Кухарочка

Vvs Models Отзывы

Vvs Models Отзывы Я не уверен, в чем смысл всего этого. В статье на самом деле ничего не говорится о VVS, и, просто прочитав, немного трудно сказать, что они используют "модель" в своем названии (что, я полагаю, означает что-то вроде алгоритма). Они также, кажется, не очень ясно представляют, сколько работы уходит на создание этих моделей; если вы хотите использовать их для собственного использования или как часть какого-то более крупного проекта, то, вероятно, есть места получше, чем HN, где люди, скорее всего, будут заинтересованы в них настолько, чтобы дать обратную связь - но в противном случае зачем бы кто-нибудь беспокоит? Это кажется довольно бессмысленным, если только кто-то уже не написал всевозможных примеров, которые могут помочь другим узнать что-то новое... может быть, даже сами напишут код! :)
Однако в нем несколько раз упоминается: “Если у нас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам напрямую по электронной почте по адресу [email protected] ." Так что, возможно, кто-нибудь здесь знает, кто написал эти электронные письма, чтобы другие читатели тоже могли получить ответы ... ? :-)
Редактировать: Также стоит отметить, что, хотя автор говорит, что он использует Python 3 с библиотеками NumPy [1], его пример на самом деле показывает, что он вместо этого пишет код C ++, потому что `Num` еще не доступен в Py3 :-(. Но, тем не менее, все равно интересно, поскольку большинство программистов в любом случае хорошо знают оба языка ;)
[0] https://github.com/_siraj_kumar-gandhi/python2numpy#examples
(РЕДАКТИРОВАТЬ) Ах да, забыл еще кое-что - очевидно, при построении модели вам нужно сначала выполнить много математических расчетов, прежде чем выполнять описанные выше шаги --- ик!! Это звучит пугающе!!! ;-)
редактировать 2-е редактирование: И да, я согласен, что наличие хорошей документации всегда должно быть на втором месте после возможности создавать материал самостоятельно, не нуждаясь в дополнительной помощи / руководстве!
Проблема была решена много лет назад.. Было опубликовано много работ, показывающих, как именно создавать такие нейронные сети. Этот пост в основном перефразирует старые новостные статьи, объясняющие, как реализовать простые, основанные на существующих результатах исследований. Если оглянуться назад достаточно далеко, то нейронные сети существовали целую вечность до того, как Google DeepMind выиграл гонку искусственного интеллекта в прошлом году. Фактически, в Википедии перечислено более 100 публикаций, описывающих различные типы алгоритмов глубокого обучения, начиная с 1993 года. [требуется цитирование]. Даже сегодня исследователи продолжают публиковать статьи, в которых подробно описываются различные методы, используемые в каждом типе сети, включая сверточные слои и т.д.