Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2

2020 December 31

QS

Qodirov Sardor in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Переслано от Qodirov Sardor
Kirib kelayotgan yangi yilingiz bilan siz va oila a‘zolaringizga sog‘liq va omad tilayman YANGI YILINGIZ BILAN TABRIKLAYMAN.
Qodirov Sardor
источник

D•

Dan • Captain in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Qodirov Sardor
Переслано от Qodirov Sardor
Kirib kelayotgan yangi yilingiz bilan siz va oila a‘zolaringizga sog‘liq va omad tilayman YANGI YILINGIZ BILAN TABRIKLAYMAN.
Qodirov Sardor
И тебя с новым годом! Счастья, удачи и всех благ! :)
источник
2021 January 01

M

Mike in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Всю бигдату с НГ!!!
источник

M

Mike in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
источник

I

Infatum in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Happy New Year, folks!
        while not Singularity:
           year += 1
 https://www.youtube.com/watch?v=HL7DEkXV_60
источник

А

Айрат Каримов... in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
С новым годом!
источник

AB

Arcady Balandin in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
*бал я такое будующее
источник

MC

Makha Cloud in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Arcady Balandin
*бал я такое будующее
Почему?)
источник

AB

Arcady Balandin in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Нестроготипизированная обёртка над крестами
источник

kk

k k in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Arcady Balandin
Нестроготипизированная обёртка над крестами
А Вы список исключений посмотрите и используйте try except
источник

kk

k k in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
))
источник

kk

k k in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
И программируйте модульно , чтобы понятно было как программа работает
источник
2021 January 03

P

Pavel in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
про Gym

getAction = gym.spaces.Box(low=0.0, high=1.0, shape=(1,), dtype=numpy.float32)
print(getAction.sample())


почему всегда возвращает [0.5488135]
в книге написано:
Box.sample() — случайный тензор с соответствующими параметрами и значениями в заданном диапазоне, где тут случайный тензор? Он всегда один и тот же… или не так понимаю эту строкуиз книги?
источник

AY

Alexey Yurasov in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Pavel
про Gym

getAction = gym.spaces.Box(low=0.0, high=1.0, shape=(1,), dtype=numpy.float32)
print(getAction.sample())


почему всегда возвращает [0.5488135]
в книге написано:
Box.sample() — случайный тензор с соответствующими параметрами и значениями в заданном диапазоне, где тут случайный тензор? Он всегда один и тот же… или не так понимаю эту строкуиз книги?
openai gym?
источник

P

Pavel in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Alexey Yurasov
openai gym?
да
источник

P

Pavel in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
я уже и документацию открыл там тоже написано, выбирает рандомное значение из установленных в спейсе, ну попробуйте 50 раз вызвать код: будет однои тоже число, где тут  рандомность
источник

AB

Arcady Balandin in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
seed что ли
источник

P

Pavel in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
разобрался спасибо
источник
2021 January 04

X

Xplwfcwef041 in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Доброе утро народ.
Простите, я полный новичок в нейросетях,возможно задаю глупый вопрос.
Писал свою библиотеку простой нейросети, и допустим нейронка выдала 0.6 а ожидаемый ответ 0.1 и чтоб найти ошибку я делаю 0.1-0.6
И вся сейросеть превращается в кашу с отрицательными весами.
Подскажите пожалуйста,что я упустил
источник

IB

Islom Babaev in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Xplwfcwef041
Доброе утро народ.
Простите, я полный новичок в нейросетях,возможно задаю глупый вопрос.
Писал свою библиотеку простой нейросети, и допустим нейронка выдала 0.6 а ожидаемый ответ 0.1 и чтоб найти ошибку я делаю 0.1-0.6
И вся сейросеть превращается в кашу с отрицательными весами.
Подскажите пожалуйста,что я упустил
регрессия получается? вычитывать 0.1 из 0.6 это ошибка
источник