Я такую систему позже сделаю. Владелец сможет рассчитывать расходы на энергию, назначать почасовую цену и время доступности . Например сдавать ночью, или офисы в нерабочее время. Пользователь выбирает доступный gpu cpu исходя из цены и производительности
Сама по себе скорость вычисления функции активации не имеет значения . Основное время занимает перемножение выходов нейронов на веса. Ступенчатая функция позволяет убрать операцию умножения. Если кусочно линейная, то как работа сети зависит от числа кусков? Есть информация ? Например просто линия и уже можно использовать градиентный спуск
dmshar, я начинал когда нейросетей не было. Обучение называлось адаптацией. Кричат об искусственном интеллекте. Не все понимают, что это всего лишь один из видов математической модели. Мы в 78 точно также обучали системы дифференциальных уравнений в частных производных. А вот методы обучения сейчас действительно очень развиты
Максим Припадчев, я сам скептически относился к сетям, никакого интеллекта у них нет. Они сейчас реально эффективнее за счёт большого количества нейронов и глубокого обучения. Настало время ими заняться. А в финансовой сфере попробовали уже все, задачка на миллиард баксов. Простых решений нет
Максим Припадчев, я на правом этапе буду использовать известные методы. Все равно их надо обучать и переобучать. Сеть может оказаться удобнее. Интересно что сетями начали больше интересоваться, когда она оказалась лучше для распознавания речи. хотя были уже эффективные алгориьы. Это меня сильно удивило
Максим Припадчев, конечно нейронная сеть не панацея. Это всего лишь система нелинейных уравнений . Но я хочу сочетать разные входные последовательности . Например цену и объем продаж. Я если использовать стакан цен, то входных серий может быть много . К тому же графические паттерны.
Александр Скуснов, это становится забавным. Я спрашиваю не соотношении наборов данных, а о разнице между валидационноми тестовом. Вы знаете ответ на вопрос?