>>1162357 (OP)
> Blockchain — database
Lolwut. И к криптовалютам надо было "candy wrappers" написать.

Так бля. Пацаны, нужна помощь ньюфагу полному.
Знаю все необходимую матбазу из шапки. Умею немного в плюсы, знаю чуть-чуть теории из алгоритмов на больших объемах данных(т.е. получить что-то из огромной базы с высокой вероятностью), типа кластеризации или работы с разряженными матрицами. Рассказывали что-то про распарарллеливание и как это должно работать в хадупе, но ничего прикладного так и не сделали. Все, что умею мне нравится.
Расскажите, куда катиться с такими начальными(в смысле мне это нравится) и куда не стоит. Хотелось бы чего-нубидь сложного и не с курсеры. Заранее спасибо за любой ответ отличающийся от
>катиться к хуям

>>1162379
> куда катиться с такими начальными
Душить змею, десу. В смысле, питон учить. И матрицы никто не разряжает. Их делают более рЕдкими. От этого они становятся разреженными.

>>1162392
А после питона то что? Алсо он мне не очень нравится, если для дело надо, то конечно, но просто так его учить не тянет.
А про разреженные спасибо, мне тоже казалось, что так правильно, но я решил, что неправильно запомнил.

>>1162409
катиться в ScyPy. По сути в науку. Дальше неизбежно столкнёшься с морфологией, а тм и Перельман пришлёт тебе на обсуждение очередную статью

>>1162423
На работу то меня возьмут с этой штукой?

>>1162423
Алсо Перельман же дифференциальный геометр, это связано?

>>1162357 (OP)
>сиридины
Блять, как же я так проебался.
>>1162379
У тебя очень широкий вопрос. Погугли, какие задачи дип лёрнинг решает, выбери интересную, книжку из шапки почитай, потом найди список свежих пейперов по теме и реализуй методы из них.
>>1162425
В России скорее всего нет. Т.е. если ты чисто машобом хочешь, то нет.

>>1162429
>Т.е. если ты чисто машобом хочешь, то нет.
А что еще надо? кроме машоба?

>>1162433
Обычные прогерские скиллы, очевидно.

>>1162426
Ну чувак на таком уровне, где геометрия сливается с математикой, и одним словом это можно назвать логика. Человеческая логика сейчас находится на уровне Перельмана. Именно так мы сейчас осмысливаем предметы вокруг себя.

>>1162425
<ывают проскальзывают вакухи Big data etc

>>1162379
А че с курсерой не так?)

Для нейронок что важнее: проц или видеокарта?
Ну т.е. буквально, стоит ли ужимать бюджет немного на второе ради первого, или наоборот?

>>1162608
важно найти самый простой способ провести бейслайн в классификаторе. Если это не получается то начинаешь перебирать с помощью CPU.

>>1162608
Я в нейроночках диван, но советую сначала упереться в железку на практике, а потом считать бюджеты.

>>1162608
Для обучения - видеокарта, желательно с большим объёмом памяти, иначе будешь ебаться с подгрузкой данных кусками.

>>1162379
Тащем-то вводные у тебя считай нулевые так что начинай с курсеры и не выебывайся.

>>1162608
ryzen, 1080ti, 16+Гб для домашней системы стандарт сейчас

>>1162443
>логика
Я занимаюсь логикой и это очень далеко от диффуренциальных уравнений. Логика скорее похожа на самую слабую в смысле ограничений на объекты алгебру, но не более.
>>1162497
Видеоуроки и платить еще за это предлагают.
>>1162707
Еще раз, это вводные, чтобы объяснить что мне нравится, а что не особо. И что именно начинать на курсере то?
Насколько я понял, то, что я описал это не машоб а просто работа с большими объемами информации. Или я не прав?

>>1162357 (OP)
ОПчик, halite.io из шапки уже закончился. Можно мейлрушный канкурс вместо него поставить.

>>1162743
У тебя типичный вопрос из серии что мне делать со своей жизнью. Он не имеет смысла, как и твоя жизнь. Че хочешь, то и делай. Хочешь поступай на пхд, хочешь пускай krokodil по вене.

>>1162745
Блин, второй проёб в шапке. Тред медленно будет лимит набирать, но в следующий раз постараюсь на обосраться.

>>1162746
Не знаю. Я прошу рассказать какие есть направления и темы в том, что называется data science. Видимо это много.

>>1162379
Бамп вопросу.

>>1162751
Гугли. Тут секретов нет, интернет забит подобными вопросами.

>>1162751
статистика, r, julia
scala @ spark, clojure @ storm\onyx
катиться - в шад

курсера - это, кстати, не видосы, а курсы, и притом бесплатные (платный - сертифицированный сертификат)

>>1162758
>статистика, r, julia
>scala @ spark, clojure @ storm\onyx
>катиться - в шад
Спасибо, но это же все технологии или вообще языки, а статистику я вроде более менее знаю. В шад же меня не возьмут, да и в этом треде о нем нелестно отзывались. Да и там нужно выбрать одно из трех направлений, а в этом то вся проблема и заключается.
А по поводу курсеры я так понял, там в зависимости от курса либо плата за сертификат, либо плата за сам курс, есть триальная 7дневная версия, но все не то. И в основном там видеоуроки в этих самых курсах, по крайней мере в тех, что я видел.

>>1162357 (OP)
Как мне обучить нейросеть играть например в герои 6 не хуже человека, чтобы по тактике рвал, какую библиотеку скачать как начать обучения сети?

>>1162934
это очень сложно. Я думаю почти невозможно.
Для начала нужно распилить игру. найти то место которое отвечает за инпут. Переделать инпут с мышки на процесс, в котором крутится нейронка.
Дальше найти место которое отвечает за оутпут, в смысле то которое стоит перед оутпутом на видяху. Потому что там совсем мрак. Понять рендеры каких объектов ты видишь. Сделать мап этих обьектов в нейронку. Дальше нейронка запомианет паттерны движения этих объектов и учится. Проще конечно зареверсить движок, найти файлы которые отвечают за игровую механику, замапить их в нейронку. Потом обученная нейронка мапит свои оутпуты в апиху игры. но если ты такое сделаешь, можешь претендовать на нобелевскую премию в области нейросетей.

>>1162945
Наркоман? К какому-нибудь openai universe можно при делать любой вывод на экран и любые действия с клавой, мышкой итд. Там даже в примерах используются обычные игры, никто их не ковыряет. Другой вопрос, что научить нейроночку чему-то сложнее арканоида в домашних условиях вряд ли реально, мощности не те. Нужно как минимум поднимать всю эту ебулду на каком-нибудь амазоновском инстансе.

>>1162962
Мозг ведь не требует амазоновского инстанса.

>>1163006
Нейронные сети имеют такое же отношение к мозгу, как андеркаты и прочая хипстерская хуита - к нормальному виду.

Секундочку. почему абсолютно дегенеративное обсуждение про нейроночки так оживлено идет, а мой резонный вопрос про деление машоба и вообще науки об информации, до сих пор без ответа? Я же точно помню, что оп первых тредов не был идиотом. Что произошло?

>>1163019
Нейронки зохавали моцг

>>1163019
Во-первых, твой вопрос плохо сформулирован, и я не понимаю о чем он. Во-вторых, это место именно для дегенеративного обсуждения про нейроночки. За сириус бизнесом иди в реддит.

>>1163019
> а мой резонный вопрос про деление машоба и вообще науки об информации, до сих пор без ответа?
Что за вопрос-то?

>>1163065
чё делать то ёба бля нахуй то а?

>>1163067
> чё делать то
Ничего не делай. Так и победишь

>>1163067
Стакай xgboostы и сверточнхы слоев побольше накатывай.

>>1163065
>>1162379

Чего-то за последний год прогресс как-то не прогрессирует, вы не находите? Все возятся с GAN и reinforcement learning, только результатов особых не видно.

>>1163880
«День знаний» для ИИ: опубликован ТОП30 самых впечатляющих проектов по машинному обучению за прошедший год (v.2018)
https://habrahabr.ru/company/cloud4y/blog/346968/

Топ-10 трендов технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 году
https://habrahabr.ru/company/otus/blog/350614/

Да наоборот прогресс ускоряется, в 2016 году я вообще не слышал новости об нейронках и не знал что это.

>>1163019
>почему абсолютно дегенеративное обсуждение про нейроночки так оживлено идет, а мой резонный вопрос про деление машоба и вообще науки об информации, до сих пор без ответа?
Единственное адекватное деление машоба на два стула было сделано еще в 60-е - асимптотически-оптимальные и конечно-оптимальные алгоритмы. Первый случай - нейроночки и прочее говнишко, над которым можно прыгать с бубном до японской пасхи в надежде, что десяток дополнительных видюх, новая борода из более модного барбершопа и совместное камлание на коворкинге приведет к увеличению качества еще на 0,05%. Второй случай - алгоритмы на основе теории статистического обучения.

>>1164084
От первой до последней включительно?
Тогда 2 см, если нет, то 1.96 см.

>>1164102
4 мм.

>>1164084
>Over-fitting это же теремок (сказка такая) или даже украинское "рукавичка", этот принцип дети учат очень рано
Ну и в чем связь?
>>1164102
>>1164107
3.98мм

>>1164084
Смотря в каком порядке стоят тома

>>1164107
Лол, ну так дело в том что мелкие пидорахи узко мыслят, поэтому и быстрее.
Я сам обосрался, признаю, но как минимум взрослый человек если подумает над этой задачей больше 5 секунд поймет что книги могут стоять по разному, могут быть какие-то манякниги где первая страница в конце, маетматики могут еще в своих неэвклидовых гемоетриях позалипать. В общем хуита пример. И с теремком тоже. Специальные термины нужны т.к. им задают гораздо более узкий и точный смысл чем имеют привычные обывательске понятия, и потом дауны делают ошики из за недопонимания т.к. каждый понимает "манятеремок" или "сообразительный, но выбывший малый" по разному, либо делают акценты на разные характеристи этих мысленных объектов.

Короче очередной кукаерк в стиле "чейто энти ваши ученые там делают, лушеб коз выпасли или корову подоили, только деньхи наши тратят, дармоеды"

>>1163967
>изменение голоса
Это именно то, что я хотел сделать после прохождения машинного обучения на курсере. Неужели все так нетривиально?

>>1164119
А ты небось думал что нейроночки и машобчик это так, месяцок позалипал на курсах\книжках и можно на легке хуячить все те охуительные идеи, которые ты придерживал до изобретения ии?

>>1164167
А разве не так?
мимо

>>1164119
Нейронки нужны для хайпа и попила бабла, а твое изменение голоса решается на коленке любым ЯП.

>>1164182
Не решается (кроме добавления эффекта пердения в ведро).

>>1164189
И правда, как только без нейронок голоса раньше меняли. Кстати, какова математическая постановка задачи изменения голоса?

>>1164189
Есть куча синтезаторов голоса, а если копнешь глубже в акустику, то какие проблемы в его изменение?

>>1164181
Нет, всякие phd десятилетиями этим занимаются и в лучем случае могут побить какой-нибудь порог точности на 5-10% в имажнете или мнисте.
Любая крупная контора типа фейсбука, гугла, даже мейл ру имеют целые ресерч отделы, где лучшие в этом направлении люди за крупную зарплату каждодневно пытаются сделать что-то подобное. И тут такой вкатывается васян с двача после курсеры и мутит свой морфер изменятель голоса, бота для героев и прочих самореплецирующихся киборгов математиков.

А вот хуй, это так не работает

Как научить нейросеть делать RYTP ролики как на ютубе? Равнозначно ли это научению машины способности шутить?

>>1164193
>как только без нейронок голоса раньше меняли
Питч двигали, гармоник добавляли, да хорус. Это детский лепет. Автотюн незаметный до сих пор не могут сделать, епта.
>>1164194
>Есть куча синтезаторов голоса
Начнем с того, что они такое говно, что даже глухой отличит их от живого человека.
Под изменением голоса я понимаю качественный синтез, имитацию голоса конкретного человека, работу с интонацией.

>>1164209
>имитацию голоса конкретного человека
А, ну да, тут без нейронки и поллитры смузи не обойтись.

>>1163972
>Единственное адекватное деление машоба на два стула было сделано еще в 60-е - асимптотически-оптимальные и конечно-оптимальные алгоритмы
А можно поподробнее про второе? По каким запросам гуглить книги, что изучать.

>>1164209
Вот не пиздел бы, для всяких английских и испанских есть много годных синтезаторов, просто языки простые. Работа с интонацией заключается в определение семантики текста, а это NLP, там нейронки сосут в первую очередь.

>>1164200
Берёшь большое количество роликов, берёшь ган-ганчик, он тебе генерирует видосы. нет

>>1164238
Языки с тонами самые устойчивые к имитированию?

>>1164238
>Работа с интонацией заключается в определение семантики текста
Не

>>1164265
Ты школьнег?

>>1164199
Ты мыслишь ограниченно.
>>1164182
Любым ЯП не получится сделать голос конкретного человека, например.>>1164209
>Под изменением голоса я понимаю качественный синтез, имитацию голоса конкретного человека
Не, это перебор. Я еще в теорию кодирования голоса не вникал, но мне кажется, что просто покрутить параметры (с помощью ГА, например) для создания похожего голоса недостаточно, т.к. параметры будут единые для всего потока. Нейронка же, возможно, сможет адапитроваться к определенным патернам изменения голоса.

>>1164422
>Я еще в теорию кодирования голоса не вникал
ясно
>Нейронка же, возможно
фейспалм

>>1164422
Когда хочется "ну вот так, чтобы охуенно было, как в фильме", но "ЯП это скучно, посоны засмеют", то всегда говори "нейронка сможет".

>>1164422
>Ты мыслишь ограниченно.
Лол, ну давай, неограниченный наш, не забывай хорошо учиться и заполнять дневник, чтобы когда обосрешься с первой тренировкой нейроночки(если вообще до этого осилишь) хоть аттестат был.

>>1164193
>как только без нейронок голоса раньше меняли
Хуёво, вот как. Даже тупо повысить голос на октаву не могли без артефактов.

>>1164493
Самое интересное, что в фантастических фильмах про будущее, голос искусственного интеллекта и суперкомпьютера сейчас изображает живая баба. А актеры, озвучивающие симпсонов, получают миллионы. Интересно, начнут ли они песдеть про авторские права и персональные данные, когда нейросетки их порешают? когда-нибудь

Мужики, назрел животрепещущий вопрос.
Учусь в маге в неплохом тех.вузе нерезиновой, решил пошароебиться по собесам, есть оффер на неплохую стартовую должность аналитика в полуайти компании(небезызвестная платежная система для школьников и наркоманов) с возможностью дальнейшего переката в мл. Мат.база минимальная есть, прохожу курсы, вся хуйня. Собсна, вопрос: стоит ли бросать нахуй магу, если я уверен, что по специальности работать не буду, или же продолжить учебу ради корки магистра?

>>1164673
Доучивайся 100%, без корки в Рашке (и не только) ты никому нахуй не сперся.
мимо старый бомж без корки шлют на всех собесах нахуй

>>1164677
Траблос в том, что у меня уже 3 знакомых ( 2 мидла-кодера и один джун дс) ща работают в яндексе вообще без каких-либо корок, поэтому и назревает вопрос. А проебывать 2 года на хуйню, которой заниматься я не особо хочу, - вообще не радужная перспектива

>>1164688
Не доучивайся 100%, корка в Рашке интересует только крыс из бухгалтерии, которые её ПРИКЛАДЫВАЮТ К ЛИЧНОМУ ДЕЛУ

>>1164673
Доучивайся, для мля тебе корка магистра особенно пригодиться.

>>1164688
Без корки ты будешь жить в рашке.

>>1164693
Словно что то плохое

>>1164691
Дак бля это будет магистр по ядерной физике и технологиям, от которых прост пиздец воротит. Насчет мля - не уверен, можно ж проходить курсы вышки, например

>>1164693
С чего такая уверенность? Один хуй корка будет не по компьютер сайнсу, а если наработать опыта и сдавать языковые экзы - думаю, шансов все равно больше

>>1164702
Наводнение рольнул. Не самый плохой вариант, чо. Шансы есть в течение месяца-двух. Изменение климата? Ахаах, выдумки китайцев, да мы же только выиграем, засеем тундру, ой чтбульбульбульбульбуль

>>1164705
Ну так дропни и возьми магистратуру с чем-нибудь cs релейтед

>>1164713
Заебал ты вапником, чесслово.

>>1164723
Поддвачну.

>>1164713
Я хоть и сам не в восторге от нейронок, но ты уже просто задрал церковью этого своего деда.

>>1164723
>>1164730
Есть альтернативы?

>>1164787
А ты заставь.

>>1164790
Мервых не мучают мысли о Вапнике. Подумай об этом. Подумай. Думай.

>>1164800
> Эти стоны даунича, не осилившего даже аннотации к работам великих

>>1164705
Мифишник в треде? Сам мифишник закончивший в ядерную физику.

>>1164909
Ты подумал о настоящих причинах своей нездоровой тяги к мертвым, похороненным теориям? Думай. Думай об этом постоянно. Каждый раз, когда отвлечешься от мыслей об этом, возвращайся к ним, как только заметишь это. С утра проснулся - первая мысль: почему же я некрофил? Перед сном вспоминай, размышляй о тлене, разложении, почему тебя именно это привлекает. Когда ешь, визуализируй сгнившую, червивую, иссохшую еду перед тобой, задавайся вопросом, почему тебе это нравится. Отныне все твои мысли заняты только этим, ничто другое не имеет значения. Представляй себе свою собственную смерть, при каких обстоятельсвах она произойдет, как скоро.

>>1164947
> Ты подумал о настоящих причинах своей нездоровой тяги к мертвым, похороненным теориям?
Лол, мань, статистикал лернинг живее любых нейроночек. Бустинг тот же.

Поцоны, есть ли тут кто-нибудь с опытом работы с нейросетками, применяемыми для создания диалоговых систем? Интересует следующая хуйня - можно ли, зная архитектуру, примерно понять, какими статистиками вроде объёма, частот слов, n-gram или ещё какой-нибудь хуйни должен обладать корпус диалогов для нормального обучения? Работаю в индустрии, делаю чатботов, а т.к датасетов на русском нихуя нет и данные мы сами собираем со всяких твиттеров, качество их хуй знает какое. Статей на эту тему не нашёл.

>>1165466
>с нейросетками, применяемыми для создания диалоговых систем?
в голосяндру

>>1165466
По вопросу ничего не могу сказать, но в ответ спрошу: а что такое чатботы, особенно в индустрии? Вообще что они делают, для чего там нейроночки?
Я слышал в реддите про это, но только какое-то невнятное бормотание. Никаких примеров этого я не видел. В жизни, например, сталкивался с чатботом на техподдержке моего сотового провайдера, было довольно круто, мой вопрос был решен. Но там банальное дерево диалога, как в РПГ из 70-х годов, только сверху прикручено распознавание и синтез голоса. Последние два, видимо, на нейроночках, но это из другой области вещи, как я понял. Чатботы же это именно про содержание текста?

>>1165549
>Но там банальное дерево диалога, как в РПГ из 70-х годов
да и плюс статистическая поебота

>>1165553
В моем случае чисто дерево диалога с выбором из вариантов. Единственное, можно было выбор сделать голосом, например что-то вроде: вам нужна техподдержка, проверка баланса или настройка голосовой почты? Говоришь техподдержка. Раньше надо было кнопками выбирать, очень неудобно.
Но это явно не про те чатботы, о которых идет речь в посте выше. Или это они и есть? Тогда зачем там корпус твитов нужен?

>>1165554
>Или это они и есть? Тогда зачем там корпус твитов нужен?
ну смотри, тех поддержка там все просто, все вероятные проблемы захардкожены, если бот типа болталки там можно собрать ответы на типичные фразы из инета/твитора, если добвить к ней некую реакцию получится ассистент. все это симуляция ии, хотя может выглядеть впечатляющи.

>>1165556
Что за бот типа болталки? Я совершенно не в теме, представления не имею, о чем идет речь. Это просто боты, отвечающие рандомными фразами, как Элиза из 66-го? Тогда какое отношение они имеют к индустрии? Или это индустрия развлечений какая-то, тогда где это все можно посмотреть?
И что это за ассистент? Если это как сири в айфоне, то там все точно так же захардкожено по ключевикам. Шаг влево, шаг вправо и "here is what I found on the web on your request", тупо в гугл забивает твой запрос.

>>1165558
>болталки = Элиза из 66-го
да
>ассистент = сири в айфоне
да, отличие в том, что у сири будут реакция на фразы типа проверь почту

>>1165561
Имхо сири на 100% по ключевикам работает, т.е. это проверь почту кто-то там забил в БД руками, посмотрев список частых запросов, которые не удалось распознать другими ключевиками. Ну на самом деле я не знаю, может там и правда пупир нейтронные касмические квантовые технологии на блохчейне, но по тупости эта система в точности равна БД ключевых слов.

>>1165563
примерно как у яндексопидоров
https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/339638/

а тот анон, просто еще не понимает, что нейронки это лютая хуета

>>1165564
Спасибо, теперь какое-то представление получил. Наверное, там как раз описано то, что тот анон имел в виду.

>>1165565
>что тот анон имел в виду.
наверное. тому анону пора спускаться с небес и хотя бы понять, что даже синтаксический разбор предложения является нерешенной задачей в nlp, не говоря уж о семантике, а под капотам цири и алис скрывается паровой двигатель.

>>1165566
Да ведь на хабре все это как раз и описано. Там два варианта использования нейроночек: классификация текста по категориям, для чего глубокий разбор не нужен (по факту там просто несколько шаблонов распознается, т.е. можно сказать что нейроночка автоматически подбирает нужные ключевые фразы), и режим болталки где нет никаких гарантий, т.е. это классическая Элиза на модных технологиях. То, что нейроночка и близко не делает никакого разбора текста, их не особо волнует, оно им и не нужно.
Конечно, сказать что у нас тут ПОМОЩНИК С ИИ НА НЕЙРОНОЧКАХ, или Я ДЕЛАЛ ДИАЛОГОВЫЙ ИИ В ИНДУСТРИИ - бесценно. Ну да хрен с ними, пусть делают. Все равно в НЛП застой уже лет 30, хуже не будет.

>>1165571
> Все равно в НЛП застой уже лет 30, хуже не будет.
Какой застой 30 лет, ты что-нибудь слышал про word2vec и лингвистические регулярности?

>>1165576
>word2vec
не работоспособное говно
>лингвистические регулярности
это еще что такое?

>>1165576
>word2vec
Едрить прорыв.
>лингвистические регулярности
Это ты про king - man + woman = queen? См. выше.

>>1165580
> Это ты про king - man + woman = queen? См. выше.
Что там смотреть? Мнение очередного школьца? Алгебраические операции на пространствах векторных представлений текста уровня корпусов common crawl даёт огромные возможности, если уметь что-то кроме кукареканья.
>>1165579
> не работоспособное говно
Когда в голове прошлогоднее говнишко, то да. Но это проблема не word2vec, разумеется.

Меня вот интересует вопрос, а работа для джуниоров в данной области (data science) вообще существует?

>>1165596
>common crawl
че бля? какие на хуй возможности для нормальных языков с флексией и свободным порядком слов? еще эсперанто подтяни или бейсик.

>>1165611
Нуя ж говорю, ты просто не понимаешь как это работает непосредственно, на уровне линейной алгебры и никогда не видел всего этого вживую.

>>1165613
>ты просто не понимаешь как это работает непосредственно
ну да, я вот всего лишь ебусь с проджектом по нлп

Трансляция яндекса по машобу.
гоу смотреть
https://events.yandex.ru/events/mltr/31-march-2018/

>>1165621
>яндекса
нинужно

>>1164707
Для релокейта нужна корка. Да и 95% вакансий МЛ на Западе её просят.

>>1164673
но если это мага. то у тебя уже есть бакалавр?

Какие зарплаты у машоберов в Яндексе?

>>1165564
Если нужно сделать что-то, что будет.
1. Генерировать разнообразные ответы
2. Воспринимать больше, чем набор заготовленных фраз.
То нейронки с этим справляются лучше других алгоритмов. Ещё нейросети являются расширяемым фреймворком, то есть решение проблемы часто получается не очень костыльным, например здесь - https://arxiv.org/abs/1603.06155 чуваки просто и эффективно решают проблему несвязности разных ответов друг с другом.

>>1165608
Нет

Какой уровень знаний нужен для книги Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory"? И какой уровень будет после?

>>1165876
0.0.

>>1165914
Не распарсил.

>>1165876
> Какой уровень знаний нужен для книги Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory"?
Матан, теорвер, линейная алгебра, основы вариационного исчисления.
> И какой уровень будет после?
Если осилишь - просветление. Поймешь, почему нынешний мейнстрим в машобе это путь в никуда и почему все кроме конечно-оптимальных алгоритмов в машобе это чистое шаманство.

>>1165941
Сектанство не нужно.

>>1165948
> Сектанство не нужно.
Это не сектантство. Из всего машоба это единственный подход без сектантства.

>>1166084
Сектант, плес

В сраной заблокируют AWS: https://torrentfreak.com/russia-asked-isps-to-block-13-5-million-amazon-ip-addresses-to-silence-one-app-180331/
Будете на Байкалах нейроночки тренировать, нефиг тут.

>>1166114
> Будете на Байкалах нейроночки тренировать
На луньсунях, ты хотел сказать. Это же пижженые китайские процы longson. А так, сразу было ясно, для чего гебне цензура. AWS интересен тем, что позволяет с common crawl работать, нейроночки нахуй не нужны.

>>1166146
>луньсунях
Луньхуюнях

>>1165580
> king - man + woman = queen
О, вы тоже из mlcourse_open

>>1165566
синтаксический парсер отлично работает, только он ничего не дает и непонятно, что с этим синтаксисом делать

>>1166417
Отлично работает (только если предложение не использует необычный синтаксис) (обычный синтаксис используют 3% предложений) (отлично значит приемлемо) (то есть результат можно отличить от выхлопа ГСЧ) (статистическая значимость отличия от ГСЧ 0.1 на выборке из 100000000 предложений)

>>1166417
Давай с примерами, шибко интересно как там нейронки пережуют синтаксис.

Поясните за марковские процессы. Выглядит как какой-то математический наеб. Вот пишут что у них главное свойство в том, что чтобы перейти в следующий стейт достаточно знать текущий, типа они не зависят от истории.
Но разве я не могу свести любой не марковский процесс к марковсому тупо записывая все что нужно в стейт? Т.е. если мне например нужно знать какую-то хуитку, которая была три состояния назад, я просто беру и в стейте держу дополнительную величину "хуйнянейм три стейта назад", в конце концов я же могу тупо всю историю состояний записывать в текущий стейт.
Тогда нахуя они вообще нужны?

вы дебилы

>>1167396
нет вы

>>1167397
ты дурак а я умный

>>1167309
Манька, а как ты собираешься узнавать всю историю процесса? Или ты прого-дебич, не могущий вообразить ничего за пределами кампуктера?

>>1167309
Можешь. Именно так и делают, если это возможно. Но это бывает невозможно реализовать на практике. Например, полное состояние может быть слишком большим, или содержать переменные к которым у тебя нет доступа.

>>1167404
Чего так нагрелся то? Агрессивный вапникофорсер eto ti?
Во-первых, да не могу, иначе бы не спрашивал.
Во-вторых ессно меня интересует то, что можно реализовать на компьютере, иначе я бы спрашивал у чистопетухов в матаче, а не в зекаче.

Читаю книжку по RL, там часто делается на это акцент, вот и стало интересно. Писали бы уже про какую-нибудь markov representation, а так только запутывает.

>>1167497
Анон, а есть какая-нибудь годная книжка по конструктивной математике? Чтобы только не ебали когомологиями колец с первых страниц.

>>1167563
Да чего там учить.
| = 1
|| = 2
||| = 3
И т.д.
мимо

>>1167563
Лучше сразу какой-нибудь прувер разбирай, непонятное догугливай. Когда будешь думать что понял, пробуй на нем написать что-нибудь из Барендрегта, "lambda calculi with types".

>>1166591

https://cloud.google.com/natural-language/
https://habrahabr.ru/post/317564/ (немного криво обучено)

>>1166589
отлично - не хуже других NLP задач, где выше 90+% даже на простых задачах не получают/до недавнего времени не получали (типа несчастного определения частей речи)

и не очень понимаю проблем с нейронками и синтаксисом, задача почти не отличается от любых других задач, например, Named entity recognition и тд, да и проблемы те же самые

>>1167881
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/syntaxnet/g3doc/universal.md
и проценты для языков

Решил написать простенькую нейроночку на питоне https://paste.ofcode.org/HyCrw8uaKDQPYGkjXAVGu9
Столкнулся с тем что было бы очень удобно получать элемент А по индексу A[index] если А - list, а не ndarray (index тоже list). Как-нибудь так можно?

>>1167886
это не нейроночка. Нейроночка это то что ты фитишь. А ты юзаешь апи этой нейроночки. тебе в треб с радостным удавом на пике.

>>1167900
Не пойму про какое апи ты говоришь когда я с нуля пишу.

>>1167902
>когда я с нуля пишу
>from sklearn

>>1167907
Ну train_test_split это не то чтобы апи нейроночки ) Или мне и перемножение матриц самому на плюсах писать?

>>1167902
а ну да маленько не доглядел. извиняй

>>1167909
кстати если тебе будет нужны датасеты обращяйся

>>1167907
Так он же склерном только тестирует.
Ты из тех для которых с нуля это на своей ос, со своим языком и стандартными либами?

>>1167886
Нафиг ты вручную эту дрисню пишешь, когда есть pytorch?

>>1167919
потому что могу

а вот я пытаюсь вкатится в классификаторы sklearn. Там обязательно ли таргетсы в порядке возрастания размещать а а а а ?

>>1167984
В порядке возрастания это как? О каком порядке вообще может идти речь, если данные обычно смешаны и перетасованы?

>>1168019
Пройди туториал самый базовый хотя бы. У тебя вопросы на уровне как запустить хеллоуворд.

y_i у тебя должен соответствовать твоему ветору иксов из матрицы X т.е. y_2 соответствует второй строке твоей матрицы данных.

>>1168020
>>1168020
спасибо. То есть не обязательно чтоб таргетсы были по возрастающей? Просто у меня не правильно сработало. правда таргетсы были не 1, 2, 3 а соотвественно 650, 400, 820
и модель только одну 820 правильно предсказала.. а остальных цифр которые она выдала вообще не было в таргетсах, что типа 118 и 500

>>1168020
так же вектор имеется ввиду просто массив, необязательно чтоб он был именно возрастающим или убывающим?

>>1168026
>>1168028
Блин, я вообще не очень понимаю что у тебя там с таргетсами. Разберись минимально и станет понятно. Ничего там возрастающим и убывающим быть не должно.
У тебя данные обычно представлены матрицей mXn, т.е. m - количество строк - это все твои наблюдения т.е. к примеру если это фильмы
то там будет строка со всеми характеристиками фильма типа название, жанр, длительность и т.д., n - количетство столбцов - это какие-то характеристики твоих данных т.е. в случае с фильмом первый столбец название, второй жанр, третий длительность и т.д.
Если тебе к примеру нужно предсказать жанр(т.е. в твоем тренировочном наборе этот столбец будет, а в тестово нет), ты берешь все остальные столбцы как x т.е. будет матрица mX(n - 1), а столбец y - это жанр mX1. Главное чтобы они у тебя соответсвтвовали твоему иксу т.е. пятый элемент твоего столбца y относился к пятой строке матрицы X.
Со своим датасетом можешь делать что хочешь, главное чтобы сохранялось это соответсвие. А когда ты наконец читанешь про numpy и pandas то поймешь что делать это элементарно и почему твой вопрос такое дно.

>>1168039
>ты берешь все остальные столбцы как x т.е. будет матрица mX(n - 1), а столбец y - это жанр mX1
спасибо, пояснил за регрешн, спасибо!
но я пока на классификаторе сижу, до регрешина ещё не дошёл. Теперь вижу что те же яица вид сбоку как говорится

>>1168052
А ты не думал сперва почитать о том что ты делаешь? На заметку, если у тебя классификатор выдает в результате классы которых не было в трейнинг сете >>1168026 , то это внезапный регрессор.

>>1168071
спасибо
просто сложно въехать во всю эту поеботину. Написано сложновато

Привет. Про tf. У меня есть матрица M (m x n) и массив целых чисел a длины k, такой что сумма по его элементам равна m. Мне нужно получить тензор T (k x p x n), следующим образом. Возьмем из M a[0] векторов, положим в первую строчку T, остальное дозабьем нулями, до размера p, потом возьмем ещё a[1] следующих элементов из M и так далее.

Какая ето функция?

>>1168072
Я тебе даже больше скажу, тут не только написано сложновато, это вообще довольно сложные вещи, если ты рассчитываешь на что-то большее чем использование моделей из sklearn. Вероятно, тебе придется вообще всесторонне повышать уровень знаний, а твои вопросы и манера речи свидетельствуют о том что это будет долгий и тернистый путь. Зачем это тебе?

>>1168078
Чё так агрессивно накинулся на мимокрокодила.
другой мимокрокодил

Чёт я думал вы тут науку двигаете, а вы тут всё матрицы какие-то умножаете

>>1168078
нет кроме моделей из sklearn ничего делать не собираюсь. хочу помаксимум с ними разобраться и использовать на благо своей макакской работы. Ну и для себя хочу попробовать написать AI который будет играть со мной в спейсфутбол. ну а на счёт манеры речи. да я неаккуратно пишу чёт ленюсь, извиняй

>>1168083
Я вовсе не агрессивен. Я максимально дружелюбен. Я засыпаю улыбаясь и обняв подушку, потому что представляю как нахожу друзей в тредике, с которыми обмениваюсь статьями и идеями, разбираю практические проблемы и штурмую PhD.

>>1168084
ебаные

А можно ли представить нейронную в сеть в виде аналитической функции? Ну то есть в виде символьной записи. Ведь если в w1x1 + w2x2 + ... подставить вместо иксов функции второго слоя, и так далее, то можно выйти на символьную запись, не?

>>1168105
Можно, это одно из известный свойств нейроночек.

>>1168105
>>1168111
Удивительное рядом!

>>1168116
Еще бы посмотреть на этот аналитический вид в общем случае (для сети из N слоев с M_i блоков в каждом слое). А то что-то не могу найти.

>>1168117
Зачем?

>>1168119
Я этого хочу.

>>1167886
Более-менее привел код к рабочему виду,
https://paste.ofcode.org/YZeyPTuk4wckpu9eU3G5k6
вроде оно иногда работает, но как-то странно
Например на digits результаты сильно разные и иногда очень хуевые, если указать достаточно большой градиентный шаг (больше чем 0.01) то на digits обычно оно вообще нихуя не сходится.
Как можно бороться со всем этим?

>>1168126
хотя не, для digits если указать побольше нейрончиков то точность почти 1
А вот почему такой маленький градиентный шаг непонятно

>>1168126
>если указать достаточно большой градиентный шаг (больше чем 0.01)
>вообще нихуя не сходится
>как можно бороться со всем этим
Ставить меньше, очевидно. Если не сходится, значит перелетаешь минимум постоянно. Шаг 0.001 и меньше это норма так-то.

>>1168117
> Еще бы посмотреть на этот аналитический вид в общем случае (для сети из N слоев с Mi блоков в каждом слое). А то что-то не могу найти.
Сам нарисуй схему и по ней выпиши, хуле ты. У прости господи Вапника перцептрон и SVM так описаны, да и вообще такая нотация на каждом шагу встречается.

>>1168225
>такая нотация на каждом шагу встречается
Прочитал всю фундаментальную книжку из шапки и не нашел такой встречающейся на каждом шагу нотации.

>>1168226
> Прочитал всю фундаментальную книжку из шапки и не нашел такой встречающейся на каждом шагу нотации.
Книжка в шапке хипстерская, фундаментальность там рядом не стояла. Поди даже не написано, зачем в нейроночках "нейроны", для чего вообще вход разбивать именно таким образом, из каких соображений это следует и что даёт.

Объясните на пальцах как делать imitation learning.
Никак не могу понять, в лекции от беркеле ебут обобщенными формулами без особой конкретики. В пейперах еще больше математической дичи.

Вот допустим есть простая игра где бот двигается в 2d плоскости и может стрелять в других врагов. Наиграл я пару сотен матчей и насобирал данных, что дальше то?

Аноны, курс по теорверу на Udacity - норм? Надо осилить фильтр Калмана, а я на парах ебланил, ничего сложнее комбинаторики не помню.

>>1168255
Вряд ли тебе кто-то будет разжевывать тут столь нетривиальные вещи. Иди ботай статьи.

Может кто подсказать. Есть 14 временных рядов, значения которых в реальном времени с определенной частотой приходит на сервер (т.е. каждые N мс на серваке получаю массив (1,14) ). Стоит задача сделать классификатор, который сможет распознать в определенном промежутке этих временных рядов какой-то класс. То есть классы описываются не одной строкой (1,14), а определенным набором строк, например (64,14). Выборка для обучения есть (записи). Я сейчас экспериментирую с MLP и LSTM сетями. Но вот не знаю как лучше делать свертку матрицы (64,14) в какую нибудь (1,M). Сейчас я считаю разные статистики для каждого ряда окна (там дисперсию, эксцесс и т.д.) и формирую вектор статистик, который и подаю на вход нейронке. Но результаты не очень. Есть ли какие нибудь другие методы/либы, которые позволят свернуть это двухмерное окно в одномерный вектор? И вообще для такой задачи какие нейронные сети лучше использовать? Стоит ли ковырять LSTM вообще?

>>1168307
LSTM это особая атмосфера, с ними надо пару лет плотно позаниматься, чтобы начать понимать как их эффективно использовать. Для твоей задачи, если тебя устроит ограниченное окно, рекомендую банальную 1д свертку по времени.

>>1168307
Вот я о чем и говорю. Вы прочитаете про полторы хипстерские нейроночки, и не понимая зачем они вообще, пытаетесь засунуть их везде. У тебя задача на кластеризацию. Вот есть у тебя фичи, полученные из 14 временных рядов в пределах окна из 64 значений. Казалось бы, собирай их в один вектор и подсовывай карте Кохонена, построенной на исторических данных, где ты можешь отметить векторы фич, ассоциированных с искомыми событиями. Все, дальше смотришь насколько близко тестовый вектор фич проецируется к нужному тебе. Потом, если у тебя есть помеченные наборы таких фич, можно их попробовать разделить на классы с помощью SVM, м.б этого будет достаточно. Зачем тут lstm вообще, ты же пол не болгаркой подметаешь.

>>1168317
Спасибо за совет. А существуют ли какие нибудь готовые библиотеки python для выполнения сверток?

>>1168318
Линейные классификаторы я тоже использовал, но они отработали хуже чем тот же двухслойный MLP. Как на сырых рядах, так и на статистических фичах. Скорее всего, это из-за данных, потому что у них очень неявное разделение на классы. Поэтому не факт, что мое решение с подсчетом статистических фич для окон явно описывает класс. Но нейронка в пределах 80-85% смогла распознать. Но хотелось бы конечно результат получше.

>>1168328
> Линейные классификаторы я тоже использовал, но они отработали хуже чем тот же двухслойный MLP.
Но я про линейные классификаторы ничего не говорил. Как вариант, можешь ещё бустинг навернуть.

Блять, опять у вапникошизика обострение. Бро, иди нахуй отсюда, ты уже просто засираешь тему шитпостом, и не мешаешь другим.

>>1168355
Ты не поверишь.
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPRegressor.html

>>1168356
О, как хорошо, спасибо огромное. Целую тебя, анон, ты просто прекрасен, ты как лучик света в тёмном царстве.

сап двач мур мур мур мур мур
ЕensorFlow или Sklearn??? для макаки

>>1168369
sklearn проще, даже на русском много книг есть с описанием sklearn. А TensorFlow потяжелее хреновина.

>>1168242
>Поди даже не написано, зачем в нейроночках "нейроны"
Кек. А зачем?

>>1168374
>А зачем?
Да и действительно. А потом читари таких книжек приходят сюда и говорят, "а что нейроночку можно в виде функции записать?!?!", "а что, нейроночка может в регрессию????" итд.

>>1168375
А в каких книжках это фундаментально описано?

>>1168373
вкатился в sklearn, сейчас перекатываюсь на TesorFlow. Подкупило макакское комьюнити впику научному sklearn. И то что это гугл, который умеет в макакское API

>>1168375
Вместо чтобы выебываться и шизить, быстрее бы привел запись нейронки в виде функции, если уж в твоих совкодрочерских книжках это на каждом шагу.

>>1168416
>в твоих совкодрочерских книжках это на каждом шагу.
Это вообще в принципе на каждом шагу, почти в любой книжке или статье в тему. Соотв-но: однослойный перцептрон, многослойный перцептрон, SVM в виде двуслойной сети.

>>1168421
А теперь то же без реккурентной формы для отдельного нейрона. Для всей сети, как чисто аналитическую функцию от входов и весов для N-слойного перцептрона.

>>1168426
Вторая же картинка, вся сеть.

>>1168429
>i-th neuron in the l-th layer

>>1168437
Это сумма. Ты вообще читаешь, что тебе пишут? >>1168426

>>1168435
И? Подставляй нужные функции активации и сколько там тебе нужно слоев и нейронов в каждом слое и обрящешь. Можешь даже на бумаге посчитать. Это же общая формулировка, для любого случая.
>>1168437
Пиздец. Значок суммы впервые видят, какие вам нейроночки, таблицу умножения выучите хоть...

>>1168441
>Подставляй
Понятно. То есть в книгах в общей форме такой записи нет. А орали что на каждом шагу

>>1168444
Алло, перечитай еще раз: >>1168426

>>1168327
Tensorflow, pytorch.

>>1168447
Достаточно.
Сьеби, жирун.

>>1168458
От тебя никакого толка, только выебыаешься. Как доходит до дела, сливаешься.

>>1168447
Ты хочешь частный, конкретный случай для конкретной архитектуры сети и конкретных функций активации. В этой книжке http://b-ok.xyz/s/?q=AE6CE64B978DCC3E4C0623C70D6D5973&e=1 похожие примеры разбираются, она даже в шапке была когда-то по моему совету, но выпилили. Я пользуясь случаем, еще раз посоветую эту книжку.

а что такое N-слойный перцептрон? ёбаныйврот

>>1168334
Да пусть сидит уже, он стал своим, домашним. Как старый таракан.
Все лучше чем времена нашествия дебильных шизиков из /ссы, бесконечно толкущих воду в ступе стенами словесного поноса про ишкуштвеный нтеллехт.

Что я могу сказать - читайте нормальную литературу, никакие хипстерские высеры а-ля то что в шапке вам никаких конкретных знаний по этой теме не дадут. И не надо кукарекать, что все типа как устарело, нихуя там не устарело, все, что есть сейчас - это продолжение работ тех самых дидов из 50-х (Арнольд, Колмогоров, Розенблатт), 60-х (Вапник) итд. Самые новомодные сверточные нейроночки - это просто фантазии на тему неокогнитрона + все того же перцептрона, ничего другого там нет и не было. И хуй вы поймете, как все это работает, если не знакомы с основами.

>>1168466
А по моему книга из шапки вполне так, если разобраться во всем что там написано то знать будешь куда больше большинства экспертов из этого треда.

>>1168476
Поддвачну. Тем более есть хороший русский перевод. Пока всякие недоснобы воротят нос, мол "мам, скажи им, читать на русском это никрута", другие ведут себя адекватно и вникают в интересные вещи.

>>1168477
Русек то тут причем? И это не снобство, одну книжку перевели, 1000 других не переведут. Про пейперы я вообще молчу + будешь путаться в терминологии + реддиты, стекоферфловы, кворы где можно задать вопрос или почитать развернутый ответ тебе тоже не доступны.
Вкатываться в датасаенс не зная английского край тупости. Даже русскоязычные курсы постоянно ссылаются на англоязычные термины и статьи

>>1168496
Никто и не спорит, что английский нужен.

>>1168544
Схоронил.

>>1168762
Теперь ничто тебе не помешает получить PhD по нейроночкостроению.

>>1162617
плюсую. сам сперва купил видеокарту для этого. занялся обучением. хватает проца с головой. даже достаточно сложные на мой взгляд модели требуют минут десять. а карта манит себе спокойно

>>1168799
Куда поступать чтобы получить PhD? Мне нужны варианты если меня не возьмут в мит и калтех. В своем универе я уже всех задолбал.

>>1168835
А ты наукой решил заняться? Зачем тебе пхд?

>>1168849
Без него мне тянки не дают (

>>1168851
Проведи исследование, собери данные миллионов мужчин, затем данные о том кому дают тянки и кому не дают, найди наиболее оптимальный вектор развития к локальному экстремуму, далее вкладывай время-деньги пока не начнут давать.

>>1168853
Проанализировав данные о 12 826 322 мужчинах мне удалось доказать что в локальном максимуме, достижимом из моего текущего состояния, вероятность того что мне даст тянка не превышает q.7E-7

>>1168883
Тебе нужно увеличить свой моментум, чтобы проскочить этот локальный минимум.

>>1168903
Ему нужно совершать случайные блуждания по бабам.

>>1168466
Арнольд, Колмогоров сложно пишут. Ты видел доказательство работы нейроночек у Колмогорова? Там очень не просто. Ну только если ты не выпускник матфака. Вапника не читал, не знаю, новерное все же стоит почитать.

Новый топчик от диипмайнд: https://arxiv.org/abs/1804.01756

Няши, есть ли где-то исследования о: boosting vs bagging?
Не является ли bagging более продвинутым алгоритмом (хотя он и проще) хотя бы потому что он не может уйти в редкие цепочки вида (A>N1)&(B<N2)&(B>=N3)&(...) ? Покрывает ли boosting всё алгебраическое множество, когда положительные результаты в диаметрально противоположных углах пространства? Например (A>0.95)&(B>0.95) и (A<0.05)&(B<0.05) ?

Еще свежачок от какого-то норвежского ноунейма: https://arxiv.org/abs/1804.01508
Вапниколюб должен быть доволен.

>>1169297
сенсационные новости о том, что теория вапника не применима к нейронкам
https://calculatedcontent.com/2018/04/01/rethinking-or-remembering-generalization-in-neural-networks/

>>1169493
Я знаю, и это давно известно. Собственно, это очевидно из практики, даже если не углубляться в детали теории.
Но моя ссылка вообще не об этом. Я люблю рассматривать радикально новые модели, а-ля всякие NTM и spiking networks, все-таки просто нейроночки уже мейнстрим и немного наскучили (хотя DNC и прочее еще нужно дорабатывать).
У этого чувака прям совсем другая идея, интересно же. Хотелось бы статью обсудить с кем-то серьезно.

>>1169505
> Я люблю рассматривать радикально новые модели, а-ля всякие NTM и spiking networks,
Все равно эти модели либо конечно-оптимальны либо асимптотически- оптимальны. Даже если там нахуевертили столько всего, что vc- размерность для этой мутоты заебешься высчитывать. С этих двух стульев машоб не слезет, кроме них там и нет ничего. То, что на датасете типа белого шума SVM не работает, ебать Америку открыли. Будто что-то другое сработает в условиях чистого рандома. Эти все "радикально новые модели" от хипстеров ничего нового не несут, максимум - взгляд с другой стороны на общеизвестные вещи.

Алсо, теория Вапника - не святое писание, а одна из возможных теорий, на базе которой можно строить алгоритмы машоба не вслепую. Естественно, могут быть созданы и другие, вот только пока ни у кого мозгов не хватило.

а вот предположим, я натренировал классификатор в sklearn на 200 семплах и юзаю его для предсказаний что это за цеке. Можно ли его теперь дотренировывать ещё (дальше)?
мимокрокодил

>>1169525
>Все равно эти модели либо конечно-оптимальны либо асимптотически- оптимальны
то есть не имеет смысл что то придумывать? имеет смысл брать модели из коробки как есть, и натренировывать их на датасетах под конкретную задачу (пиксели или лексика) та?

>>1169674
Если есть в параметрах warm_start, то можно грузануть предыдущий результат и дообучить.

>>1169681
забавно. то есть модель теоретически может расползтись на 3мб в оперативной памяти?

>>1169678
> то есть не имеет смысл что то придумывать?
Придумывать можно по-разному. Нахуярить слоёв, непойми чего, а потом утверждать что Вапник хуй, потому что vc- размерность твоей ебулды подсчитать невозможно, это в любом случае не путь здорового человека. Алгоритм должен выводиться из математической постановки задачи обучения, а не из интуитивных представлений о том, "как нада".

>>1169686
правильно ли я понял, что в sklearn есть дохера разных оценителей для всех задач с которыми сталкивается машоб и нужно просто выбрать один из этих об]ектов и обучить его и и nакой естимитор обучится мгновенно. Нежели собрать свою модель из слоёв во всяких хипстерских машоблибах типа Keras?

>>1169686
>Алгоритм должен выводиться из математической постановки задачи обучени
Ну и как успехи, много алгоритмов вывел? Где можно ознакомится?

>>1169685
>3 мб
Что-то вы совсем уж бедуете в своих нейроночках. Почему не делаете нейроночки на гигабайты?

двач. Нахуя нужна фукнция активации внутри нейрона?

>>1169755
Чтобы придать системе нелинейности.

>>1169759
а разве не для того, чтобы смапить результат сложения предыдущего слоя в заданный рейндж для данной сети напр 0<activation<1 ?

>>1169759
Ответ математика - правильный, но бесполезный

>>1170123
> Ответ математика - правильный, но бесполезный
Умный дохуя? Ответь полезнее. Нейроночки это изначально математика, тебе ответ пчеловода нужен?

>>1170153
Тхеано мертв, мелгомягкие никому не нужны, слесарьплов для макак. Труъ это торч.

>>1170157
ну и что что для макак. Я макака и горжусь этим

>>1170153
>хваленого МФТИ

Хваленого кем? Абитурой в образоваче?

Пистех - та ещё помойка

>>1170168
>Пистех - та ещё помойка
Обоснуй, пожалуйста.
Я слышал, что в Физтехе зубодробительно сложно учиться, но при этом дают очень хорошую физмат-подготовку. Что там?

>>1170202
Это ПТУ для математиков, где тебя вусмерть задрочат решением примитивных пазлов, замаскированных под задачи.

>>1170224
Что тогда не пту для математиков?

>>1170284
MIT

>>1170286
Вся суть хипстоты. Услышал что MIT круто, пересказал всем друзьям, пистех теперь говно потому что не MIT, а MIT эта крута.

>>1170385
Даже если это так, он абсолютно прав.

>>1170385
Ну ты бы хоть лекции по матану там посмотрел, сразу бы все вопросы отпали.

>>1170398
Погуглил учебный план по калькулусу, посмотрел пдфы. Что там такого сверхъестественного? Я как-то смотрел программу пистеха, там примерно то же было.
мимо примат СПбГУ

>>1170398
Там лекции по матану наконец-то превратили в интерактивный порно квест, в котором теория преподается в виде стендап комедий с Джорждем Карлином как высказался >>1164951 ?

>>1164239
Даже лучше - http://sicpvn.sdf.org/index.html

>>1170510

>>1170511
В голосяндру с носа пездоглазихи

>>1170511
Так в эту хуету можно поиграть или она ещё в разработке?

>>1170612
В этом треде. Если серьезный бизнес то надо идти регистрироваться и на реддит и писать там.

>>1170628
> без быдла
> пара десятков последних постов

>>1170635
Ну это просто ты пришел.

>>1170612
добавил быдло вопрос

>>1170464
Я про видеолекции(калькулус, теорвер, линал, диффуры), после них можно свободно наворачивать любую современную книгу в которой предпологается знание соответствующего раздела матана.
После постсовковых шаражек ты разве что можешь наворачивать ненужные упражнения на листочках, а понимания зачем все это нужно 0.

Господа, а неужели, чтобы воспользоваться Tensorflow в PyCharm обязательно надо устанавливать гигабайты Nvidia GPU софта?

>>1170740
Зочем видеолекции, когда прочитать быстрее?
Но могу подтвердить, матан стал лучше пониматься после забугорной книжки для идиотов 1917 года.

>>1170741
Можешь на процессоре считать.

Как бы так вкатиться в машоб, чтобы еще и хоть чуть-чуть денежек зарабатывать на нем?

>>1170766
Преподавай, снимай лекции, веди курсы.

финансовая аналитика жи
нет нет проскакивают жирные вакухи

>>1170744
> 1917 года
Ты красный как комуняка

>>1170779
от книг зависит.
У нас например тоже есть бодрые книги 60х годов. В то время у нас был расцвет науки. А потом в 80-е всё пришло в упадок и утонуло.

Пробовал я читать Колмогорова. Строго, академично, но нечитаемо. Поток формальных определений, не понятно зачем нужных.

>>1164705
С тобой можно где-нибудь вне треда пообщаться? У меня абсолютно та же ситуация.

>>1170740
Ок, посмотрел пару лекций. Там просто приводят примерчики типа "используется в физике", "почему производная - скорость" и "что такое двойной интеграл". Ну охуеть, как будто в России преподы такого не дают. Где обещанная магия-то? Я и до этого мог современные книжки читать. недавно, например, по теории управления и теории информации книжки из нулевых читал

Я взял простой пример нейронной сети выполняющей задачу регрессии:
http://mexuaz.com/opencv-machine-learning-03/

Код написан на Tensorflow 1.2/Keras 2.0.5

Я хотел взять ту же задачу, распараллелить её и выполнять в полотора-джва раза быстрее на нескольких ядрах. Я стал искать как же в Tensorflow/Keras делается параллельность на нескольких ядрах и нихрена не нашёл, нашёл только про подрубание GPU видеокарты.

Насколько мне показалось, в Tensorflow/Keras автоматически используется параллельность ядер.

НО! Узнать об этом точно у меня не получается, так как у меня всего два ядра. Я взял PyCharm в котором у меня код программы на Tensorflow/Keras, я и в диспетчере задач отрубил второе ядро, оставив только одно. И эта программа на Tensorflow/Keras выполнилась вдвое медленнее.

ПОЭТОМУ Я ХОЧУ СПРОСИТЬ, ПРАВИЛЬНО ЛИ Я ПОНЯЛ, ЧТО В ПРОГРАММЕ НА Tensorflow/Keras АВТОМАТИЧЕСКИ ИСПОЛЬЗУЮТСЯ ВСЕ ДОСТУПНЫЕ ЯДРА ДЛЯ УСКОРЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ?

>>1170882
Некоторые операции распараллеливаются, например умножение больших матриц. Но вообще ТФ это про ГПУ, там над ЦПУ производительностью никто не парится особо.

>>1170882
Даже больше, если у тебя видюха от инвидии, слесарь тебе сам всё будет на ней считать

>>1170782
Я не спорю, просто на 1917 год триггернулся как красный комуняка

>>1170942
Спасибо

Сап аноны, я короче просто анализирую что делают нейросетки, не связано с программированием, но у меня есть к вам вопрос.

Вот тренируется нейронка, она может сразу воспроизвести результат, фактически на этом всё и держится, на том что нейронка может что-то воспроизвести.

Может ли быть так, чтобы был проёбан этап тренировки, но оставался этап воспроизведения? нихуя непонятно наверное, но я не знаю как иначе спросить

>>1171615
> Может ли быть так, чтобы был проёбан этап тренировки, но оставался этап воспроизведения?
Нет. Тренировка это настройка параметров функции, аппроксимирующей зависимости выходов датасета от входов. Перед тренировкой эти значения инициализируются какими-либо числами, но без тренировки ответ сети никак не будет связан с текущим датасетом.

>>1171640
что такое
> аппроксимирующей
?

>>1171758
Нда, крута...

>>1171615
Можно, но зачем? Вон прямо берёшь и псевдокодишь:
function hellocommaworldwithoutneuralnetworks () {
print("Hello, world");
}

Или даже

If "еда":
call слюна;

>>1171615
>>1171782
Аааа... Погугли мемоизацию или как-то так.

>>1171782
>>1171640
Сорре, парни, вопрос обновился:
Воспроизведение рандома или пустоты это всё равно воспроизведение чего-то. Хотелось бы понять возможно ли оставить голую сущность "воспроизведение" без чего-то ещё.

>>1171789
Ты не зная что такое аппроксимация пытаешься родить вопрос "можно ли получить вывод из нейронки которая не обучалась"?. Ответ - можно. Подавай что-то на вход, после умножения на случайно сгенерированные веса ты получишь свой мусор на выход. Если копать еще глубже в "голую сущность", то можно вывести веса девственной нейронки, и это будет тот же мусор. Простая нейронка это результат умножения массивов, никаких лишних сущностей нет. Я просто надеюсь что ты еще учишься в средней школе и пытаешься найти свой путь в жизни, поэтому не тыкаю мордой в то какой ты биомусор.

>>1171850
Нет, парень, я спрашиваю как спрашиваю. Вопрос про воспроизведение. Голое воспроизведение без подразумеваемых в нём данных вообще. Продублировал вопрос также в философаче
https://2ch.hk/ph/res/71196.html#71997

>>1171758 это спросил тот кто не хотел гуглить.

>>1171874
Если ты спрашиваешь так что тебя никто не может понять, то проблема на твоей стороне, учись формулировать мысли. Ты зачем-то упомянул нейронки в треде про машинное обучение, а оказывается имел ввиду абстрактные сущности. Если вопрос сугубо философский, можно ли воспроизводить пустоту, то ты ошибся тредом. Если вопрос научно-прикладной, то голым воспроизведением является функция воспроизведения, можешь не передавать в нее никаких данных, в контексте программы она является чистым и незамутненным воспроизведением.

>>1171874
Я другой анон, но тоже не могу вкурить твой вопрос. На вход нейронки подается некий сигнал, на выход - преобразованный сигнал. То, как он будет преобразован, зависит от исследователя, от того, как он построит сеть и как обучит ее. Всё. Если не настраивать нейронку под задачу, то она будет выдавать что-то рандомное и никому нахуй не нужное.

>>1171874
> Голое воспроизведение без подразумеваемых в нём данных вообще.
Это тебе в лямбда исчисление. Там как раз такая нотация - голая абстракция функции любой сложности и структуры, в т.ч нейроночки конечно. Классика чтива - Барендрегт. Но ты не осилишь.

Сап нейронач
Собираюсь вкатываться в тему не бейте лучше обоссыте, но есть проблема: у меня достаточно старый комп, к тому же видюха от амд, пробовал запускать примеры на керасе, все жутко тормозит, тензорфлоу естественно не считает на гпу.
А я как раз собирался избавляться от десктопа в пользу ноутбука. И тут встал вопрос: стоит ли тратить дополнительные 20-30к за ноут с 1060? На буржуйских сайтах везде пишут, что практичнее будет купить ноут подешевле, разницу потратить на облако от Амазона. Но мне кажется, что это какой-то булшит: облако у Амазона стоит по несколько баксов в час, т.е. разницы в цене мне хватит примерно на 200-300 часов. Это же не очень много?

Вообще, на практике, насколько мне хватит 1060 для учебных заданий и своих проектов?

>>1172109
Если ты будешь гонять нейроночки на ноуте, он перегреется и сгорит через месяц. У них охлаждение не предназначено для этого.

>>1172109
Поступила на соответствующую специальность, гоняю нейронки на сервере универа, брат жив, зависимость есть.

>>1172109
>собирался избавляться от десктопа в пользу ноутбука
ну и дурак, энжой шейный хондроз

>>1172315
15 лет пользуюсь только ноутами, причем лежа на кровати. Никакого хондроза, шея говорит малацца, позвоночник воскрес. И никогда не вернусь на стационарный комп. Пиздец блять, 3018 год на дворе, а всё пользуются стационарными гробами.

>>1172319
>причем лежа на кровати.
А у меня кровати нет