Ты все понял. Когда начинаются колебания. В общем ты ответил. Меня интересуют информация о конкретных алгоритмах и где они реально используются. Чтобы стырить
mayton2019, про локальные экстремумы речи нет. Только про овраги. Можете ли вы привести примеры конкретных алгоритмов определения оврага и где они используются?
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