O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 65

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Forester #:
Não está claro. Descreva o algoritmo de avaliação.
Em uma tabela de multiplicação de 1 a 10, há 100 opções de combinações. Portanto, são necessárias 100 respostas corretas para todas as variantes de multiplicação de números para a memorização completa.
 
Andrey Dik #:
Na tabela de multiplicação de 1 a 10, há 100 variantes de combinações. Portanto, são necessárias 100 respostas corretas para todas as variantes de multiplicação de números para a memorização completa.
Ou seja, percorrer as diferentes variantes, como sugeri anteriormente?
 
Forester #:
Você quer dizer iterar por diferentes opções, como sugeri anteriormente?

talvez eu não tenha entendido direito, do que estamos falando? você tem uma maneira de evitar iterações e obter um resultado de 100% de memorização imediatamente?
 

Não existe uma métrica separada para a qualidade da "memorização" no MO. A memorização e a generalização são dois elementos relacionados do mesmo processo, dois lados da mesma moeda, que compartilham uma métrica comum, como o logloss.

Especialistas valiosos poderiam finalmente ler a teoria do MO.

 
Andrey Dik #:

Talvez eu não tenha entendido direito, do que estamos falando? Você tem uma maneira de evitar integrações e obter um resultado de 100% de memorização imediatamente?

Só não concordo com a opinião de que um registro se torna memorizado somente após a avaliação. Ao gravar dados em um banco de dados (ou em uma árvore, ou em um modelo de agrupamento de aprendizado máximo), ele simplesmente os grava como estão, sem nenhuma ação extra. O banco de dados não tem ideia do que deve memorizar (tabela de multiplicação, lei de Ohm, outra fórmula ou mercado quase aleatório). O que lhe é dado para lembrar/registrar, ele armazena nas linhas, folhas e clusters do banco de dados.
 
Após o treinamento, ou melhor, após o treinamento, podemos decompor o modelo em componentes de generalização e memória.
 
Ivan Butko #:

Antes de falar sobre um tipo de aprendizado aplicado (algoritmo) e até mesmo sobre a teoria do aprendizado, eu gostaria de chamar a atenção para o quadro completo do sabj (aprendizado) local.


De e para. Com base em algumas respostas,o aprendizado é umdomínio gradual de uma maneira de interagir com o mundo, em que o aprendizado não é tanto um processo de acumulação de conhecimento, mas uma adaptação constante, a compreensão de padrões e a capacidade de aplicá-los na prática em um novo contexto.

O aprendizado é o acúmulo de conhecimento ou experiência, Maestro :)))
 
Uma pergunta contrária aos especialistas: qual é a diferença entre aquisição de conhecimento e memorização?
 
Forester #:

Apenas discordo da opinião de que a gravação se torna memorização somente após a avaliação. Ao gravar dados em um banco de dados (ou em uma árvore, ou em um modelo de agrupamento de aprendizado máximo), ele simplesmente os grava como estão, sem nenhuma ação extra. O banco de dados não tem ideia do que deve memorizar (tabela de multiplicação, lei de Ohm, outra fórmula ou mercado quase aleatório). O que lhe é dado para lembrar/registrar, ele armazena nas linhas, folhas e clusters do banco de dados.

você está falando de gravação, não de memorização. a memorização é um processo fundamentalmente diferente, a gravação não pode se tornar memorização de forma alguma.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Uma contra-pergunta aos especialistas: qual é a diferença entre aquisição de conhecimento e memorização?
Para responder a essa pergunta, eles precisam primeiro não confundir um banco de dados e uma base de conhecimento... Mas, aparentemente, não nesta vida
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