Всегда удивлялся реакции на подобные маркетологовские темы. Ведь по сути это своего рода мошенничество. Все они примерно в таком ключе: мы придумали как манипуляциями заставить тебя купить то чего тебе не нужно, что бы у какого то неизвестного тебе капиталиста стало ещё больше капитала. И все ему хлопают и говорят давай есчё
Программист без труда может быть аналитиком, аналитик вряд ли сможет программировать. Вообще программист и должен общаться с заказчиком. То что программисту нужно это бюрократ 20 уровня, что б не забивать голову административной ерундой. Из за того что аналитики общаются с "боссами" у них начинает неимоверно расти чсв, перехватывают управление и начинается дичь.
Вопрос в другом. Почему человек который знает азы в каждой зоне и не глубоко погружён в детали и нюансы назначен на руководящую должность? Ответ очевиден. Он "блатной". И всё что им остаётся с умным видом зачёсывать про методологии SMART и Agil методологии
Хотя если ещё раз подумать возможно и нет
но это колосальные вычисления по сравнению с перемножением матриц
Вообще желательно любое утверждение подтверждать каким нибудь простеньким примером, а то у большенства адептов ИИ, что не спроси на всё один ответ
Нейронная сеть это чёрный ящик и вообще какая то магия
Если убрать нелинейности, то приблизить можно будет только линейную
вовсе нет, достаточно передавать не линейные параметры
скажем не Х, а Х2
как используя не линейную активацию получить на выходе значение зависящее от Х2 или sin(X)?
например чтоб НС определила дальность полёта снаряда от угла наклона пушки?
Используйте вы трижды хитрую активацию, если на вход будете подавать только угол наклона, то на выходе будете получать линейную зависимость
Недавно где то читал что от этой активации отказались
и как по мне правильно сделали
ибо ни кто не может толком объяснить смысла этой активации
есть мнение что это из за аппоратного устройства первых нейронов
Вообще если взять ручку с бумагой думаю можно будет придти к формулам что то типа
f (IN x M) = OUT или IN x f(M) = OUT
где f зависит от ф-ии активации, слоёв и тд
В каждой статье про нейронные сети одно и то же
Пришлось самому разбираться
В итоге пришёл к выводу что промежуточные слои совсем не нужны
Переход от одного слоя к другому можно описать перемножением входного вектора (размерность N) на матрицу коэффицентов (размерность NxM) в итоге получим вектор выходного слоя (размерность M) => IN x M1 x ....x Mk = OUT
пользуясь ассоциативность матриц IN x (M1 x ....x Mk) = OUT, где обозначим M = M1 x ....x Mk, получим IN x M = OUT
Вообще если упростить НС служит для подбора коэффицентов апроксимирующей функции, ну или как то так
Этот человек явно не понимает что он пишет. без субд сей час ни куда. что бы ты не делал для работы с данными ты сделаешь субд.
Такие же отечественные как москвич)))))))))))))))) Кто то на ровном месте опять заработает
Всегда удивлялся реакции на подобные маркетологовские темы. Ведь по сути это своего рода мошенничество. Все они примерно в таком ключе: мы придумали как манипуляциями заставить тебя купить то чего тебе не нужно, что бы у какого то неизвестного тебе капиталиста стало ещё больше капитала. И все ему хлопают и говорят давай есчё
Программист без труда может быть аналитиком, аналитик вряд ли сможет программировать.
Вообще программист и должен общаться с заказчиком. То что программисту нужно это бюрократ 20 уровня, что б не забивать голову административной ерундой. Из за того что аналитики общаются с "боссами" у них начинает неимоверно расти чсв, перехватывают управление и начинается дичь.
Вопрос в другом. Почему человек который знает азы в каждой зоне и не глубоко погружён в детали и нюансы назначен на руководящую должность? Ответ очевиден. Он "блатной". И всё что им остаётся с умным видом зачёсывать про методологии SMART и Agil методологии
Если кому интересно могу кинуть ссылку на свой js тетрис. там же собственно и код. что то порядка 150-200 строк
но это колосальные вычисления по сравнению с перемножением матриц
Вообще желательно любое утверждение подтверждать каким нибудь простеньким примером, а то у большенства адептов ИИ, что не спроси на всё один ответ
Нейронная сеть это чёрный ящик и вообще какая то магия
вовсе нет, достаточно передавать не линейные параметры
скажем не Х, а Х2
как используя не линейную активацию получить на выходе значение зависящее от Х2 или sin(X)?
например чтоб НС определила дальность полёта снаряда от угла наклона пушки?
Используйте вы трижды хитрую активацию, если на вход будете подавать только угол наклона, то на выходе будете получать линейную зависимость
и как по мне правильно сделали
ибо ни кто не может толком объяснить смысла этой активации
есть мнение что это из за аппоратного устройства первых нейронов
Вообще если взять ручку с бумагой думаю можно будет придти к формулам что то типа
f (IN x M) = OUT или IN x f(M) = OUT
где f зависит от ф-ии активации, слоёв и тд
Пришлось самому разбираться
В итоге пришёл к выводу что промежуточные слои совсем не нужны
Переход от одного слоя к другому можно описать перемножением входного вектора (размерность N) на матрицу коэффицентов (размерность NxM) в итоге получим вектор выходного слоя (размерность M) => IN x M1 x ....x Mk = OUT
пользуясь ассоциативность матриц IN x (M1 x ....x Mk) = OUT, где обозначим M = M1 x ....x Mk, получим IN x M = OUT
Вообще если упростить НС служит для подбора коэффицентов апроксимирующей функции, ну или как то так