물론 정말 똑똑한 사람들은 논문을 쓰지 않은 사람들뿐입니다! 그들만이 이 세상에서 진짜 일을 합니다. 그리고 일생에 한 번 이상 이 작품을 쓴 사람들은 그 이후로는 소년이 아닙니다. 그리고 휴대폰이 있는 TV는 Dudes with Heifers가 발명한 것입니다. ... 아니면, 그들은 이 휴대폰만 사용하지만 TV는 전혀 보지 않습니다... 저도 혼란스럽습니다. 그리고 재료의 힘을 모르면 비행기를 만들 수 없다는 사실, 그게 아무것도 아닌 걸까요? 그리고이 분야에서 승인 된 작업 없이는 sopromat를 작성할 수 없으며 이것은 이미 논문입니다 ...
따라서 등록 , 당신은 논문을 읽는 것이 아니라 "... 그들이 쓰여진 목적이 분명 하기 때문에"가 아니라 그 안에 쓰여진 내용을 이해하지 못하기 때문입니다!
물론 정말 똑똑한 사람들은 논문을 쓰지 않은 사람들뿐입니다! 그들만이 이 세상에서 진짜 일을 합니다. 그리고 일생에 한 번 이상 이 작품을 쓴 사람들은 그 이후로는 소년이 아닙니다. 그리고 휴대폰이 있는 TV는 Dudes with Heifers가 발명한 것입니다. ... 아니면, 그들은 이 휴대폰만 사용하지만 TV는 전혀 보지 않습니다... 저도 혼란스럽습니다. 그리고 재료의 힘을 모르면 비행기를 만들 수 없다는 사실, 그게 아무것도 아닌 걸까요? 그리고이 분야에서 승인 된 작업 없이는 sopromat를 작성할 수 없으며 이것은 이미 논문입니다 ...
따라서 등록 , 당신은 논문을 읽는 것이 아니라 "... 그들이 쓰여진 목적이 분명 하기 때문에"가 아니라 그 안에 쓰여진 내용을 이해하지 못하기 때문입니다!
물론 정말 똑똑한 사람들은 논문을 쓰지 않은 사람들뿐입니다! 그들만이 이 세상에서 진짜 일을 합니다. 그리고 일생에 한 번 이상 이 작품을 쓴 사람들은 그 이후로는 소년이 아닙니다. ... 그리고이 분야에서 승인 된 작업 없이는 sopromat을 작성할 수 없으며 이것은 이미 논문입니다 ...
나의 우상인 러시아 수학자 오일러는 약 800편의 논문을 썼는데, 각각은 현대 논문보다 덜 중요하고 참신합니다.
K 계수를 사용하면 예상한 것만큼 간단하지 않습니다. 또한 Yezhev는 신경망의 가중치 및 입력 수의 함수로 훈련 벡터의 최적 길이에 대한 추정치를 얻었습니다. 그는 NN의 기능 공간에서 엔트로피를 최소화하는 문제를 해결하여 얻었습니다. 나는 솔루션을 제공하지 않고 기성품 답변 P=w*w/d 만 제공했습니다. 실제로 다음을 참조하십시오.
이것은 2계층 학습 역학입니다. 첫 번째 옵션은 P=d이고 두 번째 옵션은 P=w 입니다... 결과는 동일하며 학습률이 학습 벡터 P 의 길이에 의존한다는 점을 감안할 때 첫 번째 옵션이 더 매력적으로 보입니다! 한마디로 혼돈...
그가 심문할 수만 있다면 이 문제를 올바르게 제시하고 해결해 달라는 요청으로 수학자 에게 다가가십시오. 그것은 멋진 것입니다! 따라서 실험 데이터를 수집해야 합니다. 경험적으로 움직인다. 훈련 벡터의 최적 길이는 조건 P=d 근처에 있는 것 같습니다.
네트워크 성능을 평가하기 위한 좋은 기준은 MTS 코어에서의 작동이지만 디버깅 단계에서는 위에서 제가 제안한 수익성 추정치를 사용할 수 있습니다: 기울기 각도의 탄젠트와 기기의 변동성의 곱. 예를 들어, 다음은 이 추정이 단일 레이어에 대한 입력 차원의 함수로 보이는 것입니다.
이것은 일련의 500번의 실험에 대한 평균 결과입니다. 항목 차원이 10인 이 소녀는 통계적으로 스프레드보다 훨씬 높은 입찰가를 제시했습니다! 다른 견적 샘플(예: 한 달 후)에서 이것이 확인되면 안전하게 거래할 수 있습니다. 결과를 이 양식으로 가져오십시오. 상의하자. 그런 다음 2층에 데이터를 중첩하면 차이점을 볼 수 있습니다 ...
배움에 관해서는, 당신과 대화에 참여하는 포럼 회원들과의 이러한 대화 덕분에 나는 나 자신을 배우고 있고 이 과정이 끝이 없을 것이라고 확신합니다. ... 바랍니다.
예, 제가 무엇을 말할 수 있습니까? 앞으로!
파스투호프를 읽으십시오. 박사 학위 논문
당신은 꽤 놀랄 것입니다.
찾을 수 없습니다. 링크를 던질 수 없습니다. 이 작품을 리뷰하고 싶습니다. 평소에 논문을 잘 읽지 않는데 왜 쓰는지 뻔해서 그래도 생각해볼 수 있는 계기가 되었으면 하는 바램입니다.
물론 정말 똑똑한 사람들은 논문을 쓰지 않은 사람들뿐입니다! 그들만이 이 세상에서 진짜 일을 합니다. 그리고 일생에 한 번 이상 이 작품을 쓴 사람들은 그 이후로는 소년이 아닙니다. 그리고 휴대폰이 있는 TV는 Dudes with Heifers가 발명한 것입니다. ... 아니면, 그들은 이 휴대폰만 사용하지만 TV는 전혀 보지 않습니다... 저도 혼란스럽습니다. 그리고 재료의 힘을 모르면 비행기를 만들 수 없다는 사실, 그게 아무것도 아닌 걸까요? 그리고이 분야에서 승인 된 작업 없이는 sopromat를 작성할 수 없으며 이것은 이미 논문입니다 ...
따라서 등록 , 당신은 논문을 읽는 것이 아니라 "... 그들이 쓰여진 목적이 분명 하기 때문에"가 아니라 그 안에 쓰여진 내용을 이해하지 못하기 때문입니다!
기분 나쁘게 하지마, 알았지?
따라서 매개변수가 있는 단일 레이어를 사용합니다.
K=1, d=24+1,S(학습률)=0.01 공부를 잘 하는 것을 알 수 있습니다.
저것들. 내가 이해하는 한 네트워크 교육의 품질은 이 그래프에서 다음과 같이 추정할 수 있습니다. 분산이 작을수록 평균 오류의 최종 값이 작아지고 이러한 오류가 서로 가까울수록 좋습니다.
네트워크는 다음과 같이 작동합니다.
저것들. 그것은 그다지 ... 학습률을 높이십시오 : S = 0.7
더 좋아 보이지만 훈련 통계가 의심스러워 보입니다.
질문:
1. 네트워크의 훈련성(학습성)을 평가하는 기준은 무엇입니까?
2. 이 예가 적합하다고 간주될 수 있습니까?
3. K 값이 민감한 문제라고 말씀하셨습니다. 아래 그래프는 더 매력적으로 보이는 K < 1인 네트워크 훈련을 보여줍니다.
첫 번째:
시장 유형의 VR에 대한 학습 벡터의 값이 상수 값이 아닐 수 있습니까?
그리고 마지막으로: 이것에 대한 나의 훈련은 끝났습니까?
물론 정말 똑똑한 사람들은 논문을 쓰지 않은 사람들뿐입니다! 그들만이 이 세상에서 진짜 일을 합니다. 그리고 일생에 한 번 이상 이 작품을 쓴 사람들은 그 이후로는 소년이 아닙니다. 그리고 휴대폰이 있는 TV는 Dudes with Heifers가 발명한 것입니다. ... 아니면, 그들은 이 휴대폰만 사용하지만 TV는 전혀 보지 않습니다... 저도 혼란스럽습니다. 그리고 재료의 힘을 모르면 비행기를 만들 수 없다는 사실, 그게 아무것도 아닌 걸까요? 그리고이 분야에서 승인 된 작업 없이는 sopromat를 작성할 수 없으며 이것은 이미 논문입니다 ...
따라서 등록 , 당신은 논문을 읽는 것이 아니라 "... 그들이 쓰여진 목적이 분명 하기 때문에"가 아니라 그 안에 쓰여진 내용을 이해하지 못하기 때문입니다!
기분 나쁘게 하지마, 알았지?
범죄가 없습니다. 근데 링크가 어디있나요?
범죄가 없습니다. 근데 링크가 어디있나요?
개인전으로 던졌습니다.
채우다!
시발 로
생각 좀해볼 게.
개인전으로 던졌습니다.
놓친 것 같습니다. 거기에는 아무것도 없습니다.
물론 정말 똑똑한 사람들은 논문을 쓰지 않은 사람들뿐입니다! 그들만이 이 세상에서 진짜 일을 합니다. 그리고 일생에 한 번 이상 이 작품을 쓴 사람들은 그 이후로는 소년이 아닙니다. ... 그리고이 분야에서 승인 된 작업 없이는 sopromat을 작성할 수 없으며 이것은 이미 논문입니다 ...
나의 우상인 러시아 수학자 오일러는 약 800편의 논문을 썼는데, 각각은 현대 논문보다 덜 중요하고 참신합니다.
1. 네트워크의 훈련성(학습성)을 평가하는 기준은 무엇입니까?
2. 이 예가 적합하다고 볼 수 있습니까?
3. K 값이 민감한 문제라고 말씀하셨습니다.
K 계수를 사용하면 예상한 것만큼 간단하지 않습니다. 또한 Yezhev는 신경망의 가중치 및 입력 수의 함수로 훈련 벡터의 최적 길이에 대한 추정치를 얻었습니다. 그는 NN의 기능 공간에서 엔트로피를 최소화하는 문제를 해결하여 얻었습니다. 나는 솔루션을 제공하지 않고 기성품 답변 P=w*w/d 만 제공했습니다. 실제로 다음을 참조하십시오.
이것은 2계층 학습 역학입니다. 첫 번째 옵션은 P=d이고 두 번째 옵션은 P=w 입니다... 결과는 동일하며 학습률이 학습 벡터 P 의 길이에 의존한다는 점을 감안할 때 첫 번째 옵션이 더 매력적으로 보입니다! 한마디로 혼돈...
그가 심문할 수만 있다면 이 문제를 올바르게 제시하고 해결해 달라는 요청으로 수학자 에게 다가가십시오. 그것은 멋진 것입니다! 따라서 실험 데이터를 수집해야 합니다. 경험적으로 움직인다. 훈련 벡터의 최적 길이는 조건 P=d 근처에 있는 것 같습니다.
네트워크 성능을 평가하기 위한 좋은 기준은 MTS 코어에서의 작동이지만 디버깅 단계에서는 위에서 제가 제안한 수익성 추정치를 사용할 수 있습니다: 기울기 각도의 탄젠트와 기기의 변동성의 곱. 예를 들어, 다음은 이 추정이 단일 레이어에 대한 입력 차원의 함수로 보이는 것입니다.
이것은 일련의 500번의 실험에 대한 평균 결과입니다. 항목 차원이 10인 이 소녀는 통계적으로 스프레드보다 훨씬 높은 입찰가를 제시했습니다! 다른 견적 샘플(예: 한 달 후)에서 이것이 확인되면 안전하게 거래할 수 있습니다. 결과를 이 양식으로 가져오십시오. 상의하자. 그런 다음 2층에 데이터를 중첩하면 차이점을 볼 수 있습니다 ...
배움에 관해서는, 당신과 대화에 참여하는 포럼 회원들과의 이러한 대화 덕분에 나는 나 자신을 배우고 있고 이 과정이 끝이 없을 것이라고 확신합니다. ... 바랍니다.
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무엇, 그리고 주제가 없습니다. 아니면 그냥 파일?
아니요. 개인적으로는 전혀 없습니다.