Ilya-S-Zharskiy
нейросети machine-learning Big-Data Если раньше, когда что-то не работало, шел запрос: «Пришлите пример, на котором не работает!» И дальше серьезный опытный бородатый программист разбирался в коде и эвристиках, правил пару коэффициентов, и, если он угадал с обобщением примера на все такие случаи и в правильном месте поправил, то и другие подобные примеры начинали (о, счастье!) работать. С нейросетевым блоком такой фокус не пройдет и запрос будет: «Дайте пример и размеченные данные, плиз!» И дальше будет прогон дообучения с контролем попадания достаточного количества примеров на все ноды, потенциально причастные к неверному решению. А еще дальше на производстве просто появится большая красная кнопка «Дообучить» с такой же большой и красной надписью под ней «Нажимать не чаще раза в месяц!» (дабы ограничить файнтюнинг).
Balancer
IBM интеллект нейросети TrueNorth Немного оценок по чипу TrueNorth.

1 млн. нейронов — это примерно уровень пчелы (~ 950 тыс. нейронов в мозге).

Мозг крысы — 21 млн. нейронов. (или 55 млн., разные источники приводят разные цифры)

Мозг собаки — 160 млн. нейронов.

Мозг кошки — 300 млн. нейронов.

Мозг человека — 100 млрд. нейронов.

Если правило Мура будет распространяться на развитие нейрочипов, то уровень мозга кошки будет достигнут через 15 лет, а уровень мозга человека — через 60 лет :)
~~~

ugnich
? программирование ИИ нейросети Хочу нейросеть. Обучить её текстами постов из топ-а Juick, а потом загрузить в неё все оставшиеся посты и попросить найти что-нибудь интересное. Только текст, ничего более. Есть ли готовые решения для такой простой задачи?
13oz
нейросети существует три основных типа детерминированных нейронов — шаговые (они же ступенчатые), линейные и сигмоидальные. Различаются они, по сути, функцией инициализации. Для шаговых нейронов это функция типа "если входящее > n, тогда выход = 1", для линейных используется линейная функция на каком-то интервале, а для сигмоидальных — соответственно, сигмоидальая функция вида выход = 1/(1+expN). Таким образом, для все трех типов нейронов можно использовать 1 суперкласс, так как разница только в одной функции
masai
нейросети Подбрось-ка, жуйк, какую-нибудь практическую задачку уровня студенческой курсовой для самостоятельного выполнения, чтобы попрактиковаться в программировании нейронных сетей, а то уже всё позабыл.