|
| |
|
На: Гугл открыл для всеобщего пользования коды новейшей библиотеки машинного обучения TensorFlow
Добавлено: 10 ноя 15 7:24
|
Автор: Igor Gabrielan
Собрал о ней некоторые сведения
Написана на языке С++
Сложно разобраться в этой библиотеке?
Кто попытается разобраться и применить?
А кто сможет внести полезные изменения?
Может, если кто-то отличится, Гугл возьмёт его на работу? |
|
Да мля... что за мещанские устремления “гугл возьмёт на работу”… делайте что то интересное и сами берите гугл на работу, на проект… Таких ML библиотек С* уже полно, ничем они особо не примечательны, написать персептрон с обратным распространением по готовому алгоритму и прочий классификатор, может новичек за неделю примерно, профи за день, куда важней уметь применять такие адванцнутые статистическое приблуды, для конкретных задач, а не ждать пока какая то библиотека предложит готовый фрэймворк для решения актуальной задачи. Важно понимать что всё что публично доступно как удобный фрэймворк, оплачивается очень хило, конкуренция слишком высока в условиях глобализации. Нужен эксклюзив, только он продаётся дорого. Такие открытые библы хороши только на предмет порвать их на запчасти и юзать в своих проектах, если какие то куски кода оказались с собственной точки зрения написаны не ногами и в подходящем стиле.
|
|
|
| |
|
| На: Гугл открыл для всеобщего пользования коды новейшей библиотеки машинного обучения TensorFlow
Добавлено: 10 ноя 15 8:27
|
Автор: Igor Gabrielan
А я что, я ничего, я насчёт молодёжи, мне то это не светит, имею ввиду работу на гугле.
А Гугл пишет, что по сравнению с предыдущей "библой" DistBelief это огромный шаг вперёд, некоторые задачи стали считаться впятеро быстрее. То есть как бы незаурядное явление, а не заурядная библа в ряду многих.
|
|
это правильно что вы крест на себе поставили, расслабили булки и надеетесь на молодёжь как гегегеза, это что то похожее на религию, упование на солидарность поколений. Мне это нравится, что вы не рыпаетесь, не высовываетесь как некоторые, не представляете опасности, но кому то надо и поле пахать и в Макдональдсе работать, да, это так
|
|
|
| |
| |
| |
| |
|
| На: Гугл открыл для всеобщего пользования коды новейшей библиотеки машинного обучения TensorFlow
Добавлено: 11 ноя 15 6:52
|
Автор: Igor Gabrielan
А Гугл пишет, что по сравнению с предыдущей "библой" DistBelief это огромный шаг вперёд, некоторые задачи стали считаться впятеро быстрее.
|
|
Весь вопрос в том, насколько хорошей при этом была предыдущая точка отсчёта  А то, например, мой код для свёрточной нейронной сети - в сотню раз быстрее кода от Майка ОНейлла. Вот в этом примере - полюса (или прогресс) виднее. В общем, я до сих пор остаюсь во мнении, что для обычного процессора (не видеокарты) самый быстрый код для свёрточных нейронок - у меня. Если, конечно, использовать только SSE-команды процессора, а то я на AVX- и FMA-команды пока ещё не переходил.
|
|
|
|
| На: Гугл открыл для всеобщего пользования коды новейшей библиотеки машинного обучения TensorFlow
Добавлено: 11 ноя 15 22:47
Изменено: 11 ноя 15 22:55
|
Оказывается, Майкрософт ещё весной открыл что-то подобное Microsoft Project Oxford и как его часть Language Understanding Intelligent Service (LUIS)а теперь, с опозданием на день после Гугловского TensorFlow, придал этому проекту новое дыхание, добавив обработку эмоций. Причём использует доменные имена на острове Ангилья, согласно моей идее-фикс. Всего на острове у Майкрософта пятнадцать доменных имён. Фейсбук тоже развивает ИИ на Ангилье (fb.ai facebook.ai wit.ai) Вообще некоторые инвесторы стали покупать доменные имена Ангильи сотнями, расссчитывая когда-нибудь их перепродать под ИИ. Вот и доменное имя tensorflow.ai кто-то прикупил для вложения денег. Это вообще сомнительно. Вторичный рынок этих имён практически мёртв. Правда у меня купили одно доменное имя ml.ai под машинное обучение. Хотели у меня ещё купить имена wiki.ai, nano.ai и portal.ai, но моя цена (от 1500 долларов) их отпугнула. А на первичном рынке (то есть на самом острове) по 100 долларов раскупают всё подряд.
|
|
|
| |
|
| На: Гугл открыл для всеобщего пользования коды новейшей библиотеки машинного обучения TensorFlow
Добавлено: 18 ноя 15 10:49
|
Автор: ignat99
В основе - та же функция получения градиентов
Гораздо более общий и физический основательный метод я описывал
Более того тут плоские структуры |
|
В смысле, быстрое дифференцирование на графах? Так этому методу обратного распространения ошибки уже 30 лет с момента окончательного и бесповоротного внедрения в жизнь. Как-бы самый распространённый на сегодняшний день алгоритм обучения/адаптации/идентификации параметров. Более общО - можно сделать только по сравнению с вырожденным изложением этого дела в учебниках. И глубокие нейросети (которые тоже обратным распространением учатся) - это ну никак не плоские структуры. Плоское - это машины опорных векторов с их собственными алгоритмами обучения, например.
|
|
|
КOT
Сообщений: 187 |
 |
| |
KОТ
Сообщений: 111 |
 |
| |
КOT
Сообщений: 187 |
|
| |
|