Поздравляю с созданием хобби проэкта!!!
Сам баловался таким только на Нампи. В принципе твой проэкт состоит из напми функционала и врепера для нейронки.
Дружественная критика:
В вычислении значения нейрона есть следующий момент: перед тем, как мы вычисляем функцию активации, нам надо сложить перемножение весов на входные данные. Как учат это делать в университете: прежде чем суммировать большой вектор маленьких чисел, его надо отсортировать по возрастанию. Так вот.
Вот такой бред я никогда не слышал и в голову бы не пришло так делать
nn = foxnn.neural_network([3, 5, 4, 2])
слишком специализированый код. В перспективе следует дать пользователю конструировать граф с выключением/включением обучения слоёв и отдельной скорости обучения для каждого слоя, выделить как классы обратный распостранитель градиента, оптимизатор, трейнер, сейвер сети и трейнера, визуализатор картинки, опции проэкта.
Основным преимуществом моей библиотеки является создание сети одной строчкой кода.
не ставь на это как на основное преимуществом. thelp.to_seq(image_size,image_size //2,'tanh', 100, 'tanh', code_size,'tanh', 11, 'softmax').to(device)
У меня для мниста. мой врепер правда просто для pytorch.
подозрительно долго и некачественно обучается.бери Adam s lr 1e-4, если есть регуляризация то где то в 10 раз меньше. В конце должен быть софтмакс с BCELoss, что даёт просто линейную разницу, а так ты наверно градиент от сигмоиды считаешь а это не совсем stepik.org/lesson/204987/step/1?unit=178762
правильно.
Рекомендую курс.
tanh но совсем правильно было бы батч нормализацию и дропаут, чего у тебя я так понял нету.
Ставь на приимущество- б'ольшая скорость и функционал которого у других нету. Могу по секрету посоветовать что. Могу вообще поучаствовать, по приколу писал штраффен- виноград оптимизацию, оптимизацию конво, всё хочу такалякать чтоб на CUDA шёл без дурных багов как популярные платформы.
самый большой недостаток это
Нет GPU ускорения
слишком специализированый код.
проверял точное численное соответствие с известной платтформой, tensorflow или pytorch?
И в конце концов. Если вы считаете, что начальник вам не нужен и вы хотите получить его зарплату (ну ведь разговор-то очевидно о деньгах) — возьмите на себя ответственность.
убирать надо не просто так, а с уже существующей ИС которая хорошо протестена что она может заменить начальника.
а это тот способ с которым издевались над мужиком с раком лёгких. Они ему размножили и ввели его клетки, но те слишком ръяно начали бороться с раком что привело к отёкам альвеол и перекрывало их. Потом ему сбили имунные клетки стероидами и всё вернулось к изначальному состоянию.
Вообщем это ещё то дерьмо. Развивайте нанороботов заместо разной хрени.
for x in range(objects_amount-1):
arr_x = arr[x]
for y in range(x+1,objects_amount):
arr_y = arr[y]
wotes = np.sum(np.abs(arr_x-arr_y) < d)
woting_mx[(x,y)] = wotes
return woting_mx
попробую реализовать подозреваю результаты будут похожие на KNN или коннохена так как основной момент в метрике.
и кстати количество кластеров может быть (и это имхо лучше) неизвестным
Анкап основанный на соц. связях может и не сойтись в пределе. И ты ошибаешься если думаешь что в максимально свободном социуме тебе никто ничего не указывает. Даже если ты живёшь в джунглях, тебе указывают деревья расположением веток с какой ветки на какую лучше перепрыгнуть, и как убегать от хишников, хоть ты свободен как угодно прыгать и как угодно убегать или не убегать)))
У вас есть страна на 144 миллиона человек с очень далёким от целевого укладом и страна на 11 миллионов с несколько более близким — по моему, выбор, где проще что-то изменить, очевиден
не близкий. Обезьянья страна, то есть без необходимой технической базы, намного дальше от целевого уклада чем кап. страна с тех. базой. Собственно имхо самая подходящая для этого страна сейчас это, внезапно, США со своими гуглями, интелами и т.п. И открою большой секрет. Без обезьяньих дел 90 по сей день, определённую пригодность показала бы Россия, но народ власти решили идти другим путём, вот и имеете.
При этом, опять 25, какие то социальные решения, типа сделать людей лучше или принять такие то законы считаю несущественными, в частности практика показала не дающими пользу по сравнению с чётким тех. решением.
А не стоп. Внезапно, что то похожее сделали в Чили. ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B8%D0%B1%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%BD
и заметь, британский а не советский учёный. Для меня важным были бы детали устройства — именно в них кроется, годная система или будет гнать бред. Но на практике самым важным фактором было то что обезьяны свергли диктатора
Если вам и ещё 9 людям из всей страны нужен протез мизинца, то сейчас вы можете найти одну или несколько крошечных фирм, которые вам помогут сделать 10 протезов на заказ, или организовать свою — а при плановом хозяйстве вам скажут, что отвлекая ресурсы и людей на такую фигню, вы мешаете выполнять план по показателям, важным для Большинства, которое машине удалось просчитать.
Не, машина на то и машина что сможет делать менеджмент микропланов. Как писал выше 100 раз, заказ людей, то есть даже «9 человек заказали протез мизинца» будет учитываться весом.
Вот, в одной из соседних тем человек рассказывает, как придумал, спроектировал и запустил в производство автоматический смыватель для туалетного бачка.
а можно разъяснить детальнее на каком основании он это придумал, может можно продублировать это алгоритмически и включить в метод принятия решений в ИИ?
незнаю, скорее всего линейно, а так делать не следует. Вообще селект это функционал БД, где оптимизация из того что все данные уже существуют и прохешированы, а из потока по элементам это фильтр. Можно конечно прикрутить чтоб компилятор так генерил, то есть перекладывая на него функции БД. Не берусь судить что где первее, в java вот только в 9 появилось.
с растом слишком намутили слишком чужой синтаксис дла С-шников и слишком много фич. А вот типа Д с GC вызываемым в коде, нормальным синтаксисом функциональным и макросов- самое то.
это альфа и омега спекуляции. Причём смотри в чём фишка — если каждый актор будет реагироать идеально быстро, рынок рухнет. Представь что стопятьсот ботов следят за каким то курсом, с программой, если курс стал подниматься — покупать, опускаться — продавать. Представь, если курс хоть чуть шелохнулся. Происходит самоусиливающееся, тьфу, катастроический подъём или падение. Вообщем ничё продать или купить нельзя
Забавно что рыночное ценообразование держится на том… что спекулянты тормознутые, и имеет своим параметром скорость реакции компов )))
нихрена себе, требования по 5 а то и 10 лет. Даже тому кто только с SQL.
При этом API c 12 параметрами, индусам не сказали что по нормам софтваредизайна где то макс допустимо три, остальное допустимо в специфике низкого уровня, такое API это вообще жесть, что там в какой то функции агрегации этих записей, 50 полей что ли…
отсутствие этой самой инфраструктуры. В принципе мои идеи можно оформить в виде стартапа но он слишком большой и противоречит некоторым реалиям — например нельзя собирать инфу с частных компаний для машин лернинга…
ну а что, если ты не уверен в интерфейсе и думаешь потом а давай-ка я его изменю, как автор, хоть вообще-то интерфейс должен меняться гораздо гораздо реже чем реализация, по крайней мере так принято у жабистов.
Покажите гдеее? Мне попадались только инфантилы в стиле я тут написал что вы сказали — проверьте за мной, протестируйте и если есть проблемы я так и быть поправлю…
это жуткое быдло. Я сразу как джуниор кроме «написать что сказали» получал задачи по дебагу и принятию дизайнерских решений в недокументированом, карл, проэкте, принятию мелких шагов и планирование времени и каждый день отчёт о проделанном. Кстати прямо сказали это ценится больше чем просто написать что сказали.
Поэтому я с радостью работал бы без начальника в доверительной инфраструктуре ( которая берёт на себя вышеперичисленные обязанности начальника)
Сам баловался таким только на Нампи. В принципе твой проэкт состоит из напми функционала и врепера для нейронки.
Дружественная критика:
Вот такой бред я никогда не слышал и в голову бы не пришло так делать
слишком специализированый код. В перспективе следует дать пользователю конструировать граф с выключением/включением обучения слоёв и отдельной скорости обучения для каждого слоя, выделить как классы обратный распостранитель градиента, оптимизатор, трейнер, сейвер сети и трейнера, визуализатор картинки, опции проэкта.
не ставь на это как на основное преимуществом.
thelp.to_seq(image_size,image_size //2,'tanh', 100, 'tanh', code_size,'tanh', 11, 'softmax').to(device)У меня для мниста. мой врепер правда просто для pytorch.
подозрительно долго и некачественно обучается.бери Adam s lr 1e-4, если есть регуляризация то где то в 10 раз меньше. В конце должен быть софтмакс с BCELoss, что даёт просто линейную разницу, а так ты наверно градиент от сигмоиды считаешь а это не совсем
stepik.org/lesson/204987/step/1?unit=178762
правильно.
Рекомендую курс.
tanh но совсем правильно было бы батч нормализацию и дропаут, чего у тебя я так понял нету.
Ставь на приимущество- б'ольшая скорость и функционал которого у других нету. Могу по секрету посоветовать что. Могу вообще поучаствовать, по приколу писал штраффен- виноград оптимизацию, оптимизацию конво, всё хочу такалякать чтоб на CUDA шёл без дурных багов как популярные платформы.
самый большой недостаток это
убирать надо не просто так, а с уже существующей ИС которая хорошо протестена что она может заменить начальника.
Вообщем это ещё то дерьмо. Развивайте нанороботов заместо разной хрени.
нихрена. сам метрика примитивна.
Реализациея на коленке:
import numpy as np
import pprint as pp
arr = np.array([[1,2,3] , [1,3,5] , [1,1,1] , [2,2,2] , [7,7,7]])
def clasterize_woting(arr,d ):
objects_amount = len (arr)
input_dim = len(arr[0])
#woting_mx = np.zeros((objects_amount,objects_amount))
woting_mx = {}
for x in range(objects_amount-1):
arr_x = arr[x]
for y in range(x+1,objects_amount):
arr_y = arr[y]
wotes = np.sum(np.abs(arr_x-arr_y) < d)
woting_mx[(x,y)] = wotes
return woting_mx
w = clasterize_woting(arr,2)
pp.pprint(w)
с результатом:
объединил сильно ([1,1,1], [2,2,2],[1,2,3]), слабее ([1,3,5]), вообще в стороне [7,7,7]
почему проблема в метрике, потому что никогда не додумается, что ([1,1,1], [2,2,2], [7,7,7]) могут быть в одном кластере а ([1,2,3], [1,3,5]) в другом
и кстати количество кластеров может быть (и это имхо лучше) неизвестным
не близкий.
Обезьяньястрана, то есть без необходимой технической базы, намного дальше от целевого уклада чем кап. страна с тех. базой. Собственно имхо самая подходящая для этого страна сейчас это, внезапно, США со своими гуглями, интелами и т.п. И открою большой секрет. Без обезьяньих дел 90 по сей день, определённую пригодность показала бы Россия, нонародвласти решили идти другим путём, вот и имеете.При этом, опять 25, какие то социальные решения, типа сделать людей лучше или принять такие то законы считаю несущественными, в частности практика показала не дающими пользу по сравнению с чётким тех. решением.
А не стоп. Внезапно, что то похожее сделали в Чили. ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B8%D0%B1%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%BD
и заметь, британский а не советский учёный. Для меня важным были бы детали устройства — именно в них кроется, годная система или будет гнать бред. Но на практике самым важным фактором было то что обезьяны свергли диктатора
Не, машина на то и машина что сможет делать менеджмент микропланов. Как писал выше 100 раз, заказ людей, то есть даже «9 человек заказали протез мизинца» будет учитываться весом.
а можно разъяснить детальнее на каком основании он это придумал, может можно продублировать это алгоритмически и включить в метод принятия решений в ИИ?
кстати важнее:
первые два нормера — int (не uint)
номер торгового счёта string
номер сделки string
номер заявки string
и эти люди требуют, чтобы с этим работал человек с 5 лет опытом работы? Да за такое в вузе неуд должны ставить!!!
Забавно что рыночное ценообразование держится на том… что спекулянты тормознутые, и имеет своим параметром скорость реакции компов )))
При этом API c 12 параметрами, индусам не сказали что по нормам софтваредизайна где то макс допустимо три, остальное допустимо в специфике низкого уровня, такое API это вообще жесть, что там в какой то функции агрегации этих записей, 50 полей что ли…
это жуткое быдло. Я сразу как джуниор кроме «написать что сказали» получал задачи по дебагу и принятию дизайнерских решений в недокументированом, карл, проэкте, принятию мелких шагов и планирование времени и каждый день отчёт о проделанном. Кстати прямо сказали это ценится больше чем просто написать что сказали.
Поэтому я с радостью работал бы без начальника в доверительной инфраструктуре ( которая берёт на себя вышеперичисленные обязанности начальника)
он криво обьясняет подход с громким именем inversion of controll, не зная что это есть в каждом вызове функции или конструктора в Питоне.