[levil]

#pytaniedoeksperta z #programowanie , który język będzie lepszy do napisania sieci neuronowej, gdzie czas odpowiedzi sieci będzie mniejszy niż 200ms? #cpp #java #dotnet . Znacie jakąś dobra literaturę o hybrydowych sieciach kohenena?

[A.....t]

@levil: ja bym brał cpp albo pythona

[KostekZgubina]

@levil możesz się zainteresować akceleracja na GPU, jeżeli jest taka możliwość. To powinno przyspieszyć obliczenia. Tensorflow chyba obsługuje CUDA?

[interface]

@levil: zdecydowanie python albo go

[levil]

ogólnie zadanie mam takie żeby sklasyfikować sygnały, ok 100ms długości do 15 różnych klas, @interface: go odpada, nie widziałem api do niego od urządzenia
@KostekZgubina: akceleracja przy pomocy gpu też odpada @AwizisieAkat: @interface: a za pythonem nie przepadam, ale jak nie będzie innej lepszej opcji to co poradzić ( ͡° ʖ̯ ͡°)

[interface]

@levil: to chyba nie jest problem dla kogoś kto chce pisać NN?

[KostekZgubina]

@levil jak Python to Keras jest bardzo spoko

[levil]

@FailedNormie: niestety nie umiem asm, @interface: @KostekZgubina: a polecicie jakaś dobrą literaturę? czytam jak na razie sieci neuronowe do przetwarzania informacji stanisława osowskiego

[meohaw]

@levil: takie lektury to jak chcesz napisać własne sieci, a w świecie pythona to się raczej korzysta z gotowych, bardzo dobrej jakości, bibliotek jak wymieniony już na przykład TensorFlow. W jakiej postaci ten sygnał będziesz przetwarzał i analizował?

Ponad to, zobacz sobie wizualnie (i oczywiście z uproszczeniem) jak taka sieć neuronowa się prezentuje:
http://playground.tensorflow.org

[levil]

@meohaw: co do przetwarzania myślałem nad napisaniem jakiegoś pseudo filtra do minimalizowania szumów, a dane surowe pochodzące z elektrod(elektromyografia[EMG]). analiza będzie polegać na sklasyfikowaniu, wynikiem ma być informacja która klasa, siła sygnału. niestety więcej ci nie powiem, moje pojęcie o sieciach jest niewielkie a praca dyplomowa sam się nie zrobi ( ͡° ʖ̯ ͡°) więc szukam, gdzie mogę się czegoś poduczyć. Z tego co na razie wyczytałem

[megaloxantha]

sieci neuronowe do przetwarzania informacji

@levil: Nie czytaj tego, przejrzałem spis treści i typowa polska książka naukowa, czyli stan wiedzy z lat 80/90. Do tego jak zwykle ogromna przewaga teorii nad praktyką, podczas gdy ml to inżynieria czysto empiryczna. No ale w polskiej nauce zazwyczaj chodzi o napisanie grubej książki, a nie zrobienie czegoś co działa.

O wiele więcej dowiesz się z wideo na youtube, tutoriali itd.

https://github.com/ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials

A tu masz

[megaloxantha]

@levil:

akceleracja przy pomocy gpu też odpada

Akceleracja jest najbardziej potrzebna przy nauce, przy przewidywaniu nie jest konieczna. Bez akceleracji podczas nauki odpada cokolwiek co będzie jakoś działać, chyba, że problem jest banalny. Nie bez powodu ml dostało kopa kilka lat temu - bo gpu zaczęły być wystarczająco potężne. To jest różnica szybkości rzędu 30x przy nowym cpu, a przy starym nawet 100x.

Gpu do ml tylko nvidia.

[levil]

@megaloxantha niestety u mnie amd radeon na pokladzie (✌ ﾟ ∀ ﾟ)☞,