Dodaj wpis w tym temacie
Spis tematów | Strona: 1 2 ... 18 19 20 21 Wyślij wiadomość do admina |
Przewiń wpisy ↓ | lstm |
2025-07-21 (17:57)![]() Data rejestracji: 2009-06-02 Ilość postów: 2668 ![]() | wpis nr 1 572 956 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Multiest nie przeszkadzaj . Bo nic się nie dowiesz . A nic nie wiesz . Na sieciach się nie znasz . Masz szansę coś się dowiedzieć . Ja poczekam . Jak się uspokoisz to napiszę kilka istotnych spraw o istocie Patterns.O czym nie wiesz . Na razie --- wpis edytowano 2025-07-21 17:59 --- |
2025-07-21 (20:58)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 572 975 [ CZCIONKA MONOSPACE ] "napiszę kilka istotnych spraw o istocie Patterns.O czym nie wiesz ." Niczego nie napiszesz bo nie wiesz że Pattern to wzorzec dla sieci neuronowej , chyba że chcesz używać Dark Patterns czyli technik manipulacji. Zamiast opowiadania bajek lepiej rozwiń temat że masło jest maślane, będzie z pożytkiem dla obronności i całej ludzkości a w temacie "jak lać wodę do silnika" przeszkadzać nie bedę. I wogóle czasu szkoda. --- wpis edytowano 2025-07-21 21:04 --- |
2025-07-22 (06:11)![]() Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 343 ![]() | wpis nr 1 573 020 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Z tą pamięcią w sieciach to masz Mariusz rację, tylko jak to wykorzystać w praktyce ? Popatrz na multitesta jak potrafi praktycznie coś zaproponować. Ta ostatnia propozycja jego jest warta przetestowania. Pozdrawiam. |
2025-07-25 (21:06)![]() Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 343 ![]() | wpis nr 1 573 416 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Naszła mnie taka dygresja czy faktycznie lstm ? czy nie ma nic lepszego ? bo ja chyba znowu zmieniłem zdanie. Czy nie chodzi o wzorce ? Pozdrawiam. |
2025-07-28 (12:37)![]() Data rejestracji: 2021-02-25 Ilość postów: 2997 ![]() | wpis nr 1 573 712 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Co sądzicie o prezentacji ssn przez pana Grzegorza? Jak dla mnie, bomba! Jasno, czysto i klarownie. Ciekawe czy pan Grzegorz posiadając swoją wiedzę "pyknie" sobie od czasu do czasu szósteczkę w Lotto (6/6)? |
2025-07-28 (13:48)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 573 719 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Naszła mnie taka dygresja czy faktycznie lstm ? czy nie ma nic lepszego ? bo ja chyba znowu zmieniłem zdanie. Czy nie chodzi o wzorce ? ===================================== heme24 Zaitun Time Series to był dobry wybór, ale czy nie ma nic lepszego ? We wszystkich statystykach analizuje się przecież poprzednie losowania i za dobrą baze losowań uważa się taką gdzie losowania są ułożone kolejno zgodnie z numerem losowania i datą. Przecież taki układ to nic innego jak szeregi czasowe a używanie takiego szeregu jak kolejnych częstosci i odstępów liczby to normalne i typowe dla odpowiedniego modelu sieci z tego programu. Jednak żaden z modeli w ZTS nie ma LSTM, tam neuron niczego nie pamięta po tym jak przekazał stan wagi do następnego/następnych neuronów. To może być niewystarczające dla pełnej analizy " Co jest po czym " Czy zależy nam żeby neuron "pamietał coś więcej " ? Można to porównać np. do rozmowy telefonicznej. Podjęcia decyzji czy odebrać telefon ? Na danych wejściowych, kto dzwoni , w jakiej porze ? jako wagi, to twoje preferencje, czy lubisz tą osobe , czy o tej porze odbierasz telefon. Suma tego wszystkiego do sygnał do decyzji, odbieram czy nie ? W analogii do LSTM na decyzję odebrania telefonu może wpłynąć dodatkow pamięć tego że ta osoba już 3 razy dzwoniła, albo że to spam. Można tą analogię przenieść też na typowania liczb: Jeśli liczba 17 "dzwoni" — a sieć pamięta, że ostatnio była często trafna to uwzgledni to zwiększy wagi w kontekście danego zakresu i liczba zostaje wybrana. Nauka takich preferencji to utrwalenie wzorca - w przypadku typowania liczb - reguły że ma tak samo trafnie działać na nowych losowaniach. Utrzymanie trwałej pamieci aby ponownie nie uczyć to jedno z najważniejszych wyzwań jak zapisać te rozmaite dane bo że zapisać trzeba ten "ulotny stan" to nawet wie kilkuletnie dziecko z smarfonem że musi zapisać stan gry żeby wrócić do niej jak mamusia chce taką "zabawę " przerwać. |
2025-07-28 (22:17)![]() Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 343 ![]() | wpis nr 1 573 779 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multitest z ta pamięcią chodzi o to że sieć uczy się na blachę, a w zasadzie to nie ma czego się uczyć. Bardziej chodzi o jakieś wzorce.Czy lstm nie są za dokładne? Są inne sieci choćby sieci Hopfielda, czy autoencodery . Pozdrawiam. |
2025-07-28 (23:14)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 573 803 [ CZCIONKA MONOSPACE ] heme24 Tak, jeśli sieć ma dużo warstw, neuronów lub parametrów w stosunku do danych, może „nauczyć się” dosłownie każdego przykładu, wykuć jak powiedziałeś na blachę, zamiast rozpoznać uogólnione zależności, pasujące do rożnych przykładów, czyli wzorce a nie jakieś tam wzorce. Nie musi to być wcale kwestia LSTM, raczej w tym przypadku mocniejszy sygnał powinien bardziej inspirować do tworzenia pasującej reguły dla różnych przypadków, tak jak w tym przykładzie z telefonem. A z tym uczeniem na blachę to oczywiście są znane techniki dla takiego problemu ale może najpierw chyba zaczynać od małych wartosci ustawień i wprowadzać naprawdę przemyślane dane. Wybrany model sieci zalezy od tego jak pasuje do Twojego pomysłu a nie odwrotnie. Nie będzie tych pomysłów wprost z książek , z forum , z internetu. Tak to nie działa. --- wpis edytowano 2025-07-28 23:29 --- |
2025-07-30 (14:25)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 573 955 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Po przeanalizowaniu: Najlepsze: Typowanie liczby w określonym kontekście np. "powrotów" Najlepsza: LSTM Hopfield na inne eksperymenty. |
2025-07-30 (18:48)![]() Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 343 ![]() | wpis nr 1 573 972 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multitest nie badałem sieci kontekstowej, na razie wkładam dane liczbowe bez kontekstu. I tu sieci Hopfielda ,rbm i autoencodery daja lepsze rezultaty, chociaż jestem na początku i może to złudzenie. A jak tworzysz architekturę sieci Hopfielda i rbm bo to nie jest proste i jednoznaczne , bo nie ma uczenia. Pozdrawiam. |
2025-08-02 (00:05)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 574 290 [ CZCIONKA MONOSPACE ] heme24 Nie ma jakiejś specjalnej sieci kontekstowej choć za taką można uznać LSTM z użyciem w kontekście czasowym. Gdy mówię o kontekście to mam na myśli pomysły która mają zwiększać "wygrywalność" liczby. Jeden może pasować do LSTM inny na przykład do Hopfielda chociaż tu nie wiem... Czy mam ze staruszkiem Hopfieldem puzzle układać ? Widzisz sens rekonstrukcji wzorca? To może już lepiej Autoenkoder dla pomysłu na "brakujące" liczby ? |
2025-08-02 (09:25)![]() Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 343 ![]() | wpis nr 1 574 298 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multitest widzę sens w tego rodzaju sieciach zwłaszcza RBM ,na razie to początek i może to być złudzenie, ale wyniki ciekawe. Czy mogę ci przesłać na maila moją sieć ? ty jesteś specem od sieci to może zaproponujesz jakieś zmiany. I będę miał tez pytanie do ciebie , ale nie na forum. Pozdrawiam. |
2025-08-02 (21:26)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 574 369 [ CZCIONKA MONOSPACE ] heme24, W RBM mogą być ciekawe wyniki. Można spróbować pójść w kierunku "inteligentnej statystyki". ale forum jest jak tuba... Pozdrawiam. |
2025-08-03 (17:02)![]() Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 343 ![]() | wpis nr 1 574 446 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multitest polecam GaussianRBM , zauważ że te sieci jako nieliczne lubią liczby żywe czyli bezpośrednie. Ale to początki badania. Pozdrawiam. |
2025-08-06 (19:30)![]() Data rejestracji: 2009-06-02 Ilość postów: 2668 ![]() | wpis nr 1 574 806 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Phenomena ========================================= To tajemnicze słowo może zrozumieć tylko taki człowiek ,który chce wygrać w grę losową i podchodzi do sprawy poważnie . Musi także mieć wielką wyobraźnię . Tacy ,którzy mają własne ugruntowane poglądy nie mają szans . Phenomena to zjawisko mechanizmu liczb losowych . Niestety to trzeba wymyśleć a nikt nie opisze Phenomena w internecie . -------------------------------------------------------------------------------- W naszym przypadku Phenomena to zjawisko takie: jutrzejszy wynik zależy od poprzednich wyników . Czyli wszystko odbywa się w czasie . No i sieci neuronowe typu Backpropagation do tego się nie nadają . W 1996 roku do POlski zaczęły docierać pierwsze sygnały o powstaniu nowej grupy sieci neuronowych . Sieci rekurencyjnych . Sieci typu Backpropagation charakteryzują się tym ,że sygnał przepływa tylko w jedną stronę:Od wejścia do wyjścia . W sieciach rekurencyjnych stosuje się sprzężenie zwrotne między wyjściem a wejściem sieci . Tak dzieje się właśnie w naszym mózgu . Była to nowa epoka w dziedzinie sieci neuronowych . MOżna zrobić taki rachunek : w siecich Backpropagation hipotetyczna inteligencja to 100 w sieciach rekurencyjnych to 20.000 jednostek. Dlaczego ? W sieci mającej 20 neuronów może być tysiąc sprzężeń i to kilku rodzajów : jak symetrycznych i niesymetrycznych . W 1996 roku otworzył się nowy świat , Takiego narzędzie dotąd nie mieliśmy. cdn.. |
2025-08-08 (20:59)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 575 023 [ CZCIONKA MONOSPACE ] heme24 czy "liczba żywa " to taka - co niedawno wystąpiła, - co często się powtarza, - jest „aktywna” statystycznie ? Skąd to pojęcie ? GaussianRBM nie może lubić „liczb żywych” bo po prostu tego pojęcia nie zna. Jeżeli już " lubi " to floaty albo binarne. Jeżeli to mają być wybrane liczby całkowite np. wyniki rzutu kostką albo z losowań, to wyniki będą raczej gorsze niż lepsze. Zobaczmy: [6, 14, 21, 30, 39] --- wpis edytowano 2025-08-08 21:02 --- |
2025-08-09 (07:51)![]() Data rejestracji: 2021-02-25 Ilość postów: 2997 ![]() | wpis nr 1 575 065 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Tworzę sobie jakiś algorytm (np. taki, że podaję mu X rzutów kostką i chcę aby ten algorytm podał mi prognozę na (X+1) rzut kostką) i gdy podam temu algorytmowi ciąg: 5553423163, to ten algorytm zawsze mi odpowie np. 4. czyli dla konkretnego ciągu otrzymam zawsze taką sama odpowiedź. Jeżeli mam już NAUCZONĄ/KOMPLETNĄ/ZAPISANĄ sieć backpropagation i podam jej jakiś ciąg, to dla konkretnego (STAŁEGO) ciągu otrzymam zawsze taką sama odpowiedź. I teraz mam pytanie dla kolegów zajmujących się sieciami: Jeżeli mam już NAUCZONĄ/KOMPLETNĄ/ZAPISANĄ sieć rekurencyjną (może być LSTM) i podam jej jakiś ciąg, to czy dla konkretnego (STAŁEGO) ciągu otrzymam zawsze taką sama odpowiedź? |
2025-08-09 (14:20)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 575 098 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Kostka Sieć może nawet pomylić psa z kotem. Gdy wchodzić na czata, to pisze może popełniać błedy, ale tak, można zaprogramować żeby na losowy ciąg sieć mogła odpowiedzieć jedną stałą identyczną odpowiedzią. --- wpis edytowano 2025-08-09 14:34 --- |
2025-08-09 (17:43)![]() Data rejestracji: 2021-02-25 Ilość postów: 2997 ![]() | wpis nr 1 575 119 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Proszę o wyrozumiałość. Ja nie znam się na sieciach. Nie wiem jakie odpowiedzi dają sieci rekurencyjne np. LSTM. Moje pytanie brzmi: Jeżeli mam NAUCZONĄ/KOMPLETNĄ/ZAPISANĄ sieć rekurencyjną i podam jej ciąg 5553423163 to otrzymam odpowiedź: prognoza wynosi: 4. Jeżeli za jakiś czas podam sieci znów ciąg 5553423163 to czy ponownie odpowiedzią będzie 4? Pytam bo nie wiem. Wy wiecie bo używacie tych sieci. Czy jeżeli mam już NAUCZONĄ/KOMPLETNĄ/ZAPISANĄ sieć rekurencyjną (może być LSTM) i podam jej jakiś ciąg, to czy dla konkretnego (STAŁEGO) ciągu otrzymam zawsze taką sama odpowiedź? |
2025-08-09 (23:01)![]() Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6090 ![]() | wpis nr 1 575 148 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Kostka, A co powiedział Chat ? Czy to nie było wystarczające ? |
| Dodaj wpis w tym temacie | Spis tematów | Wyniki lotto | Strona: 1 2 ... 18 19 20 21 Wyślij wiadomość do admina |