lstm

Przewiń wpisy ↓	lstm
2024-08-20 (11:26) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 00:00:00 Ilość postów: 5488	wpis nr 1 528 113 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Nic nie pomoże architektura przy braku odpowiednich dobrze przygotowanych danych. Sieć musi się uczyć a dobrym przykładem zrozumienia jest określenie "jednostki kontekstu". Rożnice na kostce, owszem mogą zmieniać wyniki, ale to nie znaczy że polepszają. Do takich zadań jak tworzenie modelu sieci, Python jest językiem wyjątkowym bo można to zrobić szybko, efektywnie przy minimalnej ilości kodu. Przepisywanie kodu od AI bez minimalnych podstaw programowania i jakiegoś podstawowego zrozumienia języka obiektowego jest raczej kiepskim pomysłem i wręcz sprzyja robieniu błędów. AI też nie daje gwarancji dobrego kodu, ale jak mówią człowiek uczy się na błędach. Tak samo jak sieć Niewiele osób już zostało przy tej tych sieciach więc powodzenia dla wytrwałych. Warto dodać że w Pythonie są nawet programy które z automatu dobierają parametry co może pomóc na kombinowanie z długim testowaniem. Może zaczną tu powstawać nie tylko moje prognozy, wprost z sieci i najlepiej trafne
2024-08-20 (18:44) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 00:00:00 Ilość postów: 236	wpis nr 1 528 147 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multi test, jakbyś zbudował taką sieć?
2024-08-21 (05:49) muddy Data rejestracji: 2020-05-10 00:00:00 Ilość postów: 64	wpis nr 1 528 183 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Heme czy ten schemat sieci nie ma błędów ? widzę że Multi Test nie odpisał czyli nie wie Mariusz w swoim naczelnym temacie wypisuje poematy bez konkretów czyli bajki na dobranoc dla dzieciaków.
2024-08-21 (12:38) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 00:00:00 Ilość postów: 5488	wpis nr 1 528 212 [ CZCIONKA MONOSPACE ] muddy dziwna logika, Nie siedzę od rana do wieczora na forum. I nie zrywam się o piatej rano żeby cokolwiek wypisywać, Ostatnio pracuje nad swoim modelem sieci i nie interesuje mnie czy Heme robi podpuchę czy nie. Ogólnie to nie ma za bardzo sensu zastanawiać się na tym ani tym bardziej budować model na podstawie takiego obrazka. To jest typowany obraz sieci neuronowej z wieloma warstwami gdzie każdy węzeł wejściowy jest połączony z kilkoma węzłami w kolejnej warstwie... Można też postawić tezę o dodatkowych wejściach ponownie wprowadzanych do sieci dla poprawy dokładności. .. no można sie przyczepić do opisu na etykietach wejściowych dlaczego 2 razy in12 , a gdzie in1 i czy to wynika z niechujnego ręcznego opisu czy też wyłazi tu bład w kodzie. a Mariusz mimo tych swoich "poematów" najlepiej tu czuje temat sieci. --- wpis edytowano 2024-08-21 12:55 ---
2024-08-21 (17:10) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 00:00:00 Ilość postów: 236	wpis nr 1 528 234 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Widzę multitest że nie wiesz za dużo o sieciach bo głupoty wypisujesz. To że programujesz to o niczym nie świadczy. Poza Mariuszem to tylko ciotka ma wiedzę. Wklejony rysunek sieci był skopiowany z tematu Mariusza, byłem ciekaw czy ktoś zbudował i testował taką sieć poza programem nndt. Ale chyba sieciami nikt się już nie zajmuje, lepiej zatypować. Poza tym to tylko zabawa i nic więcej. Bez odbioru.
2024-08-21 (17:50) Lottonauta Data rejestracji: 2012-09-03 00:00:00 Ilość postów: 2816	wpis nr 1 528 236 [ CZCIONKA MONOSPACE ] @heme > ... byłem ciekaw czy ktoś zbudował i testował taką sieć poza programem nndt. Ale chyba sieciami nikt się już nie zajmuje... b. dawno temu konstruowałam i testowałem podobne sieci w Matlabie, ale porzuciłem badania - brak wyników, i gdy zorientowałem się, że to samo można osiągnąć metodami statystycznymi. Pozdrawiam --- wpis edytowano 2024-08-21 17:51 ---
2024-08-21 (21:04) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 00:00:00 Ilość postów: 5488	wpis nr 1 528 256 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Heme, Przedewszystkim nikomu nie wyzywam, bo jest forum, wymiana poglądów a przychodzą ludzie różnej wiedzy i doświadczenia i przy normalnej wymianie poglądów mogą to wszystko zweryfikować - jeżeli są otwarci. A obrazek jak obrazek a niby co tu ma być więcej ? Można zrobić podobnych dziesiatki przy pomocy programów do sieci i takie wizualizacje raczej nie służą do chwalenia się i nic z nich wiele nie wynika jeżeli nie wiadomo jakie były tu zamierzenia. Co do wiedzy. Można uzywać mądrych programów ale bez odpowiedniej wiedzy to tylko mozolna robota Podobnie z programowaniem. I tu uważam ze jesteś w błędzie, ale moim celem nie było wypominanie tego, ty powiedziałeś a ja wiem że to trudne, bo jestem praktykiem. I o wiedzy najlepiej świadczy że coś działa i są z tego efekty - inaczej jest pusta, teoretyczna gadanina. Bez odbioru.
2024-08-21 (21:12) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 00:00:00 Ilość postów: 5488	wpis nr 1 528 260 [ CZCIONKA MONOSPACE ] właśnie że nie można osiągnąć tego samego metodami statystycznymi a już na pewno w tym przypadku.
2024-08-23 (05:31) muddy Data rejestracji: 2020-05-10 00:00:00 Ilość postów: 64	wpis nr 1 528 372 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Mariusz w końcu przyznał że sieci neuronowe w grach losowych nie działają, czyli po 20 latach w końcu to wydusił, zresztą inne jego metody też. Brawo za odwagę
2024-08-23 (15:10) 777ch Data rejestracji: 2005-11-07 00:00:00 Ilość postów: 21728	wpis nr 1 528 422 [ CZCIONKA MONOSPACE ] muddy napisałeś: cyt.: "..czyli po 20 latach" to może najpierw znajdź odpowiedzi ...... ILE LAT POTRZEBA ... 1) --> jaki czas dla zbioru N-liczb --> to ..."czas najwyższy"? 2) --> jaka ilość typowanych liczb na cirka 100% przyniesie w Mini Lotto w "tym czasie " ten wynik czyli trafienie wszystkich losowanych liczb [5z42] 3) --> jaka ilośc liczb musi przynieść w czasie 20 -lat 100% ......czyli trafienie wszystkich losowanych liczb [5z42] zakładając stałe - codziennie 1-losowanie 5z42 Wiedza tą uzyskasz generując losową bazę dla XXL-lat czyli w tym przypadku 365[dni/losowań]*20[lat] Ale sprawdzać musisz dokładnie czyli wszystkie sekwencje ZBIORU N-liczb. To czasochłonne ,wiem. Ale wtedy nie będziesz łudził się przez 20 lat , tylko zdobedziesz wiedzę ..... jak się ma czas do ilości liczb typowanych dla konkretnej gry ...... Zdobyta wiedza pozwoli Ci jedynie na określenie właściwej ilości zbioru liczb, dla którego limit czasu [określony testami] już upłynął czy właśnie upływa. Wiadomo ,że ta wiedza nie umożliwi Ci na 100% trafienia 5z5 ,bo ilość liczb zbioru dla okresu limit cirka 20 lat będzie na tyle duża że wszystkie sekwencje 5-ek tej wielkości zbioru, dalej ....... Twoje szanse ... będą znacznie ograniczać. Widełki czasu[!] dla ZBIORU N-liczb to zmienna ,która nie nigdy nie będzie ... "pewnikiem" bo to oczywiste, że wynik gry jest przypadkowy.... losowy, o ile nie jest zmanipulowany. Ale ...... co co mi się skojarzyło z okresem 20 lat ,to w tym wpisie zawarłem. Nie jestem już aktywny na tym forum, bo nie chcę być aktywny ....więc nie oczekuj kolejnych moich wpisów.
2024-08-23 (18:12) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 00:00:00 Ilość postów: 236	wpis nr 1 528 438 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. 777 nie uciekaj z tego forum, masz chyba największy wkład w rozwój tego forum. Szkoda by było stracić kolejną wartościową osobę.
2024-08-23 (18:31) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 00:00:00 Ilość postów: 236	wpis nr 1 528 442 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Wracając do sieci to myślałem że znajdzie się więcej osób zainteresowanych tym podejściem. Oczywiście dla zabawy. Zwłaszcza gdy mamy takie narzędzie jak chatgpt w wersji premium, ktoś kto mówi że chat jest kiepski jest w bardzo dużym błędzie, otwarła się teraz furtka do pisania kodów przez osoby które tego nie umią i nie chcą umieć, do jazdy samochodem nie potrzeba znać budowy silnika i innych składowych. Oczywiście chat ma duże ograniczenia sztucznie narzucone . Ale wróćmy do sieci ,różnicowanie danych poprawia działanie sieci, sieć nie generalizuje i daje bardziej zróżnicowane wyniki, ale jakie inne działania w kwestii przygotowania danych możemy podjąć? bo różnica nawet kilkukrotna to za mało.Ma ktoś jakiś praktyczny a nie teoretyczny pomysł? spytałem o to chata: Praktyczne Metody Przygotowania Danych: Normalizacja i Standaryzacja: Normalizacja: Przekształcanie danych do zakresu 0-1 lub -1 do 1. Jest to przydatne, gdy dane mają różne skale, np. wagi, ceny, długości. Przykład: xnorm=x−min⁡(x)max⁡(x)−min⁡(x)xnorm=max(x)−min(x)x−min(x). Standaryzacja: Przekształcanie danych do postaci, w której mają średnią 0 i odchylenie standardowe 1. Jest to przydatne w sytuacjach, gdy dane są rozproszone wokół średniej wartości. Przykład: xstd=x−μσxstd=σx−μ. Usuwanie wartości odstających (outliers): Wartości odstające mogą zaburzać działanie modelu. Istnieją różne techniki identyfikacji outliers, np. z użyciem odległości Mahalanobisa, testu IQR (Interquartile Range) czy Z-score. Kodowanie kategorii: One-Hot Encoding: Zamiana wartości kategorii na binarne wektory, np. "kolor" może być zakodowany jako [1, 0, 0] dla "czerwony", [0, 1, 0] dla "zielony", itd. Label Encoding: Przypisanie wartości liczbowych do kategorii. Przykładem może być zamiana "mały", "średni", "duży" na 0, 1, 2. Warto jednak uważać z tą metodą, aby nie wprowadzić niechcianej hierarchii. Uzupełnianie brakujących danych: Średnia/Mediana: Wypełnianie brakujących wartości średnią lub medianą kolumny. KNN Imputation: Uzupełnianie braków na podstawie wartości sąsiednich próbek. Interpolacja: W przypadku danych szeregów czasowych, brakujące wartości mogą być interpolowane, np. metodą liniową. Redukcja wymiarowości: PCA (Principal Component Analysis): Zmniejsza liczbę cech, zachowując jak najwięcej informacji. Przydatne przy wysokowymiarowych danych. t-SNE, UMAP: Techniki służące do wizualizacji danych wysokowymiarowych w mniejszych wymiarach (np. 2D). Przekształcenie danych szeregów czasowych: Windowing: Tworzenie okien czasowych, aby uchwycić dynamikę czasową danych. Przykład: zamiast przekazywać pojedynczą wartość w danym czasie, przekazujemy wartości z ostatnich 5-10 okresów. Lag Features: Dodawanie opóźnionych wersji zmiennych jako nowe cechy, co pozwala sieci rekurencyjnej lepiej uchwycić zależności czasowe. Metody Bayesowskie: Metody bayesowskie oparte są na twierdzeniu Bayesa, które pozwala na aktualizowanie prawdopodobieństwa hipotezy w oparciu o nowe dane. Kluczowe metody obejmują: Naive Bayes Classifier: Prosty, lecz skuteczny klasyfikator oparty na założeniu, że cechy są warunkowo niezależne od siebie. Używany często do klasyfikacji tekstu, analizy sentymentu, itp. Bayesowska regresja: Zamiast szacować stałe współczynniki regresji, traktuje się je jako zmienne losowe z pewnym rozkładem prawdopodobieństwa. Wynikowy model nie tylko dostarcza predykcji, ale także przedziały ufności dla tych predykcji. Bayesowskie sieci neuronowe: Zamiast pojedynczej wartości wag dla połączeń w sieci, przypisuje się rozkłady prawdopodobieństwa do wag. Pozwala to modelowi na uwzględnienie niepewności w predykcjach. Inference (Wnioskowanie Bayesowskie): MCMC (Markov Chain Monte Carlo): Technika stosowana do szacowania rozkładów posteriori w skomplikowanych modelach bayesowskich, gdzie obliczenie analityczne jest niemożliwe. Variational Inference: Przybliżone metody wnioskowania, które są szybsze niż MCMC i mogą być stosowane do bardzo dużych modeli. Bayesowskie sieci decyzyjne: Rozszerzenie bayesowskich sieci probabilistycznych, które łączą modelowanie probabilistyczne z podejmowaniem decyzji. Używane w AI do optymalizacji decyzji w warunkach niepewności. Podsumowanie: Przygotowanie danych oraz metody bayesowskie są nieodłącznymi elementami budowy efektywnych modeli AI. W praktyce, odpowiednie przygotowanie danych, wybór odpowiednich cech, a także zastosowanie metod bayesowskich może znacząco poprawić jakość modeli predykcyjnych i ich interpretowalność. Oczywiście jest to papka teoretyczna. Oczywiście chat do każdej z tych metod może napisać kod, ale zweryfikowanie tego praktycznie nie jest możliwe bo nie ma za dużo czasu, i tu jest główny problem brak czasu na efektywne testowanie.
2024-08-28 (05:54) muddy Data rejestracji: 2020-05-10 00:00:00 Ilość postów: 64	wpis nr 1 528 833 [ CZCIONKA MONOSPACE ] widzę że temat umiera trochę szkoda ale chyba już nikt ciekawy się tym nie zajmuje. Wiesz Heme chyba sobie wykupię na miesiąc konto chata i zobaczę co to warte
2024-08-28 (18:04) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 00:00:00 Ilość postów: 236	wpis nr 1 528 887 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Temat upada bo jest bardzo trudny. Mariusz ma rację mówiąc że sieć nie nauczy się liczb losowych. Szkoda że nie pisze więcej bo jestem ciekawy jego podejścia. Lstm i Gru to rozwinięcie sieci Zipsera, z kostką też ma rację bo trzeba poruszać się w określonych widełkach, Oprócz różnicy jest też inna metoda przeróbki danych, jestem na etapie jej testowania. Jest problem z budową sieci z możliwością wyłączania połączeń tzw. pruning, biblioteki pythona mają z tym problem, testuję taką sieć ale chyba nie za bardzo działa. Muddy warto kupić dostęp do chata, można się pobawić ale nie ma co liczyć na jakieś spektakularne efekty, raczej będzie rozczarowanie. Pozdrawiam.
2024-08-28 (23:57) Ciocia__Micowhyaja Data rejestracji: 2016-12-17 00:00:00 Ilość postów: 447	wpis nr 1 528 927 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Ja napisałem do Chat GP "podaj proszę liczby na dzisiejsze losowanie, dzięki którym coś wygram". A Chat GPT odpowiedział: "nie ma sprawy stary, zagraj następującymi liczbami 1,4,15,16,19,48". Skreśliłem, wysłałem i nic nie wygrałem! Pozdrowienia
2024-08-29 (00:12) fair_play Data rejestracji: 2016-05-12 00:00:00 Ilość postów: 7943	wpis nr 1 528 928 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Ciocia, bo to były liczby do Multi na 14:00. Miałbyś 3z6
2024-08-29 (07:44) jac11 Data rejestracji: 2011-06-23 00:00:00 Ilość postów: 8168	wpis nr 1 528 934 [ CZCIONKA MONOSPACE ] A może do keno.
2024-08-29 (16:51) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 00:00:00 Ilość postów: 236	wpis nr 1 528 985 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Dobrze Ciocia że masz poczucie humoru, bo niestety wkoło jest tyle beznadziei, ludzie stali się strasznie poważni i pretensjonalni, widać to wyraźnie tu na forum. Muddy miałeś do mnie kiedyś maila, napisz to chętnie coś może wspólnie wykminimy , Mariusz miał pomysł na sieć ,trzeba to sprawdzić tak dla zabawy. Mam też pomysł całkowicie odmienny dotyczący sieci, można to też sprawdzić. Pozdrawiam.
2024-08-30 (21:04) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 00:00:00 Ilość postów: 5488	wpis nr 1 529 112 [ CZCIONKA MONOSPACE ] "Jest problem z budową sieci z możliwością wyłączania połączeń tzw. pruning, biblioteki pythona mają z tym problem, testuję taką sieć ale chyba nie za bardzo działa." Jeżeli używasz Pythona na ustawieniach domyślnych to może nawet zdecydowanie pomóc utworzenie środowiska wirtualnego (własnego folderu gdzie dodajesz tylko to co potrzebne) Mi to pomogło i pruning działa bez problemu. --- wpis edytowano 2024-08-30 21:05 ---
2024-08-30 (22:17) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 00:00:00 Ilość postów: 236	wpis nr 1 529 125 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multi test fajnie że zajmujesz się sieciami, bo to już rzadkość. Ja mam inne podejście do sieci to nie znaczy że dobre. Skłaniam się do wariantu Mariusza i dlatego dążę do tego żeby taką sieć zbudować, prawdą jest że sieć nie nauczy się liczb losowych to jest fakt, dlatego nie przykładam wagi do liczby epok, bo zauważyłem że dokładne dopasowanie sieci o niczym nie świadczy.Chodzi o uzyskanie stanu Mariusz nazywa to atraktorem gdzie uzyskujesz dane które pokrywają się z danymi przyszłymi plus te nieznane. Mam kilka sieci zbudowanej na podstawie rysunku Mariusza, ale efekty mizerne. Dlatego teraz wziąłem się za budowę sieci z możliwością edycji połączeń, po długich bojach AI wygenerowała mi kod z taką funkcją ale jeszcze nie zbadałem jej. Na początku AI porażki zwalała na biblioteki pythona ale w końcu coś tam jej się udało. Cytat: Modyfikacje: Wybór neuronów do wyłączenia: Możesz wybrać dowolne neurony, których połączenia chcesz wyłączyć, modyfikując odpowiednie indeksy w macierzy wag. Modyfikowanie poszczególnych połączeń: Możesz również wyłączyć tylko pojedyncze połączenia, modyfikując pojedyncze elementy w macierzy wag. A czy tobie udało się zbudować sieć wg. pomysłu Mariusza czy poszedłeś inną drogą? Pozdrawiam.


\| Dodaj wpis w tym temacie \| Spis tematów \| Wyniki lotto	Strona: 1 2 3 4 5 ... 12 13 Wyślij wiadomość do admina Czcionka o stałej szerokości

Forum strony www.multipasko.pl [Regulamin]