Насколько я понимаю, eigenfaces взялось из примеров с обработкой лиц — в PCA считаются собственные значения и вектора и полученные вектора, представленные как картинки и называли eigenfaces. Так что у вас eigendigits скорее.
Кроме того, мне не понятно, почему бы не посчитать свертку «выборки новой истории» со всем временным рядом?
Через FFT это будет быстро и эффективно и сразу даст максимум на периоде лучшего совпадения и вам не нужен будет шаг Step.
а чем Ваш метод отличается от метода «к ближайших соседей» с к=1?
на каких датасетах вы проверяли качество предсказания?
как ваш метод работает на сложных рядах, например usdrub?
а что подразумевается под «семантической» обработкой видео?
на что конкретно заточен процессор?
можно ли на нем запускать какой-нибудь вариант глубоких сетей, и если да, то какой? какое ожидается быстродействие?
спасибо за обзор!
с какой частотой планируется выпускать дайджест?
на самом деле очень не хватает чего-то типа проекта «Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению», который недавно перестали поддерживать.
а какую НС использовали?
передо мной сейчас стоит проблема сделать эхо-подавитель для VoIP, так насколько я смотрю по литературе, там в основном multi-delay фильтры используются с последующим нелиненйным процессингом. Это все хорошо оптимизируется для маломощных процессоров. А насколько НС более требовательна к процессору?
мне нравится вот это: www.csee.wvu.edu/~xinl/papers/CVPR2011_697.pdf
или это: www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Peng_Decomposable_Nonlocal_Tensor_2014_CVPR_paper.pdf
Кроме того, мне не понятно, почему бы не посчитать свертку «выборки новой истории» со всем временным рядом?
Через FFT это будет быстро и эффективно и сразу даст максимум на периоде лучшего совпадения и вам не нужен будет шаг Step.
на каких датасетах вы проверяли качество предсказания?
как ваш метод работает на сложных рядах, например usdrub?
Ждем записи :)
Очень ждем новостей :)
давно пора было освежить знания о тензорах!
ждем продолжения :)
P.S. очень хорошо и понятно пишете! спасибо.
а то я статью прочитал и вообще ничего не понял :)
а почему ?
на что конкретно заточен процессор?
можно ли на нем запускать какой-нибудь вариант глубоких сетей, и если да, то какой? какое ожидается быстродействие?
с какой частотой планируется выпускать дайджест?
на самом деле очень не хватает чего-то типа проекта «Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению», который недавно перестали поддерживать.
передо мной сейчас стоит проблема сделать эхо-подавитель для VoIP, так насколько я смотрю по литературе, там в основном multi-delay фильтры используются с последующим нелиненйным процессингом. Это все хорошо оптимизируется для маломощных процессоров. А насколько НС более требовательна к процессору?