On Fri, 1 Nov 2013 13:55:45 +0100, "Borneq"
<b...@a...hidden.pl> wrote:

>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.

Support Machines nic nie maja wspolnego z Neural Networks.

Co do reszty, nei chce mi sie odpisywac, bo musialbym napisac 50
stronicowy esej.

A.L.