Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.17 (17) << < Пред.    Поиск:
Автор	Тема: На: Остались ли тут специалисты, которые разбираются в ИИ
нейросеть Сообщений: 6262	На: Остались ли тут специалисты, которые разбираются в ИИ Добавлено: 13 окт 25 10:12 у самих то модерация [Ответ][Цитата]
Ꜿгг Сообщений: 13263	На: Остались ли тут специалисты, которые разбираются в ИИ Добавлено: 13 окт 25 17:34 Цитата: Автор: гость Из русскоязычных только эти и есть. Да ладно, Витя, не позорься. Какая там у вас модерация знают все нормальные люди. Дебильная как и вы все))) [Ответ][Цитата]
гость 38.97.116.*	На: Остались ли тут специалисты, которые разбираются в ИИ Добавлено: 13 окт 25 18:44 Цитата: Автор: Ꜿгг Да ладно, Витя, не позорься. Какая там у вас модерация знают все нормальные люди. Дебильная как и вы все))) VGT не пишет на питоне, это зашквар, другое дело михуйло, он там завсегдатай [Ответ][Цитата]
Ꜿгг Сообщений: 13263	На: Остались ли тут специалисты, которые разбираются в ИИ Добавлено: 13 окт 25 19:03 Цитата: Автор: гость VGT не пишет на питоне, это зашквар, другое дело михуйло, он там завсегдатай Да, Витёк пишет на делфи, это не зашквар, это просто прошлый век... Но хорошо, что он может зарабатывать репетиторством, я думал, что он вообще спился))) [Ответ][Цитата]
tac2 Сообщений: 486	На: Остались ли тут специалисты, которые разбираются в ИИ Добавлено: 13 окт 25 21:57 Цитата: Автор: гость И раз вы симпатизируете украинцам, предателям Давайте только не искажать мою позицию. Я давал ссылки, на мою позицию ранее, из них совсем не следует какая либо личная симпатия. У меня есть категорическая антипатия только к тем, кто убивает людей. [Ответ][Цитата]
tac2 Сообщений: 486	На: Остались ли тут специалисты, которые разбираются в ИИ Добавлено: 13 окт 25 22:00 Изменено: 13 окт 25 22:01 Цитата: Автор: гость Из русскоязычных только эти и есть. Какая нах "модерация кремля", украинский пропагандистский трллинг. Да, dxdy раньше был довольно снобским я в курсе, это кстати и ответ, почему я тут обсуждаю вопросы ИИ. dxdy зарегистрирован давно, когда там была только математика. Но ок, я начал там тему https://dxdy.ru/topic161852.html но dxdy не столь активен, но посмотрим. [Ответ][Цитата]
tac2 Сообщений: 486	На: Остались ли тут специалисты, которые разбираются в ИИ Добавлено: 13 окт 25 23:48 Изменено: 14 окт 25 0:04 Ладно, теперь без эмоций, написал пояснение для своей статьи (просвещайтесь): Цитата: Строгое и неуверенное предсказание. Классически строгим является такой выход у нейронной сети, по которому однозначно точно мы можем решить к какому классу нейросеть отнесла предъявленный пример (образ). Это означает, что мы на выходе в идеальном случае ожидаем точную цифру N, которая однозначно сопоставляется с классом. Частично, это решается введением порога в решающем элементе. Например, в задаче четность, если выход >0, то это класс нечетный, иначе четный. Тогда получается, что совсем не обученная сеть уже дает 50% правильных ответов. Таким образом, понятие точности прогноза сильнейшим образом зависит от интерпретации выхода. Совсем другую ситуацию мы имеем, когда у нейросети два выхода out, и тогда, если out1>0, то это класс нечетный, а если out2>0, то это класс четный. Здесь если сеть не обучалась, то 0% правильных ответов. Но если, она будет просто случайно угадывать, то только 25% будет правильными, т.к. комбинации 00 и 11 будут однозначно не верны. В случае 10 классов, как у нас в задаче MNIST, ситуация еще более разительная. Если мы делаем вывод по принципу argmax (winner-takes-all), то случайный ответ будет давать 10% правильных ответов. Но если мы будем делать вывод исходя из классического строго определения, то у нас 2^10 = 1024 возможных состояний выхода, вероятность корректного выхода 10/1024 ≈ 0.98%, а вероятность, что корректный выход правильный = (10/1024) × (1/10) = 1/1024 ≈ 0.098%. Таким образом, мы существенно зависим от интерпретации того, какие выходы считать правильными. Поэтому в критически важный системах (медицина, безопасность) прогнозирование по принципу argmax недопустимо, но так как много исследований сделано именно с использованием argmax, когда допустим любой неуверенный ответ, далее мы будем различать E_hard – строгую ошибку от E_soft – мягкой ошибки. Это важно не только для случая случайного ответа, но и тогда, когда нейросеть не может однозначно сделать выбор между двумя или тремя вариантами. Тогда используя принцип argmax мы теряем возможность понять это четкий ответ или неуверенное угадывание? Но действительно, в случае плохо изображенных букв, могут быть сомнения это 6, 8 или 9 и сомнения среди 3 вариантов – это все же лучше, чем отсутствие ответа. Методологически важным, является лишь то, чтобы сеть могла дать и тот и другой ответ, а недопустимым является то, когда сеть обучается исключительно из того, что ей нужно будет угадать. [Ответ][Цитата]
Стр.17 (17): 1  ...  13  14  15  16  [17] << < Пред.