Обновить
26
0
Богдан Колчигин@ererer

Пользователь

Отправить сообщение
Fittness function — это функция полезности. Пользуйтесь устоявшейся терминологией.
У нейросети нет функции полезности.
20% — это уровень шума. Для сети это не обучающая выборка, это выбросы.
Кстати, откуда взялось 20%? Почему не 40%, почему не 10%? Вы проверяли в экспериментах, как влияет это значение на результат?
И вообще, покажите хоть какой-то результат. Хоть процентики какие-нибудь, хоть на чём-нибудь.
В студию. Уж вы-то вроде должны знать, как это в статьях делается.
А я вам ровно столько же сказал, что нет. Моё слово против вашего. Поставьте эксперимент наконец и покажите результаты.
Я уже понял. А вы хотите понять, или сохранить свою непогрешимость?
Вы понимаете, какую функцию оптимизирует настройка весов? Вы понимаете, какой огромный искусственный и скорее всего, глобальный минимум вы соорудили своей инициализацией? Обучения не будет. Будет подавление случайного шума, внесённого мутацией, незначительно отклонившей сеть от экстремума. Сеть останется безальтернативно переобученной и неспособной ни на что за пределами обучающей выборки.
Подавление шума — это не обучение.
Давайте исходить из того, что я всё прочёл (потому что это а) вежливо б) правда). А теперь потрудитесь поразмышлять, почему мои претензии всё ещё в силе. Выясните, например, что такое обучение сети (это, например, не подавление шума, не предсказание и не инициализация) и признайте, что его у вас нет.
Покажите, пожалуйста, ваши статьи. Мне действительно интересны, какие из ваших результатов оказались достойны приличных журналов, особенно в таких товарных количествах.

И кстати, если вас не понимают — это в первую очередь ваши проблемы. Другое отношение неконструктивно.
Нет такого понятия «функция пригодности», и у нейросети нет ничего, выразимого похожим образом. Что ещё тут понимать?
Вы осознаёте, что у вашей сети нет режима обучения? Внедрение ответов в структуру — это не «ускорение обучения». С этим вы ничего никогда не предскажете и не соптимизируете. Это вообще не сеть, это даже не база данных, это словарь. И вы никак, просто никак не используете данные. Какая может быть конкретика, если это неработоспособно?
Интересно, почему вы взялись за нейросети, а не изобретение колеса, например? Оно тоже как-то очень шаблонно делается, бездумно прямо таки.
Почему вы считаете, что это именно моё непонимание? Почему не допускаете, что ваше? После этого комментария стало уже очевидно, что вы просто не знаете, что такое «обучающая выборка», «ошибка», «подкрепление», «функция полезности», «алгоритм обучения». Думаете, что можете трактовать эти термины интуитивно, очевидно не удосужившись даже заглянуть в формулы. А это не так. Этому учиться надо. Не разглагольствовать, не отсылать собеседников к собственным пространным объяснениям собственных великих идей, а читать учебники и делать заметки. Чего вам и желаю.
Насколько я вижу, мои объяснения вам тоже впрок не идут. Боюсь, вам просто не хватает формального образования в данной области. С терминами там разобраться, с практикой применения, с логикой развития. Может, тогда ваша энергия и пошла бы в продуктивное русло.
Я заметил, что вы отвечаете так каждому, кто пытается говорить о ваших идеях конкретно. Вероятно, если вас никто не понимает, то дело в вас, а не во всех остальных. Думайте.
А вы, видимо, знаете, что я знаю, и что нет?
Простите, предпочитаю тексты, где меньше гонора и больше запятых.
К счастью, об этом писали не только вы.
Тут написано «давайте не будем ничего делать с данными, а просто запишем их в нейроны». Лучше запишите в базу данных, толка больше будет.
Только зачем здесь персептрон? С тем же успехом можно заменить нечётким поиском по базе данных обучающей выборки. Будет быстрее и проще. Обучать-то тут уже нечего.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Украина
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность