※ 引述《rabbit66376 (逸苍云)》之铭言： : ※ 引述《rexrainbow ( hua)》之铭言： : : 这是指学习完成(如同类神经网路的收敛)之後, 而不是学习过程. : : 你认为攻壳车已经学习完成了吗? : : 如果答案是"是", 那就没有讨论的必要了. 我会认同你 : : "[经验复制]是非常简单通用的做法". : : 但人类尚且都知道活到老学到老了. : : 你拿"超能力的实验"类比 含有类神经网路的商品? 是不是太不伦不类了? : : 你无法复制超能力的实验, 但是语音辨识, 文字辨识可都是做到烂掉的东西 : : , 一点都不稀奇. : 你既然也知道语音辨识、文字辨识是已经做到滥的东西 : 那你也应该知道这些东西 : 每一个都可以把设定档直接复制同型的机器上... : 你觉得这些产品都[不再学习]了吗? : 或是你认为这算不上是[经验复制]? 这已经讨论到"阶段"的定义问题了, 什麽叫"学习阶段"? 你可以举例语音辨识可以记住你的声音, 那是因为本身的设计需求就是要如此. 如果是伪钞辨识呢? 你希望银行买回去之後拿来再训练吗? 这根本已经离题了. 也许我们在讨论的是不同的东西. 我的"学习完成(如同类神经网路的"""收敛""" )"在你讨论的哪里? : : 你认为这些研究人员是怎麽得出这个"顺序不同, 得到的结果不相同"结论的? : : 为什麽会建议在训练类神经网路的时候, 顺序要用乱数决定? : 事实上目前的电脑乱数有很多有趣的议题 : 因为除了少数藉由物理性质的乱数产生器以外 : 大部分的电脑乱数都是有机可循的 : (一样是透过演算法的产物，只要知道规则即有办法预测) 我根本不是在讨论电脑乱数是否可以预测, 而是为什麽要让顺序"尽量"不同, 还是在"顺序不同, 得到的结果不相同"打转. 从你的回答我知道你对机器学习的方法是没有兴趣的. 我不认为再讨论下会有什麽新意. --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 203.73.43.189 ※ 编辑: rexrainbow 来自: 203.73.43.189 (07/01 18:50)