- */b/ *физтех *mathКОЛЛЕГИ, Я СЕЙЧАС КОРОЧЕ СМОТРЕЛ НА ГРАФИКИ И УВИДЕЛ ВРЕМЕННОЙ РЯД, НУ Я СЕЛ И РЕЗКО ЗАПИЛИЛ НЕЙРОСЕТЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПОЯСНИЛ ВРЕМЕННОМУ РЯДУ КАК ЕГО НАДО ПРОДОЛЖАТЬ, ПОТОМУ ЧТО Я УГОРЕЛ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, КОЛЛЕГИ ДУХ СТАРОЙ ШКОЛЫ ЖИВЕТ ТОЛЬКО В SCILAB, ГДЕ УМНОЖАЮТ МАТРИЦЫ ВЕСОВ, ГДЕ СУММИРОВАНИЕ ИДЕТ В ОДНУ СТРОЧКУ И ГДЕ АНАЛИЗИРУЮТ ГИГАБАЙТЫ ДАННЫХ! ТОЛЬКО НЕЙРОСЕТИ, ТОЛЬКО SCILAB!!! коллеги пишите нейросети, однослойные, многослойные, с обратными связями, со стохастическими нейронами, любите правило видроу-хоффа, псевдообратные матрицы, backpropagation-алгоритм и адаптивный шаг! ГОВОРИТЕ ОТКРЫТО И СМЕЛО И ПРЯМО В ЛИЦО! НЕЙРОСЕТИ!from Azoth_primary, 3 months ago
Recommended by (8): @Crazy-Owl, @kapsh, @nebeda, @mdogx, @komar, @Stiletto, @vvk, @randomguy
Replies (103)
- @0xd34df00d:@rman В прогнозировании временных рядов, ваш К. О.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /1
- @0xd34df00d:@kapsh Я последние дни так упарываюсь ок.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /3
- @kapsh:@0xd34df00d Да, доставляет. :3
Можешь продолжать.from libastral.so, 3 months ago, in reply to /4 - @demiazz:чувак ))) номер поста как бы сам собой намекает — ты занимаешься злом :D кстати. по поводу табличных вычислений: J посмотри )from Gajim, 3 months ago
- @snakehoney:Дедфуд добрался до нейронных сетей и упоролся открывшимися возможностями.from web, 3 months ago
- @0xd34df00d:@snakehoney Теперь личкрафтам точно капец.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /8
- @0xd34df00d:@rman Игра на биржах, анализ платежспособности заемщика, прогнозирование всяких заболеваний, да тысячи областей применения у этой хуйни.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /7
- @snakehoney:@rman Погугли Akinator — большая синяя нейронная сеть.from web, 3 months ago, in reply to /7
- @0xd34df00d:@snakehoney Олсо, там скорее decision tree.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /11
- @0xd34df00d:@kapsh Будет пища для продолжения — запилю чо :3from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /5
- @0xd34df00d:@rman Да. Data mining'ом вообще буду заниматься, в частности — предсказательно-классификационной хуйней.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /15
- @snakehoney:@0xd34df00d Разве десижен три возвращается к уже пройденным нодам?from HOME78D93DC0, 3 months ago, in reply to /13
- @demiazz:@0xd34df00d хохо ) прогнозирование говоришь ) у меня есть три как минимум человека, которые защитили/защищают кандидатские в этих областях. по нейронным сетям можешь еще поискать книги Корсунова Н.И.from Gajim, 3 months ago, in reply to /16
- @0xd34df00d:@demiazz Головко FTW. Там в паре сотен страниц все охуенно расписано.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /20
- @demiazz:@0xd34df00d ну раз такая свистопляска, то есть еще не плохие Уоссерман и Станислав Осовский. ) ми рекомендуэ ;)from Gajim, 3 months ago, in reply to /22
- @0xd34df00d:@rman Да хуйня это все, на самом деле. Некоторые правила по подгонке коэффициентов у суперпозиции операторов, чтобы все получилось хорошо.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /24
- @rman:@0xd34df00d пиздец понятно, я блядь не прикладной математикfrom утюга, 3 months ago, in reply to /25
- @demiazz:@0xd34df00d ты еще настройку нейросетей по геналгоритмам не пробовал упороть? ))from Gajim, 3 months ago, in reply to /25
- @Crazy-Owl:Беспонтовый перцептрон. На самом деле, очень плохой перцептрон. Я думал намного лучше будет, намного лучше будет все и очень плохой перцептрон, просто очень плохой перцептрон. Я думал намного лучше все будет. Сколько раз сюда ходил! Было намного лучше. Ну на этот раз как-то не удалось. Во-первых рецепторов мало, да и перцептрон не очень.from 39317190181304441456912549, 3 months ago
- @rman:@Crazy-Owl ++++ музыка очень плохая , плохая очень музыкаfrom утюга, 3 months ago, in reply to /28
- @0xd34df00d:@demiazz Еще нет. Это в планах [на лето].from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /27
- @0xd34df00d:@rman Ну, короче, пишем формулки, находим методы, которые вроде как позволяют находить в формулках нужные коэффициенты. За отдаленную схожесть с тем, как работают нейроны в мозге, обзываем это нейросетями.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /26
- @demiazz:@0xd34df00d ) говорят классная вещь. правда я не сильно любитель математики, и упарываться ею, так что когда были нейросети, побыстрее спешил избавиться. но тема занимательная, надо сказать )from Gajim, 3 months ago, in reply to /30
- @0xd34df00d:@demiazz > обучение состоит в том, что ... мы обучаем сеть
FUKKEN AWESOMEfrom Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /36 - @demiazz:@0xd34df00d :D похоже я тоже не более лаконично выразилсяfrom Gajim, 3 months ago, in reply to /37
- @rman:@0xd34df00d там столько матана что я в жини столько не щиталfrom утюга, 3 months ago, in reply to /35
- @0xd34df00d:@rman Да не, на самом деле, матана там весьма мало. Кусочек методов оптимизации, и все.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /39
- @nebeda:@snakehoney зато я няшка и в своей области крут, а ты? :3from nyaserver, 3 months ago, in reply to /44
- @0xd34df00d:@rman Это в которой он крут. Лепке фигурок из говна.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /50
- @nebeda:@0xd34df00d нет ты, осиль свои страхи, потом пизди :3from nyaserver, 3 months ago, in reply to /49
- @snakehoney:@nebeda ок, ты няшка. Я всего лишь работаю в компании-лидере в своей отрасли и играю на музыкальных инструментах.from HOME78D93DC0, 3 months ago, in reply to /46
- @demiazz:@rman мы на пятом проходили нейросети ) конечно не на таком углубленном уровне как прикладные математики, но делали их. они и правда как говорит дедфуд — легкие. математики там кот начхал. грубо говоря — работа с матрицами. там сложность их — начально подобрать веса, число и размер слоев — а это не требует математики в прямом смысле. только в косвенномfrom Gajim, 3 months ago, in reply to /45
- @nebeda:@snakehoney а я не работаю на быдло, не являюсь быдлом и играю на музыкальном инструменте, только круто :3from nyaserver, 3 months ago, in reply to /55
- @0xd34df00d:@demiazz А что там начально подбирать, рандомом в интервале от [-0.05; 0.05], дабы не выйти на ту часть сигмоиды, где производная маленькая, иначе обучать заебешься, и все, пизда.
Ну, и таки градиентный спуск подразумевает знание методов оптимизации.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /58 - @0xd34df00d:@snakehoney Я ТОЖЕ ХОЧУ ТИСКАТЬ ТЯНОЧЕКfrom Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /69
- @snakehoney:@0xd34df00d ну тискай, я-то здесь причём?from HOME78D93DC0, 3 months ago, in reply to /71
- @nebeda:@snakehoney где цели-то? и определение там какое-тоfrom nyaserver, 3 months ago, in reply to /69
- @snakehoney:@nebeda цели у меня, всё ок. Определения тебе не нужны, ты всё равно их не приемлешь.from HOME78D93DC0, 3 months ago, in reply to /84
- @nebeda:@snakehoney неосиляторное быдло, на техничности определений одна из основ моего метода, а ты просто хуйfrom nyaserver, 3 months ago, in reply to /85
- @demiazz:@0xd34df00d ну можно и так. там целая наука по конфигурациям сетей ) я помню как нам рассказывали. в общем случае да. вес рандомом )from Gajim, 3 months ago, in reply to /63
- @0xd34df00d:@nebeda По сравнению с твоими велосипедами личкрафты — детский лепет.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /86
- @nebeda:@snakehoney ты даже придуманные цели не осилил вербализовать, хуле ты хочешь получить от разумных словfrom nyaserver, 3 months ago, in reply to /88
- @nebeda:@0xd34df00d как всегда неосилятор может кидаться говном, но не способен врубить мозг по темеfrom nyaserver, 3 months ago, in reply to /89
- @snakehoney:@nebeda лол, небеда снова не может ответить ни на один вопрос и кидается вместо этого какашками.from HOME78D93DC0, 3 months ago, in reply to /90
- @nebeda:@snakehoney это я тут не отвечаю на вопрос? ты даже на этот уже не ответилfrom nyaserver, 3 months ago, in reply to /92
- @snakehoney:@nebeda да, это ты тут не отвечаешь на вопрос.from HOME78D93DC0, 3 months ago, in reply to /93
- @snakehoney:@nebeda сначала прочитал как "ушлый", перечитал и опечалился. Твои реакции однообразны, как у инфузории-туфельки.from HOME78D93DC0, 3 months ago, in reply to /97
- @nebeda:@snakehoney если ты осилишь реакции туфли, ты уже разовьёшься больше, чем любой мой собеседник в этом тредеfrom nyaserver, 3 months ago, in reply to /98
- @0xd34df00d:@rtsome Мем мемом, а это лучшая из работ, которая была доступна на третьем курсе на начале базы. Тут хотя бы есть туева хуча параметров, с которыми можно поиграться и посмотреть, как оно себя будет вести, а не ебаные SVN-регрессии.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /100
- @0xd34df00d:@rtsome А, блин, да, совсем уже с этими vcs'ами.
У нас кафедра только на 3 курсе началась, система физтеха же, ебана.from Azoth_primary, 3 months ago, in reply to /104