lcatlas: На самом деле, к бабке не ходи, но ни один алгоритм не может предсказать жадность владельца сайта. А это сыграет как мне кажется решающую роль, при выборке пациентов на АГС.
Да запросто. Копипаст, плохие входящие ссылки, много внешних ссылок вот и получился АГС (условно, конечно, критериев в реальности больше).
Если бы Гудман сразу сказал, что они оценивают просто качество сайтов, то и спроса бы никакого не было.
3. В приведенной ссылке суммируются функции, что не имеет никакого отношения к нейронам.
Возвращаясь к теме: так откуда мы возьмём данные для оценки близости АГС для конкретного сайта?
Данные-то как в раз у Гудмана есть, я уверен.
Mantius: Вы никогда не задумывались о том как сильно переход на личности в споре унижает переходящего?
Не задумывался. А вы просто никогда не участвовали в крепкой научной дискуссии ;)
dlyanachalas добавил 29.08.2010 в 21:41
G00DMAN:
Могу рассказать про свой "доморощенный матрикснет". Есть некоторые обучающее и тестовое множества - это некие куски выдач, с фиксированным ранжированием. Если ранжирование данных выдач изменяется от фиксированного более, чем на ХХ%, мы переобучаем. Такое было пока всего один раз. Каждый апдейт переобучать не нужно, т.к. там выдачи специфические, меняются не существенно.
Логично. Но тогда не стоило бы ввести % правильных определений АГС, как критерий оценки ошибки? (Ну и тогда приходим к правильности слов wolf'а :))
Mantius: В том вопросе посылка о том, что матрикснет имеет природу отличную от нейросетевой ложная, разумеется, ответ с учётом этой посылки также несуразным будет.
Матрикснет вообще-то на генетическом алгоритме построен. ;)
А бывает линейная функция активации БЕЗ НАСЫЩЕНИЯ?
Плачу)) Бывает, Mantius, бывает 🚬
Я в курсе, что такое АГС, спасибо. Давайте продадим 40 ссылок с каждой страницы риана и посмотрим на эффект Яши, не?
Ну и будет бан или АГС. Разумеется.
Но с другой стороны, представим себе ситуацию, что 40 ссылок продали, а ни бана, ни АГС нет. Вопрос - это плохой донор или хороший?
На самом деле, к бабке не ходи, но ни один алгоритм не может предсказать жадность владельца сайта. А это сыграет как мне кажется решающую роль, при выборке пациентов на АГС.
Да запросто. Копипаст, плохие входящие ссылки, много внешних ссылок вот и получился АГС (условно, конечно, критериев в реальности больше).
Если бы Гудман сразу сказал, что они оценивают просто качество сайтов, то и спроса бы никакого не было.
dlyanachalas добавил 29.08.2010 в 22:02
Вы, я смотрю, от ИНС далеки как Китай от Дании: http://ru.wikipedia.org/wiki/Формальный_нейрон#.D0.9B.D0.B8.D0.BD.D0.B5.D0.B9.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D0.BF.D0.B5.D1.80.D0.B5.D0.B4.D0.B0.D1.82.D0.BE.D1.87.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.84.D1.83.D0.BD.D0.BA.D1.86.D0.B8.D1.8F
Вас это сбило с толку?
Ну так там же написано:
Линейная функция активации с насыщением ☝
Разницу понимаете? 🚬
Самое смешное, что линейная активационная функция занормирует выход обрезанием "концов", что вообще недопустимо в нашем случае=)
Уважаемый, читайте. Читайте: http://ru.wikipedia.org/wiki/Линейная_функция
И не несите больше бред.
🙅 🚬
ИНС не может использовать генетические алгоритмы.
Разумеется, может использовать в процессе своего обучения.
Вы куда-то в дебри ушли уже в пылу спора) В сабже про МатриксНет говорилось ;)
И чьто дальше? Без активационной функции выходного нейрона испаряется нейросетевая сущность?
Испаряется, да. 🍿 Вы же формулу в общем виде приводите.
Остальное лень даже комментировать.
ЗЫ. Подскажу, как выпутаться: скажите, что с самого начала вы говорили про случай с линейной активационной функцией :D
В общем, съэкономим время про матрикснет, если кто не знал или забыл:
http://download.yandex.ru/company/experience/GDD/Zadnie_algoritmy_Karpovich.pdf
18 слайд, формула релевантности.
Сравнивать с формулой сумматора нейрона, которую я выше приводил:
Так должно всем понятно стать...
1. У вас неправильная (неполная) формула нейрона.
2. Нейронная сеть состоит из нескольких нейронов
3. В приведенной ссылке суммируются функции, что не имеет никакого отношения к нейронам.
Данные-то как в раз у Гудмана есть, я уверен.
Вы никогда не задумывались о том как сильно переход на личности в споре унижает переходящего?
Не задумывался. А вы просто никогда не участвовали в крепкой научной дискуссии ;)
dlyanachalas добавил 29.08.2010 в 21:41
Могу рассказать про свой "доморощенный матрикснет". Есть некоторые обучающее и тестовое множества - это некие куски выдач, с фиксированным ранжированием. Если ранжирование данных выдач изменяется от фиксированного более, чем на ХХ%, мы переобучаем. Такое было пока всего один раз. Каждый апдейт переобучать не нужно, т.к. там выдачи специфические, меняются не существенно.
Логично. Но тогда не стоило бы ввести % правильных определений АГС, как критерий оценки ошибки? (Ну и тогда приходим к правильности слов wolf'а :))
Mantius, вы понимате разницу между алгоритмом и тем, зачем он применяется?
Первоначальный вывод про санитаров был верен.
В том вопросе посылка о том, что матрикснет имеет природу отличную от нейросетевой ложная, разумеется, ответ с учётом этой посылки также несуразным будет.
Матрикснет вообще-то на генетическом алгоритме построен. ;)
dlyanachalas, отвечать будем или продолжим играть в КО?
Не будем отвечать. Будем ждать ответа на вопрос: /ru/forum/comment/7521792
А вы пока сабж изучите.