l******g
发帖数: 21 | |
a****l
发帖数: 8211 | 2 人家早就有定论了,神经网络纯粹都是骗人的东西.
【在 l******g 的大作中提到】
: 像neural networks
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o******y
发帖数: 446 | 3 谁下的定论呢？
怎么还有很多人在搞，那不是误人子弟么
【在 a****l 的大作中提到】
: 人家早就有定论了,神经网络纯粹都是骗人的东西.
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a****l
发帖数: 8211 | 4 骗funding吗,有什么好奇怪的?
【在 o******y 的大作中提到】
: 谁下的定论呢？
: 怎么还有很多人在搞，那不是误人子弟么
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o******y
发帖数: 446 | 5 理解。
那还是探讨一个有前途的方向。
AI什么有前途呢？DB呢？
【在 a****l 的大作中提到】
: 骗funding吗,有什么好奇怪的?
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l******g
发帖数: 21 | 6 nn都成骗人的东西了阿？那我这3年岂不是被忽悠了吗。
现在什么是不骗人的？ |
c********g
发帖数: 530 | 7 statistical learning theory, machine learning, data mining
【在 l******g 的大作中提到】
: nn都成骗人的东西了阿？那我这3年岂不是被忽悠了吗。
: 现在什么是不骗人的？
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d******e
发帖数: 7844 | 8 这些都是骗人的
【在 c********g 的大作中提到】
: statistical learning theory, machine learning, data mining
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l******g
发帖数: 21 | 9 learning里面不也一大堆的nn
【在 c********g 的大作中提到】
: statistical learning theory, machine learning, data mining
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d******e
发帖数: 7844 | 10 nn比较杂，learning只是一小部分。
【在 l******g 的大作中提到】
: learning里面不也一大堆的nn
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f***s
发帖数: 209 | 11 数学理论没天分的人就不要搞神经元了， 98%认为自己知道NN得人其实只懂皮毛。搞NN
的有几个高手也有笨蛋
NN 在很多应用都是最好的，不过98%不懂乱用NN的人以为它不好 |
K****n
发帖数: 5970 | 12 我觉得NN现在不太提了,主要是很多方法和它本质是一样的,但是数学表达更简单.
NN倒底是很直观的,而且可以对concave的function有arbitrary的精确度. Perceptron
也算经典吧. |
