Комментарий #5671849

Пётр Первый
Не маловато ли данных для хорошего годного обучения? Там, кстати, последнее время говорят про нейронные сети со способностью обобщать, возможно лет через 5-10 и допилят.
И ещё вопрос: откуда вы сделали вывод, что близость по оси отвечает за какую-то характеристику? Насколько я понимаю, в текущих реалиях ### проссышь что за что отвечает. Это также является большой и интересной темой современных исследований - интерпретация внутренних состояний сети. Или, возможно, то 32-мерное пространство задаётся вами вручную? Explain, pls


: предупреждение. п.3 правил сайта, мат.
Ответы
Айбек Бекбаев
Айбек Бекбаев#
@Пётр Первый, да интерпретировать сложно почти невозможно, но можно делать как с word2vec, смотреть на хитмапы или дергать в каком-то направлений(как интерполяцию(тип пробегать от одного вектора к другому и смотреть) в картинках делают), или надо supervised подход(чтобы учились именно те критерий, которые я хочу), как баду или те же самые moe Generator например, тут жопа кароч, но есть надежда на опен ай и их мета лернинг. А так что я сейчас делал и дела это гадание причём на 2Д, а не в 32Д лол, но в каком-то смысле совпадает же с действительностью, мб из-за того что эмбеддинги не такие большие.
Packword
Packword#
@Пётр Первый, нейронные сети со способностью обобщать... чел что ты несешь?? способность обобщать и видеть закономерность одна из базовых, любой перцептрон может делить данные на кластеры по признакам(это и есть обобщение)
назад
Твой комментарий
Вернуться к редактированию
Предпросмотр
Скрыть