Użytkownik "A.L." <a...@a...com> napisał w wiadomości
news:gv95191m641fh723q0nsh0vl2bjd7omo1p@4ax.com...
>>To jest właśnie problem z algorytmami które mają działać "same" a nawet
>>nie
>>wiadomo jak działają, jedynie się je uczy.
>
> Doskonale wiadomo jak dzialaja NN. A zeby uzywac NN, tzreba miec
> chociaz zgrubne pojecie jak one dzialaja. Chocby po to zeby nie
> wypisywac bzdur jak wyzej.

Wiadomo (w ogólności) i nie wiadomo (w szczegółach) jak działają. Ostatnio
zainteresowałem się Maszyną Wektorów Podpierających. Służy do klasyfikacji
danych na dwie klasy (choć są przeróbki aby była większa ilość niż dwie - do
OCR). Jeżeli mamy płaszczyznę i tam dwa zgrupowania punktów, dobiera się
taką linię, która je dobrze oddziela. Dla trzech wymiarów oddzielamy
płaszczyzną, a w ogólności w realnych przypadkach liczba wymiarów jest
bardzo duża i chodzi o znalezienie hiperpłaszczyzny oddzielającej, I tu
wiadomo jak to działa. Teraz możemy wyuczyć znajdowania twarzy na podstawie
zbioru piskeli - i to działa. Być może da się wyuczyć klasyfikacji twarzy:
mężczyzna - kobieta, starszy - młodszy, Czarny-Biały, ładny-brzydki.
Wszystko zależy od uczenia.I tu działamy na wielowymiarowej przestrzeni,
Przetwarzamy megabajty danych i przypuśćmy że nauczyliśmy rozpoznawać po
pikselach twarze kobiet od mężczyzn, działa nie na podstawie algorytmu ale
na podstawie danych uzyskanych z uczenia. I chyba nie da się określić jakie
cechy musi mieć dany zestaw pikseli aby został odpowiednio zaklasyfikowany.
Gdy mamy punkty na płaszczyźnie, to widać dwa zgrupowania oddzielone prostą,
ale gdy mamy tysiące wymiarów, jest to dla człowieka zupełnie nieczytelne. I
to chodziło gdy pisałem że mają działać same a nie wiadomo jak działają.