Качнул книгу в интернете, оказалось что это сканы и там перепутаны листы. Потратил день на скачивание Адобе и его взлом и тд.
Поставил листы на место, еще сутки.
Книга интересная, хоть и 10 летней давности. Для общего развития очень полезна. особенно людям с хорошим мат.апаратом в голове.
Показаны зависимости которые работали 10-20 лет назад- все снабжено графиками, цифрами.
В некоторых местах автор схалявил и отправляет читателя на х...( к своим прошлым публикациям)
Но таких мест не много.
Достаточно много кода для метастока( это еще отняло пару суток на скачивание метастока, данных, для проверки его идей)
К сожалению данные автора, за старостью получить не удалось, по некоторым инструментам та же история, искал им замену)
Так же в некоторых участка кода есть ошибки, а книга на амазоне 50 уе. стоит=)) Хорошо что не стал покупать.
Результаты тестов получились странные(думаю виноват ломанный метасток, или плохо обученная нейросеть файнридера, распознавал формулы этим продуктом, потому что в ручную их перенабивать офигеешь.) — cегодня тест показывает отличный плюс, а завтра минус, на тех же данных.
В любом случае, для людей знающих английский на минимальном уровне и умеющими пользоваться словарем, книга обязательна к прочтению.
Еще вопрос, нет ли у кого Нейрошела 5.4?
Тоже нужен для проверки данных представленных в книге.
Есть версия 5.6 но там интерфейс немного другой, не хочется разбираться в ньюансах.
Поделитесь.
Капитан Сильвер, кстати, как то читал, что еще где-то в 60 — 70-х годах Mински в соавторстве с кем то еще, не помню, доказали, что-то вроде того, что увеличение нейросетей ведет к экспонцеальному росту сложности, и вследствии этого, AI переключилась на другие технологии, нейросети были похерены, из его известных последователей уже никто серьезно ими не занимался, почему они опять всплыли сейчас? Может это просто дешевый хайп?
sortarray sortarray, почему хайп, просто надо понимать что ты не сможешь получить исходные данные которыми сеть оперирует.
То есть ты ей дал на вход сигналы, она их у себя переработала(присвоила веса ) и выдала оптимальный вариант на выход. Веса она тебе не покажет.
А нейрошелл нужен для того чтоб повторить опыты автора, он добивался хороших результатов. У меня есть 5.6 версия, но у нее другой интерфейс, я так и не смог в нее запихнуть индикаторы которые описывает автор.
Как это серьезно не занимаются нейросетями? Гугломобиль на чем ездит?
хз, что там у них на чем ездит, у них постоянно какие тот там инновации мама не горюй, а на деле — детский сад:) Реально гугл сейчас преуспел в формировании выдачи только засчет тотальной слежки за пользователями, и формировании баз, из статистики запросов, по-старинке. Распознавать речь еще никто не научился, распознавать так, чтобы «понимать» смысл, а уж тем паче, обучаться. И никаких успехов пока на этом поприще не наблюдается. То что Вы видите в презентушках гугл — эта тупая реклама, рассчитанная на домохозяек:)
sortarray sortarray, =)) У меня данные что специально заточенные нейросети, образы распознают лучше людей.
Тот же файн ридер, нейросеть.
Речь наверно тоже распознает, если обучать качественно.
Не надо просить от нейросети чуда, это просто присвоение весов сигналам.
вот собственно тот «приговор», это есть на википедии даже, в статье о Марвине Мински
Написал книгу «Персептроны» (с Сеймуром Папертом), ставшую фундаментальной работой для последующих разработок в области искусственных нейронных сетей. Привёл ряд своих доказательств теоремы сходимости перцептрона. Содержащаяся в книге критика исследований в этой области и демонстрация необходимых для этого вычислительных ресурсов считается причиной утраты интереса к искусственным нейронным сетям в академических статьях 1970-х годов.
«Наш математический анализ показал, почему увеличение размера персептрона не приводит к улучшению способности решения сложных задач. Более того, в противоречие с общепринятым мнением, практически все теоремы могут быть применимы и к многослойным последовательным однонаправленным нейронным сетям. Хотя интересно, что никто этого так и не доказал, а Паперт и я перешли к следующим вопросам в этой области.» Марвин Минский
Я не припоминаю, чтобы кто то из крупных ученых, работавших в области AI, таких как Сассман, Хьюитт, Виноград, занимались плотно нейросетями.
sortarray sortarray, вы наверно про скрытый слой нейронов.
да, их большое количество приводит к хитрожопости сети.
Она начинает запоминать, а не учиться обобщению.
Тут как бы нужна золотая середина, между хитрожопой и тупой сетью.
Российский фондовый рынок начал 2026 год со снижения: Индекс МосБиржи просел на 2,5%. Одна из причин негативной динамики — достаточно большой объём дивидендов, отсечки по которым пришлись на...
Промышленная автоматизация — один из ключевых трендов 2026 в ИТ #SOFL_тренды
Сегодня промышленность все чаще смотрит на ИТ как на инструмент для наращивания мощностей. Для российской экономики отрасль играет ключевую роль, и любое отставание в технологиях отражается как...
Данные США «хороши», но EUR/USD не двигается: рынок уперся в реакцию ФРС
EUR/USD снова демонстрирует типичное поведение «усталого» рынка: свежие релизы по США формально позитивные, но пара застряла вокруг 1,1650. Невнятная реакция вероятно связана с сезонными...
Цены на нефть упали после того, как президент США Д.Трамп дал понять, что может пока воздержаться от нападения на Иран
15 января 2026 г., 2:17 утра по Гринвичу+3
Трамп заявил, что его заверили ...
я там в группе и директора нашел, его тг аккаунт, вообще круто что компания такая открытая, чистой планете вообще некуда написать было кроме групп про мыло
Всемирный экономический форум пройдет под диктовку Дональда Трампа
Швейцария завершает подготовку к 56-й сессии Всемирного экономического форума (ВЭФ), которая пройдет 19–23 января в Давосе.
Всемирный экономический форум пройдет под диктовку Дональда Трампа
Швейцария завершает подготовку к 56-й сессии Всемирного экономического форума (ВЭФ), которая пройдет 19–23 января в Давосе.
Всемирный экономический форум пройдет под диктовку Дональда Трампа
Швейцария завершает подготовку к 56-й сессии Всемирного экономического форума (ВЭФ), которая пройдет 19–23 января в Давосе.
Тоже нужен для проверки данных представленных в книге.
Есть версия 5.6 но там интерфейс немного другой, не хочется разбираться в ньюансах.
Поделитесь.
а что, нейросеть трудно самому написать?(это вопрос а не сарказм, если че:) сам присматриваюсь к этой теме:))
То есть ты ей дал на вход сигналы, она их у себя переработала(присвоила веса ) и выдала оптимальный вариант на выход. Веса она тебе не покажет.
А нейрошелл нужен для того чтоб повторить опыты автора, он добивался хороших результатов. У меня есть 5.6 версия, но у нее другой интерфейс, я так и не смог в нее запихнуть индикаторы которые описывает автор.
Как это серьезно не занимаются нейросетями? Гугломобиль на чем ездит?
хз, что там у них на чем ездит, у них постоянно какие тот там инновации мама не горюй, а на деле — детский сад:) Реально гугл сейчас преуспел в формировании выдачи только засчет тотальной слежки за пользователями, и формировании баз, из статистики запросов, по-старинке. Распознавать речь еще никто не научился, распознавать так, чтобы «понимать» смысл, а уж тем паче, обучаться. И никаких успехов пока на этом поприще не наблюдается. То что Вы видите в презентушках гугл — эта тупая реклама, рассчитанная на домохозяек:)
Тот же файн ридер, нейросеть.
Речь наверно тоже распознает, если обучать качественно.
Не надо просить от нейросети чуда, это просто присвоение весов сигналам.
Уау, с чего Вы это взяли?
И, опять же, распознавать символы, слова — не значит распознавать речь. Распознавание речи предполагает хоть какую-то степень осмысленности.
вот собственно тот «приговор», это есть на википедии даже, в статье о Марвине Мински
Написал книгу «Персептроны» (с Сеймуром Папертом), ставшую фундаментальной работой для последующих разработок в области искусственных нейронных сетей. Привёл ряд своих доказательств теоремы сходимости перцептрона. Содержащаяся в книге критика исследований в этой области и демонстрация необходимых для этого вычислительных ресурсов считается причиной утраты интереса к искусственным нейронным сетям в академических статьях 1970-х годов.
Я не припоминаю, чтобы кто то из крупных ученых, работавших в области AI, таких как Сассман, Хьюитт, Виноград, занимались плотно нейросетями.
да, их большое количество приводит к хитрожопости сети.
Она начинает запоминать, а не учиться обобщению.
Тут как бы нужна золотая середина, между хитрожопой и тупой сетью.