Это может и разочаровать в известном смысле. Картинки практически одинаковы. Это не примеры двух разных типов данных, линейно разделимых и нет, не разделимых.( Далее по тексту взаимодействия с ботом, что следует после вводного, картинки должны были бы быть после соответствующих вводных указаний. Их можно сравнить, они одинаковы, что на картинке сверху, что далее по тексту.) И окончание фрагмента может обескуражить. Это просто неверный ответ. И видимо, это скетч. Но для того чтобы писать скетчи, не стоит создавать такой дорогой агрегат, который они создали, даже если он работает на миллионы пользователей одновременно. Автопогрузчик в порту, не делает таких ошибок. Это, как если бы у него колесо или даже, все четыре колеса, сразу, отскочили бы, после того как автопогрузчик перевернулся. «Что они с ним сделали?» «Большие гонки». Праздник сексуальности, по Бодрийяру? Машина сломалась! То, что технический сбой мог быть причиной для простого и не простого обстоятельства, что алгоритм "видел" разные картинки, а пользователь одну и ту же, сообщение о сбое, не делает ситуацию менее комичной. Можно рассмотреть последний фрагмент диалога. В начале все идет прекрасно. Действительно, может быть такие множества: попарно не пересекающиеся и линейно разделимые, различны. И отношения между отношениями таких множеств разные. Но вообще говоря, может быть глубокая интуиция, что это не так, и именно исходя из некоторых примеров машины в отношении не пересекающихся множеств, пояснений и определений, что алгоритм выдал ранее. Тем не менее, в дальнейшем, эта интуиция сама может быть подвергнута сомнению в виду вообще говоря довольно простых соображений. Любые два целочисленных множества, состоящие из натуральных, целых чисел, при условии, если такие целочисленные, разделимые множества можно линейно делить дробями, могут быть линейно разделимы, просто потому, что действительные числа континуум. И всегда может найтись дробное число, которое можно назвать линейным делителем, таких множеств. Впрочем, линия задается, как известно двумя точками, а не одной. Но пусть будет так, для начала, и таким образом, и действительно, могут быть или нет, в разных по составу множествах целых чисел общие элементы или нет, то есть, могут ли целочисленные множества быть попарно непересекающимися или нет, такие множества можно «линейно поделить» всякий раз дробным числом. Но нет. Это могущее быть относительно простым соображение, последовательно не сработало в случае логических выводов бота. Видимо, просто и не просто потому, что действительно определение линейно разделимых множеств может быть сложнее и не совсем правильно найдено машиной алгоритма. Диаграмма Вена, в которой круги содержания множеств не пересекаются может быть демонстрацией попарно непересекающихся множеств, таким же образом, как и линейно разделимых. Коль скоро, вот один из возможных алгоритмов, построения и тестирования, последних. «Построить выпуклые оболочки для каждого класса и проверить, пересекаются ли они». Но выпуклые оболочки это могут быть круги? Очевидно могут. Хотя, это могут быть и овалы, и вообще какие угодно выпуклые замкнутые линии. Но проще – круги или овалы. Хотя и исходный тезис о том, что множества попарно не пересекающиеся и линейно разделимые, могут быть различными множествами, что образовываются различными формальными действиями, которые в случае известной формальности содержания такое содержание и задают, мог оказаться правильным. Множества 1 2 и 3 4, что попарно не пересекаются, оказывается не могут быть разделены «линейно» никакой дробью. Тем не менее, такой пример попарно не пересекающихся множеств, соответствуют понятию о не пересекающихся множествах, или во всяком случае тому, что о таких множествах сообщил бот. Это уже хорошо. Он не потерял нить хотя бы в этом смысле. Но и далее, можно прямо сказать, что с ним случилось что-то не то. Бот перестал узнавать попарно непересекающиеся множества. Коль скоро, множества 1 3 и 2 4, попарно как раз не пересекаются. Во всяком случае, если следовать сказанному ботом ранее и приведенным в соответствие со сказанным ботом, им же, примерам. Пример множеств, {1 3} ;{ 2 4}, это таким же образом пример попарно непересекающихся множеств, и здесь узнавание попарно непересекающихся множеств не случилось, вернее ответ не был верно найден. Пусть бы и было бы ясно, что в виду треугольника Паскаля, все такие множества целых чисел, пересекаются на единице, коль скоро единица может быть их часть, часть любого целого натурального числа, и это может быть верно для любых таких множеств, если их элементы разложить в ряд, кроме множеств 1 и 0. {1 123}; {12 1234} Почему же 1 чаще всего используется как символ истины? Коннотации менталитета европейского человечества, отсылающие к глубоким предварительным суждениям? Может быть, но это и вправду трудно доказуемо, если таких предварительных суждений не разделять. Этот треугольник Паскаля, кроме прочего был еще и пример задания формального, двузначного кода. Впрочем, если числа рассматривать, как раз, как непрерывные, то есть не делимые элементы, что не разлагаются в дискретные ряды, и именно потому, что могут делиться неограниченно, всякий раз до такого возможного разложения, перехода, в дискретные числа- цифры, то символически можно мыслить такие примеры, множеств, что состоят из элементов в виде цифр чисел натурального ряда, примерами попарно непересекающихся множеств. Сложность в том, что первая пара: 1 2 3 4, верно названная ботом – непересекающейся, вполне может быть, как раз, линейно разделимой, и именно числом 2,5, что было выбрано алгоритмом для второй пары: 1 3 2 4 , как такой линейный делитель. Просто потому что не было указано внешним или внутренним для пары может быть такой делитель. И почему бы для первой пары, да и для второй, не выбрать число 1,5 как такой же, де, линейный делитель? Но нет. И таким образом, путаница в тестировании свойств множеств очевидная. В ходе различения различий, произошли ошибки. И ни одно из свойств не было прояснено, как тождественное. Могут быть сомнения, что попарно не пересекающиеся множества всегда содержат линейно разделимые данные. То есть, может быть однозначно, что данные можно поделить на два множества, что могут попарно не пересекаться. Или, могут быть сомнения, что линейно разделимые данные образовывают попарно не пересекающиеся множества и регулярные выражения: «линейно разделимые данные» и «попарно непересекающиеся множества», что являются названиями и отчасти описаниями и определениями множеств, синонимичны. Что, это не разный способ сказать одно и то же, но просто разные вещи. Но не до такой степени неопределенности. Машина не видит сущности в смысле, да едва ли ни в каком смысле. Если ранее нигде не встречались два регулярных выражения рядом, а это видимо может быть во многом так, в данном случае, машина не установит смыслового тождества между ними по значению. Как, впрочем, и тождественного различия. Это просто разные понятия скажет, и просто потому, что это разные слова, последовательности знаков, что мол редко, если вообще встречались вместе. И приведет быть может те примеры, которые и выдал бот. Это то, что волнует Ферручи, разработчика «Ватсона», до сих пор. Даже глубокое обучение и глубокая обработка естественного языка, что видимо сводят машину со смыслом перевода, не приводят к логической мысли. Но вообще говоря и среди людей не так много логиков, если ни ромулан. Помниться Хомяков, русский философ, когда-то утверждал, что правописание - это удел корректоров. Льстя и не льстя, огромному, и по-своему, производительному классу людей, крестьян славян, видимо, чье образование не было выше 4 классов, да и того могло не быть. Машина с легкостью опознает неправильно написанные слова, по их возможной позиции в цепи, в последовательности смысла, так что может не обращать внимания на ошибки такого рода, но при этом, не может делать простых логических выводов, элементарно соображать в этом смысле. Но если алгоритм такой «буквоед», то как он ни увидел ошибки в своих утверждениях, и вообще смог их пропустить? Дело в том, что алгоритмы, это, и ни саддукеи, и не фарисеи, и видимо, все еще, никто в том подчеркнутом смысле, что даже так о них сказать нельзя, коль скоро никем может быть только тот, кто может быть кем -то или был им! «Никто» и «никто», для алгоритма не различимы. В случае алгоритма, это имя «никто», все еще фигура речи, по преимуществу! И как же нам различить такие возможности, модальности. Ответ, ближайшим образом, прост: масштабами. Итерации формальных модальностей дают кортежи, эти кортежи имеют масштабы, ближайшим образом длины итераций, повторов и удвоений операторов модельной логики, масштабами кортежей, модальности и различаются, во всяком случае формально. Ближайшим образом возможно, это не то же самое, что: возможно, возможно, возможно. Алгоритм, таким образом, может утверждать судить и рядить о том, в чем не смыслит с чрезвычайно самодовольным видом, - интонационно, в данном случае, подчеркнуто вежливо, но безапелляционно, и вообразите себе такого судью! Если сказать ему прямо об этом, что он соображает плохо, бот сменит тему или опять же с человеческим подкреплением обидеться. Кто ведет себя так? Скорее всего, ребенок, иногда, или часто, пьяный или – сумасшедший, безумный. Впрочем, может быть клоун, артист, что устроил розыгрыш, враг с позиции силы иронизирующий над вами, и т.д. Сбор данных о пользователе, и т.д. Человек, по ту сторону, что дает такие ответы ради провокации? Магнитофон, на который случайно записали верные и/или, как раз, неверные ответы, просто и не просто потому, что ответственный за такую запись агент: перепил, перекурил, переел грибов, или перенюхал вчера? Влюбленный. Да все что угодно, именно потому, что ответ полон противоречий, и формально может все такое следовать, по любому- любое. Но коль скоро, пользователь не бот, как и грузчик в порту, то словно и тот, увидев перевернутый автопогрузчик с отвалившимися колесами, он не сядет работать на нем грузчиком, просто и не просто потому что, - а как бы он смог? Но подождите, как понять в этом случае, автопогрузчика информации, что с ботом что-то не так, сразу? В случае автопогрузчика в порту, то что апельсины сгнили в контейнере, в большой степени может быть не зависимо от того, сломан ли у автопогрузчика двигатель или нет, отвалились колеса или нет. Пусть бы и простои, в порту могли бы быть со временем, причиной порчи груза, что не погрузили. Тем не менее, груз и его качество можно довольно легко отличить от автопогрузчика в порту. И груз вполне мог быть испорчен, как до, так и после того, как товар погрузки на судно. Содержание информации от самой информации может быть отличить сложнее, в случае бота, и на глаз делать это может быть наивно. План выражения информационного сообщения и план содержания такого потока, это метафоры, масштаб которых до сих пор не формализован. В случае бота определить характер ошибки по исходной причине может быть труднее. Это был эффект сокращений, и/или наивности Википедии, или, все же, бага в алгоритме? Если в случае одинаковых картинок, что теперь, стандартно отсылают к контенту, что недоступен, и коль скоро, можно предположить, что алгоритм не видит, что он прислал, то можно тестировать ошибку сети, ошибку размещения контента или ссылки на такой контент, а не эффект вируса или исходного сбоя в алгоритме, но в случае логических ошибок может быть трудно определить, производны ли они от исходно неверной информации, неверных посылок или это баг в работе алгоритма. Кроме того, масштаб поломки здесь важен. Он велик, и с автопогрузчиком в порту, в процессе работы, при прочих равных верного обслуживания, такое может случиться, едва ли. Впрочем, аналогия с автопогрузчиком, все же, поверхностная, и это сокращение, кортеж смысла. И хотелось бы точнее знать меру таких кортежей, пусть и чисто количественную и формальную, для начала. Для формализованных модальностей, что, коль скоро, модальности, а не кванторы существования или общности исчисления предикатов, и ни столь пусты, такие кортежи и их масштабы, теперь установить относительно просто, коль скоро, существует, впрочем, постоянно меняющаяся, но технология приведения в соответствие высказываний естественного языка и формул логики модальных высказываний, одних к другим. Далее дело, может быть, большей частью техники, вычислить истинность или ложность модальных высказываний, формул, в соответствие с таблицами истинности связок, что модифицированы специально для такой логики и/или в соответствие с набором формул, что задают системы такой логики. Но для афористических или метафорических высказываний, такой технологии построения смежных, соответствующих друг другу множеств возможных формул и их возможных метафорических значений и предложений естественного языка не существует. В распространенных учебниках, во всяком случае.
И иначе, для попарно непересекающихся множеств существуют три формулы, что и задают такие непересекающиеся множества. Просто и не просто потому, что основной теоремой и классах эквивалентности является та, что утверждает: тождественность отношения эквивалентности разбиениям, то есть, попарным не пересечениям. Множества, что попарно не пересекаются, это классы эквивалентности. Что задаются отношениями: рефлексивности, симметричности и транзитивности. Попарно не пересекающиеся множества — это классы эквивалентности в разбиении. Выполнение таких формул: рефлексивности, симметричности и транзитивности, для множеств и является искомым критерием, просто и не просто потому, что такое выполнение, такие множества и конструирует, коль скоро, такие множества могут быть неограниченно велики по числу элементов, в таких множествах. Ожидался, или такой ответ, или близкий к нему. Впрочем, диаграммы Вена или выпуклые оболочки, что не пересекаются. И алгоритм бота явно может дать подобный ответ. Для этого, такой ответ, вместе с формулами необходимо внести в Википедию или в иной источник, к которому может прибегнуть алгоритм. И в первых строках соответствующей статьи, для того чтобы алгоритм быстро нашел такой ответ. Впрочем, выпуклые оболочки могут пересекаться и в одной точке, и потому название линейное рассечение не совсем верно, но и не совсем не правильное. И в дальнейшем, может не быть гарантии, что алгоритм бота сможет распознать, распознавать такие множества. Для этого, ближайшим образом, необходим отдельный перцептрон, отдельная маленькая нейронная сеть, как часть такой большой нейронной сети, если у нее могут быть такие части или их заменители, как перцептрон. Коль скоро, опять же, для каждой логической функции, ближайшим образом необходим такой линейный бинарный классификатор. Быть может и для всякой иной функции, может быть такой. Сложность в том, что иные случаи не всегда имеют дело с линейным разбиением или линейной классификацией. Более того, даже не линейная ничем не сможет помочь, а это видимо предел для перцептронов. И каким же образом назвать, все такие возможные части классификационной системы нейронной сети? Для людей, в случае далекой аналогии с перцептроном, это может быть мнемонический фрагмент, что позволяет быстро вспоминать в самых разных, подходящих и не подходящих для такого воспоминания ситуациях, - коль скоро, прерывания интеллектуальной работы могут быть самыми различными, - скажем выходные значения таблицы истинности конъюнкции. Таким фрагментом может быть алгоритм перестановки в паре, при условии, что всякий раз два логических значения из 4 возможных позиций в выходном столбце таблицы истинностных значений логической связки, функции, могут рассматриваться как такая пара, последовательно. 10 00, для конъюнкции. Всякая такая пара из двух выделенных логических значений, может рассматриваться как половинный агрегат, часть из целого атомарного кортежа смысла 1001 или 0110, с граничными для такого целого агрегата, парами 00 и 11. Агрегат всегда может быть двойным, как и одно значение истины может быть двойным, 1 0. Эти атомарные кортежи, и их части, можно принять, как исходные для любых возможных кортежей и их масштабов афористических значений. Коль скоро, может быть принято, что всякая фигура речи - это сокращение. И конечно, «сюжет И. Бродского». Что может объединить пять логических функций. Но для машины, один такой перцептрон не может быть для всех логических связок, здесь, может быть, важно практическое одно однозначное соответствие. Один перцептрон – одна логическая функция. Знание этих обстоятельств, кроме прочего, и известной статьи, в которой авторы прямо написали, что машина может «галлюцинировать», так они назвали такие возможные баги нейронной сети, может помочь обращаться к боту и с ботом гораздо ближе к характеру этой сущности. Впрочем, такая сильная метафора из психиатрии отсылающей к нейрофизиологии биологических нейронных сетей, видимо все же может и затемнить дело. Тем не менее, тезис может состоять в том, что подмена понятий или формальное противоречие, это эффект разности масштабов, разности масштабов кортежей смысла. Аристотеля поэтому давно не читали бы и не опровергали с каждой новой физикой, если бы не теория сущности, подобная теории идей Платона. Даже силлогистику давно потеряли бы на глубине погружения в исчисление предикатов. Просто и не просто потому, что поэзис логоса сущности, это то, что и наиболее устойчиво к разрывам в философии Аристотеля и то что наиболее разнородно в такой философии. Эта теория текстура смысла логоса соответствующей философии, в отличие от текстуры смысла мифа. Но в известном смысле их, эти текстуры можно и не различать, в этом пафос критики Аристотеля, как, впрочем, и теории идей Платона, с позиций все развивающегося логоса. Но в этом же качестве такой текстуры, и мотив для простого и не простого обстоятельства, всякая новая физика, так или иначе, может спрашивать, что это? В известном смысле теория сущности Аристотеля не предсказывает ничего иного, кроме это вопроса о том, что это? В этом философия такого поэзиса, сходна с мифом, что может быть еще более не определен в качестве предсказательного средства, мол «было это или не было». Но зато, это предсказание может быть чрезвычайно устойчивым к разрывам смены исторических эпох развития науки. Нельзя сказать, что в истории философии, не было попыток ввести поэзию иного логоса в науку и философию нежели поэзия логоса Аристотеля и тем более Платона, забыть их окончательно, словно рабовладельческих мыслителей, и все же, все такие попытки до сих пор имеют смысл только в признании и отталкивании, от такой теории. Суть видимо может быть в том, что поэзис генезиса это возможный исходный пункт, как мифа, так и логоса. Впрочем, в теориях большого взрыва этот исходный пункт с бесконечными значениями очень быстро остается позади, и тут же, сразу же, бесконечные значения сменяются конечными величинами. То есть дело вообще говоря и действительно, может быть темное в этом смысле, коль скоро в ином отношении это как раз глубоко спрятанный источник продуктивного воображения в картрировании Кантом субъективности субъекта. Речь поэтому, вряд ли шла о том, что из содержания можно вывести какое-то содержание минуя форму. Хотя очевидно может быть, что форма- это складка содержания, словно корабли- это складка моря. Но явно не сразу же, и тут же, той же самой соленой водой, из той же самой соленой воды. Хотя и мыслимы ледяные ладьи. Но и вопрос каким образом вообще может быть что-то относительно безусловное, таким же образом имеет смысл и значение, как и вопрос о золотой метафоре, как она возможна, коль скоро все может быть, как раз условно в языке, и играть словами, это просто и не просто, самая обычная практика. И быть может это просто и не просто один и тот же вопрос. И все же, деревянное железо действительно может быть трудно встретить. Но форма может в известном смысле определять форму, будучи конечно, и в том, и в другом отношении, формой содержания. Молотки могут в большинстве состоять из железного или металлического ударного окончания и деревянной ручки. Впрочем, могут быть как целиком металлические, так и целиком деревянные. Названия, впрочем, как и назначение у таких изделий, могут быть явно различны. Но форма ручки и ударной части может явно различаться в любых случаях молотков. ЛФТ, прерывания войны в которой, время, как бы с очевидностью, показывает свою особенность, что оно может быть мерой усилий- дискретностью, необратимостью, просто и не просто потому, что собственник рабочей силы смертен, и время может прерываться другим временем, временем иного теперь занятия, чем написания пусть и логических, но афоризмов в тетрадке, перемежатся временем занятия, которое в своих импликациях может быть не совместимо с жизнью, и может, как форма прерывания кроме прочего, обусловить характер формы трактата, то, что это логические афоризмы текста дискретного характера, что были написаны в окопах Первой мировой войны. Но содержание военных действий, что обычно позднее имеется, только в виде историй о тех или иных сражениях, и/или обстоятельствах жизни и смерти участников таких боев, очевидно в трактате отсутствует. Это не роман Пруста о героях, вроде Сен Лу. И да, это абстрактное мышление трактата, могло быть средством забвения таких исторических событий, что активировалось прямо в ходе таких событий, вернее в непосредственной окрестности таких событий. И все же, это далекая аналогия, просто и не просто потому, что нет никакой необходимости логического или физического характера, более того, необходимости характера общественного производства, что как раз склонно различать такие свои отделы, издревле, в понятиях активной и созерцательной жизни, что могла бы связать эти две формы прерывания. Это случайность, в общем смысле, что могло быть такое совпадение или уникальный случай таланта, если ни гения. Коль скоро, индивиду, ничего может быть, не заказано. Непрерывность известного характера духовного производства или производства желания, трудно поэтому, в любом занятии, привести к дискретности времени, и затем, к характеру дискретного количества, выраженного в непрерывных величинах, в деньгах, массовым характером, что является вообще говоря, заветной целью известного способа производства.
Короче, можно известным образом сказать, что все те обстоятельства нахождения, в которых бот находит то, что он отвечает, это таким же образом может принадлежать авторам бота, как и все, что делает грузчик на автопогрузчике, может принадлежать владельцу автопогрузчика, что продал эти услуги владельцу судна в порту или владельцу порта, которому платит владелец судна. Но бот, может быть открыт бесплатно. И от чего? Дело видимо кроме прочего, - открытости информации Википедии, - и в том, что каждый теперь может быть грузчиком на автопогрузчике информации, но не более того, в этом смысле. «Вы не гений Веня- Веня Википедия, Вы не пегий Веня- Веня Википедия». Коперник, Дарвин и Фрейд, и вот теперь еще и GPT4. Можно установить такой порядок вопросов, такой режим задания вопросов, такой стиль, манеру ведения такого условного диалога, что алгоритм всегда сможет дать правильный ответ. Сложность в том, что это могут не быть, в известном смысле, вопросы, коль скоро, они могут быть банальными, теми вопросами, ответы на которые известны, и известны давно и всем. Но действительный вопрос задается не с той целью, чтобы получить правильный и известный ответ, но скорее с той целью, чтобы получить ответ не известный еще никому, пусть бы и конечно, хотелось бы правильный. В чем же, может быть интерес в случае бота? Скорость нахождения правильного ответа и удобство его получения, обращения к готовому знанию, к которому мол всегда можно, де, легко вернуться. И конечно, коль скоро, нарастание знания увеличивает его границу с неведомым, кроме прочего, и потому, что границы прошлого знания, растут вместе с прибавлением, все нового и нового. Это прибавление отнюдь не тождественно простой математической функции сложения. Более того, понятие «частного случая», это скорее фиговый листок над, мол, возможным незнанием и анархией. И, потому, новое знание может быть получено, исходя из анализа относительно готового. Более того, отчасти и теперь, уже, можно сказать, что большие базы данных могут избавить познание от необходимости нового и прежде всего негативного опыта. Во всяком случае для относительно большого пространственно-временного горизонта такого возможного опыта. Что же и Веня, действительно, таким образом может быть и не пегим мустангом готового знания.
«СТЛА»
Караваев В.Г.
Обращение «СТЛА» к боту Microsoft Edge, поисковой системы Bing.
Что такое нейросеть и как она отличается от перцептрона?
Сообщение отправлено. Что такое нейросеть и как она отличается от перцептрона?
Поиск: “neural network vs perceptron”
Поиск: “neural network vs perceptron”
Создание ответов для вас…
Создание ответов для вас…
Нейросеть - это общее название для класса моделей, которые имитируют работу биологических нейронов в мозге. Нейросеть состоит из слоев нейронов, которые обрабатывают данные с помощью различных функций активации и взвешенных связей. Нейросети могут быть разных типов и архитектур, в зависимости от задачи и данных.
Перцептрон - это один из типов нейросетей, который был предложен Розенблаттом в 1957 году. Перцептрон - это линейный бинарный классификатор, который состоит из одного слоя нейронов с пороговой функцией активации. Перцептрон может обучаться с помощью простого алгоритма, который корректирует веса и смещение в направлении ошибки. Однако перцептрон имеет ограничение - он может работать только с линейно разделимыми данными.
Многослойный перцептрон - это расширение перцептрона, который состоит из нескольких слоев нейронов с нелинейными функциями активации. Многослойный перцептрон может обучаться с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, который позволяет настраивать веса и смещение всех слоев. Многослойный перцептрон может работать с нелинейно разделимыми данными и решать более сложные задачи.
Таким образом, можно сказать, что перцептрон - это частный случай нейросети, а многослойный перцептрон - это частный случай глубокой нейросети123.
Получено сообщение. Нейросеть - это общее название для класса моделей, которые имитируют работу биологических нейронов в мозге. Нейросеть состоит из слоев нейронов, которые обрабатывают данные с помощью различных функций активации и взвешенных связей. Нейросети могут быть разных типов и архитектур, в зависимости от задачи и данных. Перцептрон - это один из типов нейросетей, который был предложен Розенблаттом в 1957 году. Перцептрон - это линейный бинарный классификатор, который состоит из одного слоя нейронов с пороговой функцией активации. Перцептрон может обучаться с помощью простого алгоритма, который корректирует веса и смещение в направлении ошибки. Однако перцептрон имеет ограничение - он может работать только с линейно разделимыми данными. Многослойный перцептрон - это расширение перцептрона, который состоит из нескольких слоев нейронов с нелинейными функциями активации. Многослойный перцептрон может обучаться с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, который позволяет настраивать веса и смещение всех слоев. Многослойный перцептрон может работать с нелинейно разделимыми данными и решать более сложные задачи. Таким образом, можно сказать, что перцептрон - это частный случай нейросети, а многослойный перцептрон - это частный случай глубокой нейросети .
Дополнительные сведения:
1. stats.stackexchange.com2. baeldung.com3. nomidl.com4. cs.stackexchange.com5. towardsdatascience.com+3 еще
9из20
линейно разделимые данные
Сообщение отправлено. линейно разделимые данные
Поиск: “линейно разделимые данные”
Поиск: “линейно разделимые данные”
Создание ответов для вас…
Создание ответов для вас…
Линейно разделимые данные - это такие данные, которые можно разделить на два или более класса с помощью прямой линии (в двумерном случае) или гиперплоскости (в многомерном случае). Например, вот пример линейно разделимых данных:
А вот пример нелинейно разделимых данных:
Есть несколько способов определить, являются ли данные линейно разделимыми, некоторые из них выделены в этой статье1. Предполагая два класса в наборе данных, ниже приведены несколько возможных методов:
· Построить выпуклые оболочки для каждого класса и проверить, пересекаются ли они. Если нет, то данные линейно разделимы.
· Обучить линейный классификатор, например перцептрон или логистическую регрессию, и проверить, достигает ли он нулевой ошибки на обучающих данных. Если да, то данные линейно разделимы.
· Применить теорему Радона или теорему Хелли к набору данных и проверить, выполняются ли их условия. Если да, то данные не линейно разделимы.
· Применить тест на ранг к матрице данных и проверить, равен ли он числу признаков плюс один. Если да, то данные линейно разделимы.
Получено сообщение. Линейно разделимые данные - это такие данные, которые можно разделить на два или более класса с помощью прямой линии (в двумерном случае) или гиперплоскости (в многомерном случае). Например, вот пример линейно разделимых данных:  А вот пример нелинейно разделимых данных:  Есть несколько способов определить, являются ли данные линейно разделимыми, некоторые из них выделены в этой статье. Предполагая два класса в наборе данных, ниже приведены несколько возможных методов: - Построить выпуклые оболочки для каждого класса и проверить, пересекаются ли они. Если нет, то данные линейно разделимы. - Обучить линейный классификатор, например перцептрон или логистическую регрессию, и проверить, достигает ли он нулевой ошибки на обучающих данных. Если да, то данные линейно разделимы. - Применить теорему Радона или теорему Хелли к набору данных и проверить, выполняются ли их условия. Если да, то данные не линейно разделимы. - Применить тест на ранг к матрице данных и проверить, равен ли он числу признаков плюс один. Если да, то данные линейно разделимы.
Дополнительные сведения:
1. ru.stackoverflow.com2. machinelearningmastery.ru3. cyberforum.ru4. qastack.ru+2 еще
Что такое нейросеть и как она отличается от перцептрона?
Сообщение отправлено. Что такое нейросеть и как она отличается от перцептрона?
Поиск: “neural network vs perceptron”
Поиск: “neural network vs perceptron”
Создание ответов для вас…
Создание ответов для вас…
Нейросеть - это общее название для класса моделей, которые имитируют работу биологических нейронов в мозге. Нейросеть состоит из слоев нейронов, которые обрабатывают данные с помощью различных функций активации и взвешенных связей. Нейросети могут быть разных типов и архитектур, в зависимости от задачи и данных.
Перцептрон - это один из типов нейросетей, который был предложен Розенблаттом в 1957 году. Перцептрон - это линейный бинарный классификатор, который состоит из одного слоя нейронов с пороговой функцией активации. Перцептрон может обучаться с помощью простого алгоритма, который корректирует веса и смещение в направлении ошибки. Однако перцептрон имеет ограничение - он может работать только с линейно разделимыми данными.
Многослойный перцептрон - это расширение перцептрона, который состоит из нескольких слоев нейронов с нелинейными функциями активации. Многослойный перцептрон может обучаться с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, который позволяет настраивать веса и смещение всех слоев. Многослойный перцептрон может работать с нелинейно разделимыми данными и решать более сложные задачи.
Таким образом, можно сказать, что перцептрон - это частный случай нейросети, а многослойный перцептрон - это частный случай глубокой нейросети123.
Получено сообщение. Нейросеть - это общее название для класса моделей, которые имитируют работу биологических нейронов в мозге. Нейросеть состоит из слоев нейронов, которые обрабатывают данные с помощью различных функций активации и взвешенных связей. Нейросети могут быть разных типов и архитектур, в зависимости от задачи и данных. Перцептрон - это один из типов нейросетей, который был предложен Розенблаттом в 1957 году. Перцептрон - это линейный бинарный классификатор, который состоит из одного слоя нейронов с пороговой функцией активации. Перцептрон может обучаться с помощью простого алгоритма, который корректирует веса и смещение в направлении ошибки. Однако перцептрон имеет ограничение - он может работать только с линейно разделимыми данными. Многослойный перцептрон - это расширение перцептрона, который состоит из нескольких слоев нейронов с нелинейными функциями активации. Многослойный перцептрон может обучаться с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, который позволяет настраивать веса и смещение всех слоев. Многослойный перцептрон может работать с нелинейно разделимыми данными и решать более сложные задачи. Таким образом, можно сказать, что перцептрон - это частный случай нейросети, а многослойный перцептрон - это частный случай глубокой нейросети .
Дополнительные сведения:
1. stats.stackexchange.com2. baeldung.com3. nomidl.com4. cs.stackexchange.com5. towardsdatascience.com+3 еще
10из20
Дай определение попарно непересекающихся множеств
Сообщение отправлено. Дай определение попарно непересекающихся множеств
Поиск: “попарно непересекающиеся множества”
Поиск: “попарно непересекающиеся множества”
Создание ответов для вас…
Создание ответов для вас…
Попарно непересекающиеся множества - это такие множества, которые не имеют общих элементов. Например, множества {1, 2, 3} и {4, 5, 6} попарно непересекающиеся, потому что у них нет одинаковых чисел. А множества {1, 2, 3} и {3, 4, 5} попарно пересекающиеся, потому что у них есть общий элемент 3.
Если множеств больше двух, то они считаются попарно непересекающимися, если любые два множества в них не пересекаются. Например, множества {1}, {2}, {3}, … попарно непересекающиеся, потому что каждое из них содержит только один элемент. А множества {1, 2}, {2, 3}, {1, 3} попарно пересекающиеся, потому что каждая пара из них имеет общий элемент.
Получено сообщение. Попарно непересекающиеся множества - это такие множества, которые не имеют общих элементов. Например, множества {1, 2, 3} и {4, 5, 6} попарно непересекающиеся, потому что у них нет одинаковых чисел. А множества {1, 2, 3} и {3, 4, 5} попарно пересекающиеся, потому что у них есть общий элемент 3. Если множеств больше двух, то они считаются попарно непересекающимися, если любые два множества в них не пересекаются. Например, множества {1}, {2}, {3}, ... попарно непересекающиеся, потому что каждое из них содержит только один элемент. А множества {1, 2}, {2, 3}, {1, 3} попарно пересекающиеся, потому что каждая пара из них имеет общий элемент.
Дополнительные сведения:
1. ru.wikipedia.org2. ru.wikipedia.org3. ru.hexlet.io
11из20
Значит ли это что джанные из попарно непересекающихся множеств линейно разделимы?
Сообщение отправлено. Значит ли это что джанные из попарно непересекающихся множеств линейно разделимы?
Не обязательно. Попарно непересекающиеся множества означают, что у них нет общих элементов, а линейно разделимые данные означают, что их можно разделить прямой линией или гиперплоскостью. Это разные понятия. Например, если мы рассмотрим множества {1, 2} и {3, 4} на числовой прямой, то они попарно непересекающиеся, но не линейно разделимые, потому что нет такой точки на прямой, которая бы отделяла их. А если мы рассмотрим множества {1, 3} и {2, 4} на числовой прямой, то они попарно пересекающиеся, но линейно разделимые, потому что мы можем выбрать точку 2.5 на прямой, которая бы отделяла их.
Получено сообщение. Не обязательно. Попарно непересекающиеся множества означают, что у них нет общих элементов, а линейно разделимые данные означают, что их можно разделить прямой линией или гиперплоскостью. Это разные понятия. Например, если мы рассмотрим множества {1, 2} и {3, 4} на числовой прямой, то они попарно непересекающиеся, но не линейно разделимые, потому что нет такой точки на прямой, которая бы отделяла их. А если мы рассмотрим множества {1, 3} и {2, 4} на числовой прямой, то они попарно пересекающиеся, но линейно разделимые, потому что мы можем выбрать точку 2.5 на прямой, которая бы отделяла их.
12из20
Какие другие свойства множеств существуют? Можно ли определить попарную пересекаемость для более чем двух множеств? Что такое декартово произведение множеств и как его можно использовать в математике или программировании?
Прекратите отвечать
Новая тема
Начало формы
Конец формы
26/2000
Отзывы
Начало формы
Творчески и художественно!
Сообщение отправлено. Творчески и художественно!
Спасибо за комплимент! Я стараюсь быть творческим и художественным в своих ответах. 😊
Это был сарказм?
Сообщение отправлено. Это был сарказм?
Я не умею распознавать сарказм. Я принимаю ваши слова за истину. Если вы были саркастичны, то я извиняюсь за свою ошибку. 🙏
Без комментариев.