가 없는 네트워크를 원합니다.
*순환망을 사용하지 않고 반복 함수로 작업하고 싶다면 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 등 데이터 시퀀스로 작업할 수 있는 머신 러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 반복 함수를 특징으로 사용하고 특징 집합을 기반으로 결과를 예측할 수 있습니다.
그러나 이러한 알고리즘은 많은 수의 데이터 시퀀스를 처리해야 하는 경우 순환 네트워크보다 효율성이 떨어질 수 있는데, 순환 네트워크에는 다른 알고리즘에는 없는 시퀀스를 효율적으로 처리하는 몇 가지 기능이 있기 때문입니다.
진행
경우에 따라 순환 네트워크는 시퀀스를 처리하는 데 많은 수의 계산이 필요하기 때문에 훈련하기 어렵고 계산 복잡도가 높을 수 있습니다. 이 경우 선형 회귀, 로지스틱 회귀 또는 의사 결정 트리와 같은 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 것이 적절할 수 있으며, 이는 계산이 덜 필요하고 실행 속도가 빠릅니다.
그러나 이전 단계의 컨텍스트가 필요한 데이터 시퀀스로 작업하는 경우에는 다른 머신 러닝 알고리즘보다 순환 네트워크가 더 나은 솔루션이 될 수 있습니다. 이 경우 사용 가능한 모든 옵션을 고려하고 n을 선택해야 합니다.
- 이상적으로 알고리즘은 시간이 지남에 따라 분명히 증가하는 모든 사용 가능한 기록을 입력으로 받아야 합니다. 알고리즘은 이를 어떤 조각으로 잘라내고 어떻게 처리할지 결정해야 합니다.
*예, 이상적으로는 알고리즘이 임의의 수의 피처로 작업하고 예측에 가장 중요한 피처를 스스로 결정할 수 있어야 합니다. 그러나 수동으로 피처를 분할하거나 고정된 수의 피처가 필요한 일부 머신러닝 알고리즘의 경우 이는 어려울 수 있습니다. 임의의 수의 특징을 처리할 수 있는 알고리즘 중 하나는 그라데이션 부스팅입니다. 이 알고리즘은 각각 소수의 특징만을 고려하는 작은 의사 결정 트리의 구성을 사용하고 이를 합산하여 최종 알고리즘을 생성합니다. 이 알고리즘은 어떤 특징을 예측하는 것이 가장 중요한지 독립적으로 결정할 수 있습니다.
레이어가 완전히 연결된 신경망도 사용할 수 있으며, 이 경우 임의의 수의 특징을 처리할 수 있습니다. 그러나 이러한 네트워크는 단계 간의 종속성을 고려하지 않기 때문에 데이터 시퀀스를 처리할 때 효율성이 떨어질 수 있습니다.
임의의 수의 기능을 가진 알고리즘 주제에 관심이 있습니다. 반복 네트워크에 대해 알고 있지만 메시가없는 동일한 네트워크를 원합니다.
- 임의의 수의 기능을 가진 알고리즘 주제에 관심이 있습니다. 순환 네트워크에 대해 알고 있습니다 - 동일하지만 메시가 없는 알고리즘을 원합니다.
*선형 회귀, 로지스틱 회귀 또는 의사 결정 트리와 같은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 임의의 수의 특징을 처리할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 순환 네트워크보다 계산이 덜 필요하며 일반적으로 더 빠릅니다.
그러나 텍스트, 음성 메시지 또는 모션 데이터와 같은 일련의 데이터를 처리해야 할 때는 순환 네트워크가 효과적일 수 있습니다. 반복 네트워크는 이전 단계의 컨텍스트를 기억하여 다음 단계를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 문맥에 따라 단어의 의미가 달라질 수 있는 텍스트를 분석할 때 유용할 수 있습니다.
- 즉, 재귀 함수는 임의의 수의 인수에 따라 달라질 수 있지만 고정된 수의 인수로 구성된 일반 함수로 정의됩니다. 가장 간단한 예는 지수 평균입니다.
*그 자체로 정의되는 재귀 함수를 올바르게 설명하셨습니다. 재귀 함수는 인수의 수에 따라 달라질 수 있지만 일반적으로 고정된 수의 인수를 사용합니다.
다음과 같이 정의된 재귀 함수인 지수 평균의 예를 들어 주셨습니다:
EMAvolume(t) = (volume(t) + (n - 1) * EMAvolume(t - 1)) / n
여기서 EMAvolume(t)는 t번째 단계의 거래량의 지수 평균, volume(t)는 t번째 단계의 거래량, n은 이전 단계의 가중치를 고려한 상수입니다.
순환 함수는 데이터의 시퀀스를 모델링하는 데 유용하며 금융, 생물학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
- 순환 네트워크는 이렇게 만들 수 있지만, 저는 메시가 없는 네트워크를 원합니다.
*순환망을 사용하지 않고 반복 함수로 작업하고 싶다면 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 등 데이터 시퀀스로 작업할 수 있는 머신 러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 반복 함수를 특징으로 사용하고 특징 집합을 기반으로 결과를 예측할 수 있습니다.
그러나 이러한 알고리즘은 많은 수의 데이터 시퀀스를 처리해야 하는 경우 순환 네트워크보다 효율성이 떨어질 수 있는데, 순환 네트워크에는 다른 알고리즘에는 없는 시퀀스를 효율적으로 처리하는 몇 가지 기능이 있기 때문입니다.
진행
경우에 따라 순환 네트워크는 시퀀스를 처리하는 데 많은 수의 계산이 필요하기 때문에 훈련하기 어렵고 계산 복잡도가 높을 수 있습니다. 이 경우 선형 회귀, 로지스틱 회귀 또는 의사 결정 트리와 같은 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 것이 적절할 수 있으며, 이는 계산이 덜 필요하고 실행 속도가 빠릅니다.
그러나 이전 단계의 컨텍스트가 필요한 데이터 시퀀스로 작업하는 경우에는 다른 머신 러닝 알고리즘보다 순환 네트워크가 더 나은 솔루션이 될 수 있습니다. 이 경우 사용 가능한 모든 옵션을 고려하고 n을 선택해야 합니다.
- 이상적으로 알고리즘은 시간이 지남에 따라 분명히 증가하는 모든 사용 가능한 기록을 입력으로 받아야 합니다. 알고리즘은 이를 어떤 조각으로 잘라내고 어떻게 처리할지 결정해야 합니다.
*예, 이상적으로는 알고리즘이 임의의 수의 피처로 작업하고 예측에 가장 중요한 피처를 스스로 결정할 수 있어야 합니다. 그러나 수동으로 피처를 분할하거나 고정된 수의 피처가 필요한 일부 머신러닝 알고리즘의 경우 이는 어려울 수 있습니다. 임의의 수의 특징을 처리할 수 있는 알고리즘 중 하나는 그라데이션 부스팅입니다. 이 알고리즘은 각각 소수의 특징만을 고려하는 작은 의사 결정 트리의 구성을 사용하고 이를 합산하여 최종 알고리즘을 생성합니다. 이 알고리즘은 어떤 특징을 예측하는 것이 가장 중요한지 독립적으로 결정할 수 있습니다.
레이어가 완전히 연결된 신경망도 사용할 수 있으며, 이 경우 임의의 수의 특징을 처리할 수 있습니다. 그러나 이러한 네트워크는 단계 간의 종속성을 고려하지 않기 때문에 데이터 시퀀스를 처리할 때 효율성이 떨어질 수 있습니다.
바보에게 기도하라고 가르치면 이마가 부러질 거예요. 맥심에게 gpt3를 주세요....
바이저는 좀 내려놓으시는 게 좋을 것 같네요.
알고리즘의 가능성을 살펴보는 중입니다.질문은 쿼리를 통해 프로필을 다시 입력하고 새 토큰을 얻을 수 있는지, 어떻게 할 수 있는지 알고 있습니까?
아아, 승인 없이는 불가능합니다.
그 정도면 충분합니다.
는 거의 동일한 결과를 제공하지만 부스팅이 더 빠르고 유연합니다.
100번도 더 말했죠.*할 수 있습니다
이 텍스트에서 의미를 추출하려면 GPT4가 나타날 때까지 기다려야 합니다. 실패했습니다.)
로지스틱 회귀가 어떻게 다른 수의 기능으로 작동할 수 있는지 이해가 되지 않습니다.
이 텍스트에서 의미를 추출하려면 GPT4가 나타날 때까지 기다려야 합니다. 이해하지 못했습니다.)
로지스틱 회귀가 다른 수의 기능으로 어떻게 작동하는지 모르겠습니다.
구체적으로 질문해 보겠습니다.
다양한 수의 특징을 가진 분류 작업에서 로지스틱 회귀를 사용하는 간단한 예제를 요청할 수 있을까요?
다양한 수의 특징을 가진 분류 작업에서 로지스틱 회귀를 사용하는 간단한 예제를 요청할 수 있을까요?