Список проголосовавших за комментарий "<p>Супер, спасибо за статью. Для меня сейчас очень релевантный контент. Только знакомлюсь с нейросетями, находить «собачек» на графике, конечно одна из очевидных мыслей, которые хочется протестить (по очевидности конкурирует разве что с RNN). </p><p> </p><p>Да, в CNN понятие «близость» играет роль, хотя возможно, оно нивелируется если юзать несколько этапов свертки и какой-то пулинг между ними, но не уверен. Так же была идея попробовать свертку большего размера, хотя возможно это будет актуальней для меня, я матрицы входные не делаю очень большими.</p><p> </p><p>По мне тут ещё один актуальный вопрос, не знаю, кстати, почему он не затронут — разметка. Если просто размечать приращениями (там, через 10 свечей, например), то это то же самое что взять дата-сет со 1000 разных видов животных, а разметку сделать самец-самка). </p><p> </p><p>Отдельное спасибо за ссылку на гит-проекта). </p>"