История изменений
Исправление LINUX-ORG-RU, (текущая версия) :
В текущей задаче у него 10 рабочих нейронов остальные просто ненужны, на входы идёт либо 1 либо -1. Если больше однёрок то победили однёрки, если минус еденичек по победили они, на выходном нейроне все 1 и -1 суммируются и получается либо 0 либо больше нуля то победили однёрки либо меньше нуля то победили минус единички поэтому в такой задаче все веса всех нейронов установить в 0.5 если функции активации переписывать не хочется, а они там в float с вероятностью в 99%. И всё, идеальная нейросеть готова для этой задачи. Вся суть в том что для такой задачи нейросети не нужно обучение так как все веса мы знаем заранее. Это если я понял правильно что побеждают количеством, а не расстановкой или ещё чем. Это даже не задача для нейросети по сути )))) Но сова порой резиновая и с вазелином ничё так на глобусе сидит =)
Мляяяяяяяяяяяяя, седьмой час утра. ЁПРСТ! спАААААААААТЬ ЖИВА…Я ЖИВА СПАТЬ! уЛЮЛЮ дОКОЛЕ полуНошничеть перестану!
Исправление LINUX-ORG-RU, :
В текущей задаче у него 10 рабочих нейронов остальные просто ненужны, на входы идёт либо 1 либо -1. Если больше однёрок то победили однёрки, если минус еденичек по победили они, на выходном нейроне все 1 и -1 суммируются и получается либо 0 либо больше нуля то победили однёрки либо меньше нуля то победили минус единички поэтому в такой задаче все веса всех нейронов установить в 0.5 если функции активации переписывать не хочется, а они там в float с вероятностью в 99%. И всё, идеальная нейросеть готова для этой задачи. Вся суть в том что для такой задачи нейросети не нужно обучение так как все веса мы знаем заранее. Это если я понял правильно что побеждают количеством, а не расстановкой или ещё чем. Это даже не задача для нейросети по сути )))) Но сова порой резиновая и с вазелином ничё так на глобусе сидит =)
Исходная версия LINUX-ORG-RU, :
В текущей задаче у него 10 рабочих нейронов остальные просто ненужны, на входы идёт либо 1 либо -1. Если больше однёрок то победили однёрки, если минус еденичек по победили они, на выходном нейроне все 1 и -1 суммируются и получается либо 0 либо больше нуля то победили однёрки либо меньше нуля то победили минус единички поэтому в такой задаче все веса всех нейронов установить в 0.5 если функции активации переписывать не хочется, а они там в float с вероятностью в 99%. И всё, идеальная нейросеть готова для этой задачи. Вся суть в том что для такой задачи нейросети не нужно обучение так как все веса мы знаем заранее. Это если я понял правильно что побеждают количеством, а не расстановкой или ещё чем.