Busca de um padrão arbitrário usando uma rede neural - página 7
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Você acha que NS é uma "varinha mágica", que o que quer que você lhe dê, você sempre recebe o que precisa? Não importa que tipo de dados, não importa o tamanho, é tudo o mesmo - os números para NS.
Então eu não entendo, onde está o algoritmo que encontra todos os padrões possíveis? Onde está esse "todo-poderoso" NS? Eles têm estudado MO por tanto tempo e ainda não há "reconhecimento de padrões" no arsenal da MT.
não em minha opinião, e o NS é um algoritmo, o fato de que este algoritmo é chamado de NS. bem, é necessário para a indústria, o principal problema está apenas na preparação dos dados - eles são literalmente preparados à mão, ou quase à mão
ZS: Há sistemas de previsão, há algoritmos de auto-aprendizagem... Veja no youtube sobre Tesla, você terá muito - há informações sobre tecnologias avançadas de reconhecimento - se você não quiser lê-lo, mas suspeito que você vai acabar em um vídeo popular, onde tudo é meio inteligente e não é feito por engenheiros ))))
não em minha opinião, mas NS é um algoritmo, o fato de este algoritmo ser chamado NS. Bem, para a indústria, o principal problema está na preparação dos dados - eles são literalmente preparados à mão, ou quase à mão.
Peter, em geral eu não quero entrar em seu raciocínio espacial, eu me lembro do tópico sobre OOP, você raramente se permite ler fontes primárias, e sem a comunicação matricial com você vai parecer que eu vou lutar mais uma vez com moinhos de vento - aqui eu estou cansado disso, com todo o respeito a pessoas desconhecidas.... há muita profanação acontecendo aqui.
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ZS: há sistemas de previsão, há algoritmos de auto-aprendizagem... Mas mesmo assim é um trabalho com números baseado em um algoritmo, há também um banco de dados, mas eles ainda coletam dados principalmente à mão, olhe para o youtube sobre Tesla, você receberá muito - há informações sobre tecnologias avançadas de reconhecimento - se você não quiser ler, mas suspeito que você chegará ao vídeo popular, onde tudo é meio inteligente e não engenheiros estavam fazendo )))
Vou dar uma olhada. É interessante. Mas eu li seu artigo, e ele separa claramente as áreas de aplicação das redes. Classificação, Predição, Reconhecimento. Estamos falando de reconhecimento e, portanto, os dados devem ter um caráter "visual". Bem, é pelo menos lógico.
Você como especialista pode fazer um NS que reconheça pelo menos 5 padrões em qualquer gráfico e cronograma?
Que tabela e que prazo não importa em absoluto. 5 padrões estão na tarefa, redes usadas para reconhecer alfabetos inteiros no século passado.
Peter, em geral eu não quero entrar em seu raciocínio espacial, eu me lembro do tópico sobre OOP, você raramente se permite ler fontes primárias, e sem a comunicação matricial com você vai parecer que eu vou lutar mais uma vez com moinhos de vento - aqui eu estou cansado disso, com todo o respeito a pessoas desconhecidas.... há muita profanação acontecendo aqui.
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Que tabela e que prazo não importa em absoluto. 5 padrões estão na tarefa, redes usadas para reconhecer alfabetos inteiros no século passado.
Portanto, essa é a parte do mate e isso seria explicado. Eu teria aceitado. Caso contrário, risos, palavras gerais... Ok, obrigado e pronto.
Não sei como ensinar, os links - sim todos google, hobr você já encontrou, há artigos sobre o NS desde o nível de um zero puro, até o nível de um pro
mas baixe qualquer livro, como escrevi acima - qualquer próximo livro sobre NS mais da metade repetirá o primeiro, infelizmente é assim que a explicação do material NS - a essência é bem pequena, a maior parte se resume a que tipo de NS usar e a preparação dos dados
É o que escrevi, é o que ele faz. Identifica consistentemente as formas, escalando o foco do olhar. A propósito, se opera com informações da mesma maneira. Abstraindo de forma consistente e detalhando o significado.
Não, não é nada disso. Um homem escolhe o principal. Algo que se destaca.
Seu NS provavelmente já reconhece todos os padrões há algum tempo.
Não. Eu os reconheço de outras maneiras.