(no subject)

[norian]

"инструмент MAI-DxO показал точность диагностики 85,5% против 20% у 21 врача при анализе реальных клинических случаев"

вах, оказываецца кожаные мешги хуже чем полиномы унутре (когда те хорошо заточены под узкую область применения)

Comments

[tiresome_cat]

Ну, в общем-то всегда было так, что вольтметр даёт более точное значение напряжения в сети, чем дядя Вася-электрик, сунувший в розетку два пальца :)

[juan_gandhi]

Разве там полиномы? Я думал, матрицы и сглаживания.

[norian]

в каждом слое нейронки происходят операции умножения входных значений на весовые коэффициенты и прибавления довесков, коэффициенты слоёв и довесков хранят в матрицах для удобства представления и возможности использования параллельных матричных операций

если переменные много раз умножать и прибавлять константы, получаецца полином насколько коты понимают в колбасных обрезках

в результате исходное множество отображается в результат полиномиальной функцией, максимальная степень которой равна числу слоёв, то есть возможных операций умножения

в принципе конечно можно и на других функциях вместо умножения и сложения сделать, но работать будет намного медленнее и сложнее в применении

[juan_gandhi]

Ну как, чтоб был полином, нужны какие-то переменные же?

[norian]

переменные это входной вектор, на каждом из выходов разные полиномы ессно, и более разные для разных топологий

ну например обычная нейронка распознающая цыфры по картинге 8х8 - на входе x1 .. x64, на выходах f0(x) .. f9(x)

некоторые узлы могут быть не активированными данным набором значений, то есть это более хитровывернутый полином чем классический, но всё равно не может полноценно моделировать реальную реальность имко

[juan_gandhi]

О! Я и не думал, что там полином получается. Спасибо; надо подумать.
А впрочем, ха, конечно! Чо там и думать-то, умножаем да складываем.