Здравствуйте, NotGonnaGetUs, Вы писали:
NGG>И в-третьих, самое главное, мало сделать сеть. Нужно суметь построить обучающие и тестовые выборки и научиться анализировать результаты обучения, т.е искать где проблема: в неполных/недостаточных/избыточных обучающих данных, в слишком большом/малом количестве нейронов/слоёв, в алгоритме обучения, в неудачных функциях активации и т.д. Ошибка может быть на любом уровне и, чтобы её найти, нужно обладать чутьём, которое приходит только с практическим опытом (и сильной математикой).
А если речь идёт о задаче классификации, то результат всегда один --
послать нейросети нафигАвтор: Erop
Дата: 12.04.05
IMHO, намного прямее просто взять и нарисовать области соответсвующие тем или иным решениям в пространстве признаков.
NGG>Если интересна тема, предлагаю почитать любую книгу, где есть достаточно полно описанные сети, и реализовать их напрактике потыкавшись во все проблемы носом.
+1
Все эмоциональные формулировки не соотвествуют действительному положению вещей и приведены мной исключительно "ради красного словца". За корректными формулировками и неискажённым изложением идей, следует обращаться к их автором или воспользоваться поиском
