Boвa (07.01.2023 16:03, просмотров: 168) ответил Cкpипaч на А вы пробовали? Комбинировать? Серьёзно, очень интересно было бы
почитать. А то как-то не вижу я модели. Слишком разные подходы.-
- Пробовали - фигня. Нейросеть это тренировки. И если тренировка идет
по гибриду, то на самом деле, "жесткая логика" просто будет
поглащена моделью. Понимаете? - Cкpипaч(07.01.2023 20:28)
- ""жесткая логика" просто будет поглащена" Значит вы что-то криво спроектировали на уровне структурной схемы. - Boвa(08.01.2023 11:37)
- Ну все же, кмк, можно контролировать выход нейросетки по жёстко
заданным граничным значениям. Типо ежели сеть решила тормозить -
тормозим, а вот если решила вдруг по газам вдарить - то ну его.
Короче, рубильник "стоять, нах" должен быть отдельный и
независимый. - LightElf(08.01.2023 02:55)
- Еще раз, когда модель прогнали по датасету несколько десятков
миллионов раз, на все жесткие проверки она почти 100% будет
натренирована. Чисто как рубильник - можно, как методику
проектирования, позволяющую решать различные части задачи
различными методами - нет. Cкpипaч(439 знак., 08.01.2023 09:27)
- Вставлю свои 5 копеек, если вам через плечо любопытно посмотреть.
Нейросеть можно воспринимать как набор функций (полиномов) для
вычисления/прогнозирования значений для произвольного аргумента.
Обучение - поиск коэффициентов этих полиномов. В простейшем случае
- имеем две точки (два набора для обучения), по которым можно
построить прямую, а также фрагменты параболы и др. полиномов, но с
% ошибки. Чем больше точек (датасетов) - тем точнее
полином/апроксимация. Но если мы Costic(641 знак., 09.01.2023 18:47)
- Ключевое в понимании нейросетей - их не программируют, их тренируют. И данные для тренировки (пары: пример входных данных - ожидаемый результат) имеют решающее значение. Секрет успеха и неуспеха - в них, а не во внутренней структуре сети. Предполагается что размерностей в таблице - достаточно много. С запасом на пару порядков. - Cкpипaч(09.01.2023 23:10)
- Еще раз, напрягает именно вот это вот "почти 100% будет натренирована". Хочеццо, чтобы недопустимые/опасные
выходные значения отсекались жестко и независимо от подбора
датасетов. - LightElf(09.01.2023 13:33)
- А кстати, можно же обучить нейросеть быть, например, дешифратором
для семисегментника? )) Что, будет ненулевая вероятность искажений? - maik-vs(09.01.2023 13:54)
- Если обучить нейросеть на цифрах 0..9, то она будет 100% без ошибок. А вот с написанием "А", "Б", "С", итп - будут серьёзные проблемы. PS в приближении, нейросеть можно считать неким аналогом табличного преобразования. Есть ответ в таблице - всё хорошо. Нет ответа - всё хреново - argus98(09.01.2023 21:35)
- Это лишнее, как эфир для света. maik-vs(256 знак., 09.01.2023 13:49)
- А кстати, можно же обучить нейросеть быть, например, дешифратором
для семисегментника? )) Что, будет ненулевая вероятность искажений? - maik-vs(09.01.2023 13:54)
- Так в чем проблема? Если нейросеть сигналит, что нужен переход и
логика считает что переход возможен то нехай будет переход в новое
состояние. - Boвa(08.01.2023 10:37)
- Как я понимаю, опыта по нейросетям у вас ноль. - Cкpипaч(08.01.2023 10:49)
- Как я понимаю вы прочитали какую-то методичку/статью на хабре (что
еще хуже) про нейросеть, где все было красиво и полезли с
новоприобретенными знаниями в шкаф автоматики. В итоге эксперимент
закончился ожидаемо. Скажите, что вы хотели соорудить? - Boвa(08.01.2023 10:58 - 14:49)
- Я прошел курс по нейросетям в еврейской школе повышения
квалификации (Hillel IT School). Преподают - только
профессиональные практики, в конце - дипломный проект (мой:
распознавание показаний счетчиков по фотке с мобильника) Cкpипaч(131 знак., 08.01.2023 14:32, картинка)
- Еврейские практики? Смешно. Ну кроме продаж понтов конечно , это да , тут они спецы. - PlainUser(09.01.2023 14:04)
- Наверное есть разница между структурой системы для распознавания
показаний счетчика и системой для непрерывного или логического
управления с использованием нейросети. Куда вы вообще хотели
нейросеть запихнуть? Поставить её заместо ПИД регулятора? - Boвa(08.01.2023 14:49)
- Вова. Вы неимоверно заинтриговали! Ваш уровень компетенции по нейросетям - в студию! - Cкpипaч(08.01.2023 14:54)
- Я прошел курс по нейросетям в еврейской школе повышения
квалификации (Hillel IT School). Преподают - только
профессиональные практики, в конце - дипломный проект (мой:
распознавание показаний счетчиков по фотке с мобильника) Cкpипaч(131 знак., 08.01.2023 14:32, картинка)
- Как я понимаю вы прочитали какую-то методичку/статью на хабре (что
еще хуже) про нейросеть, где все было красиво и полезли с
новоприобретенными знаниями в шкаф автоматики. В итоге эксперимент
закончился ожидаемо. Скажите, что вы хотели соорудить? - Boвa(08.01.2023 10:58 - 14:49)
- Как я понимаю, опыта по нейросетям у вас ноль. - Cкpипaч(08.01.2023 10:49)
- Вставлю свои 5 копеек, если вам через плечо любопытно посмотреть.
Нейросеть можно воспринимать как набор функций (полиномов) для
вычисления/прогнозирования значений для произвольного аргумента.
Обучение - поиск коэффициентов этих полиномов. В простейшем случае
- имеем две точки (два набора для обучения), по которым можно
построить прямую, а также фрагменты параболы и др. полиномов, но с
% ошибки. Чем больше точек (датасетов) - тем точнее
полином/апроксимация. Но если мы Costic(641 знак., 09.01.2023 18:47)
- Еще раз, когда модель прогнали по датасету несколько десятков
миллионов раз, на все жесткие проверки она почти 100% будет
натренирована. Чисто как рубильник - можно, как методику
проектирования, позволяющую решать различные части задачи
различными методами - нет. Cкpипaч(439 знак., 08.01.2023 09:27)
- Пробовали - фигня. Нейросеть это тренировки. И если тренировка идет
по гибриду, то на самом деле, "жесткая логика" просто будет
поглащена моделью. Понимаете? - Cкpипaч(07.01.2023 20:28)
