_Snake_

А что, доргены бывают только серверными? 🍿

---------- Добавлено 04.02.2017 в 00:13 ----------

3000 * 80 = 240000 Совсем не дорого :2cents:

Схема для твоей сети нужна такая

Input Layer - это твои 5 параметров, передаются всё время в одном порядке.

Middle Layer - промежуточный слой, кол-во нейронов подбираешь экспериментальным путём

Output Layer - это выходной слой с 2мя нейронами (допустим первый это - ДА, второй - Нет)

Дальше читаешь тут https://habrahabr.ru/post/158729/

1. Этап обучения(листинг train.php)

Этап обучения происходит на заведомо известных данных, где ты знаешь какой домен подходит какой нет.

Функция generate_frequencies тебе не нужна

Вместо:

$ann = fann_create(array(256, 128, 3), 1.0, 0.7);

писать примерно так

/**
* Значения в масиве array(5, 4, 2):

* Input Layer - 5 
* Middle Layer - 4 (это значение можно менять увеличивая или уменьшая промежуточный слой)
* Output Layer - 2
*/
$ann = fann_create(array(5, 4, 2), 1.0, 0.7);

Вместо:

fann_train($ann,
    array(
        array(
            generate_frequencies(file_get_contents("en.txt")), // Inputs
            array(1, 0, 0) // Outputs
        ),
        array(
            generate_frequencies(file_get_contents("fr.txt")), // Inputs
            array(0, 1, 0) // Outputs
        ),
        array(
            generate_frequencies(file_get_contents("pl.txt")), // Inputs
            array(0, 0, 1) // Outputs
        ),
    ),
    100000,
    0.00001,
    1000
);

fann_train($ann,
    array(
        // Первый домен
        array(
            array(парам1, парам2, парам3, парам4, парам5), // Это входной слой Input Layer
            array(1, 0) // Это выходной слой Output Layer  - да, домен подходит
        ),
        // Второй домен
        array(
            array(парам1, парам2, парам3, парам4, парам5), // Это входной слой Input Layer
            array(0, 1) // Это выходной слой Output Layer  - нет, домен не подходит
        ),
        // Третий домен
        array(
            array(парам1, парам2, парам3, парам4, парам5), // Это входной слой Input Layer
            array(1, 0) // Это выходной слой Output Layer  - да, домен подходит
        ),
    ),
    100000,
    0.00001,
    1000
);

2. Использование(листинг run.php)

Вместо:

$output = fann_run($ann, generate_frequencies("ANN are slowly adjusted so as to produce the same output as in
            the examples. The hope is that when the ANN is shown a new
            X-ray images containing healthy tissues"));

Делаешь так:

$output = fann_run($ann, array(парам1, парам2, парам3, парам4, парам5));

В $output будет передан массив типо такого:

array(2) {
  |0|=>
  float(0) - это твой первый нейрон - то есть "да"
  |1|=>
  float(0.99334162473679) - это твой второй нейрон - то есть "нет"
}

В общем смотришь какой нейрон больше вес отдаёт, такой твой и ответ.

Это троллинг такой? 😕

Да причём тут кодинг-то? Кодинг это уже дело второстепенное. Основная трудность, то это не КАК запрограммировать, а ЧТО программировать, нужно очень хорошее знание предметной области. Т.е. если рассматривать генерацию естественного текста, то надо как минимум быть экспертом в области лингвистики, возможно даже иметь учёную степень.

Если человек отличный автомеханик это не значит, что он может собрать вертолёт, хотя все задатки для этого имеет. Просто знаний в области вертолётостроения не хватит.

-2 Придурка :kozak:

Если ты хочешь сохранить секретность своей технологии, не надо создавать тему на паблик форуме про свою технологию.

Так ты не понижай рейтинг темы. Ты для кого её создал? Для себя или для сообщества? Если для себя, то заведи дневник и высказывай ему все свои тяготы и невзгоды. Думаешь кому-то не плевать на твои творческие планы, людям важен результат. Ни кому не интересно толочь воду в ступе. А тебя только полторы тему уламывали выложить текст...

MO $$$, Почитай тут про самообучение. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B1%D0%B5%D0%B7_%D1%83%D1%87%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8F

---------- Добавлено 28.01.2017 в 03:28 ----------

Не всегда можно понять 🍿 https://geektimes.ru/post/281998/

Допустим у тебя есть какие-то лекала по которым ты приходишь к какому-то умозаключению(например в качестве лекала на этапе обучения может выступать какая-то статья). В следующий раз когда ты будешь использовать эту мысль, эти самые лекала уже тебе не нужны, т.к. твоя мысль, можно сказать, уже "вычислена", ты обучился. Тебе на надо каждый раз тужиться "вычислять" её заново. Так же на основе уже имеющихся знаний и новой информации ты можешь сделать новые умозаключения, они действуют аддитивно.

Поисковая машина действует так же. По началу может её обучал человек, указывая какая страница спам какая не спам. Дальше в процессе работы она уже сама обучается в боевых условиях. Чем больше дорвеев она банит, тем больше она обучается. Возможно даже сами создатели уже не понимают по каким признакам она вычисляет спам. Так, что ни какие слепки ей не нужны, если машина обучилась - то она обучилась.

Ну так всё-таки возвращаются? Значит твои доводы не верны. Бан, дело другое, поисковые машины имеют свойства развиваться, а не деградировать.