+
В новой версии добавлена визуализация спектров сигналов.
Скачать новую версию можно здесь или здесь.
Описание работы с графиками - здесь или здесь.
+
Post #20
57
- 👍 1
- 🔥 1
Channel Public Channel
НЕ Нейросеть Markata
@markata777
- Subscribers
- 17
- Photos
- 0
- Videos
- 0
- Links
- 11
Recent Posts 14 shown
Post #18
113
Post #17
307
Post #16
380
Post #15
282
Post #14
263
... сдаюсь, буду весть группу в Махе, подписывайтесь.
Но и этот канал забрасывать не буду, несмотря на замедление Телеграм.
Скоро там появятся сообщения об обновлениях программы.
Но и этот канал забрасывать не буду, несмотря на замедление Телеграм.
Скоро там появятся сообщения об обновлениях программы.
- 👍 2
- 🖕 1
Post #13
243
Зеркало сайта теперь здесь.
- 🔥 1
Post #11
336
+
Выложил на сайт обновленную версию. Описание частичного логарифмирования - на отдельной странице.
+
Группа для обсуждения
+
Выложил на сайт обновленную версию. Описание частичного логарифмирования - на отдельной странице.
+
Группа для обсуждения
+
- 👍 1
- 🔥 1
Post #10
278
+
Добавил в программу частичное логарифмирование входного вектора.
Испытал сегодня на нескольких задачах. В некоторых случаях обучение ускорилось, в других - не изменилось.
Это работает следующим образом. Алгоритм смотрит на первые несколько десятков обучающих векторов и делает вывод, какие из членов векторов перед подачей на нейросеть полезно прологарифмировать.
Это полезно по 2-м причинам:
1. Один из членов вектора - большое число. Это приводит к долгому обучению, а долгое обучение вызывает "переобучение" сети.
2. Один из членов вектора - небольшое число, но и не слишком маленькое, доли единицы. И это число мало меняется для сигналов разных типов.
Логарифмирование такого числа расширяет диапазон, т.к. оно < 1.
+
Выложу доработанную программу на сайт в ближайшие дни.
Сейчас могу прислать exe-файл, по запросу.
+
Добавил в программу частичное логарифмирование входного вектора.
Испытал сегодня на нескольких задачах. В некоторых случаях обучение ускорилось, в других - не изменилось.
Это работает следующим образом. Алгоритм смотрит на первые несколько десятков обучающих векторов и делает вывод, какие из членов векторов перед подачей на нейросеть полезно прологарифмировать.
Это полезно по 2-м причинам:
1. Один из членов вектора - большое число. Это приводит к долгому обучению, а долгое обучение вызывает "переобучение" сети.
2. Один из членов вектора - небольшое число, но и не слишком маленькое, доли единицы. И это число мало меняется для сигналов разных типов.
Логарифмирование такого числа расширяет диапазон, т.к. оно < 1.
+
Выложу доработанную программу на сайт в ближайшие дни.
Сейчас могу прислать exe-файл, по запросу.
+
- 👍 3
- 👌 1
Post #9
368
Присылайте свои файлы с записями сигналов, будем исследовать их вместе!
Напоминаю, что формат файла - простейший: последовательность чисел в double. Никаких шапок и подвалов. Ну и надо сообщить частоту дискретизации, с которой писался файл.
Напоминаю, что формат файла - простейший: последовательность чисел в double. Никаких шапок и подвалов. Ну и надо сообщить частоту дискретизации, с которой писался файл.
- 👍 2
Post #8
419
Post #4
392
Post #3
330
*
Здесь будут размещаться новости о новом продукте - осцилляторной нейросети для распознавания сигналов Markata.
Предлагаю также вступить в группу для обсуждения данного программного продукта.
*
Здесь будут размещаться новости о новом продукте - осцилляторной нейросети для распознавания сигналов Markata.
Предлагаю также вступить в группу для обсуждения данного программного продукта.
*
- 🔥 1
Channel created
About this channel
- How can I read @markata777 without a Telegram account?
- TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for Нейросеть Markata: recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
- How many subscribers does Нейросеть Markata have?
- Нейросеть Markata (@markata777) has 17 subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
- Does Нейросеть Markata know I viewed it here?
- No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.