Тест: В какой эпохе вам следовало бы жить?
Большинство из нас верит в реинкарнацию. Согласно этому определению, наши души живут долго, каждый раз перевоплощаясь в разных людей. Поэтому многие стремятся узнать, кем они были в прошлой жизни. Ведь иногда от этого знания зависит успех в текущей жизни. Мы можем проанализировать свой характер и объяснить поведение, скорректировать ошибки и сделать свою жизнь еще лучше.
Узнать, кем мы были раньше, довольно сложно. Но можно попытаться, если пройти этот интересный тест. Ученые думают, что наше подсознание помнит, кем оно было раньше, а потому его отголоски могут иногда настигать нас. Если вы будете отвечать на вопросы, не раздумывая, и не тратя слишком много времени на анализ, то ответы будут более точными, так как работает подсознание. На этом основании можно сделать вывод, в какой эпохе вы жили раньше.
Средневековье, золотой век Голливуда или каменная эпоха? Вы точно жили раньше в одном из этих периодов времени. Может быть, вы властвовали и управляли огромным государством, тогда в вас сильно развиты чувство ответственности и склонность к перекладыванию работы на других.
Если вы жили в каменном веке, то вы выносливы и агрессивны, настоящие охотники, которые обеспечат всю семью самым необходимым.
А если вы жили в 1920-х, то вы точно артистичны и успешны. Используйте эти подсказки, чтобы сделать свою жизнь еще лучше. Примите ошибки прошлого, и, кто знает, может быть, в будущем вы получите еще больше благ.
Диско
Психоделический рок
Хип-хоп, Поп, Рэп
Олд Поп
Альтернатива
«Nirvana»
«Eagles»
Элвис Пресли
Фрэнк Синатра
«One Direction»
«The Beatles»
«Journey»
Барни Бигард
Красный
Голубой
Жёлтый
Розовый
Оранжевый
Фиолетовый
Зелёный
Чёрный
Я мужчина
«100 великих легенд и мифов мира»
«Размышления» Марка Аврелия
«Поэзия и проза Древнего Востока»
«Великий Гэтсби» Ф.
С. Фицджеральда«Сокровища и реликвии потерянных цивилизаций»
«Джейн Эйр» Шарлотты Бронте
Люблю ходить в гости
Люблю ходить в клубы
Люблю устраивать шумные вечеринки
Отдых на пляже с друзьями
Люблю дурачиться
Люблю слушать громкую музыку, когда бываю один дома
Прогулка на свежем воздухе
Концерты — моя страсть
Человек - самое величественное существо на Земле, и, даже если есть Бог, рациональность и новые изобретения куда более важные вещи.
Хижина, где смеются, богаче дворца, где скучают.
Человек — не высшее существо во вселенной, потому что существует Бог и загробная жизнь.
Красота — это королева, которая правит очень недолго.
Не передавай учения тому, кто не хочет тебя слушать.
Сдержанность в суждениях — залог неиссякаемой надежды.
С. Фицджеральда
в какую эпоху вы могли бы жить?
Мы живем в XXI веке, поэтому с рождения привыкли к развитому прогрессу и благам цивилизации. Но все же каждый из нас хоть раз в жизни задумывался, а если бы мы родились в другие времена?
Кому-то нравится древний мир или Средневековье, а кому-то по душе XX век. Интересно, в каком периоде истории человечества вам хотелось пожить, если бы вы могли выбирать?
С помощью этого теста вы можете узнать, какая эпоха подходит вам больше всего! Делитесь своим результатом в комментариях!
Какое событие вы хотели бы увидеть своими глазами?
Строительство Великой пирамиды — хочу разгадать секрет!
Вместе с Колумбом приплыть в Новый Свет.
Посмотреть бы крестовые походы!
Войти в Берлин вместе с Красной армией.
Застать расцвет искусства, музыки, науки и пообщаться с великими (от Моцарта до Канта).
Какое наряды вы бы хотели носить?
Мне нравится современный стиль одежды, ну или хотя бы без пышных платьев.
Люблю свободные наряды (тоги, туники) из натуральных материалов.
Закрытые наряды с длинными юбками.
Пышные платья с корсетами, подчеркивающие женственность.
Мне по душе платья в стиле ампир.
Где бы вы хотели жить?
Мрачный готический замок — моя мечта!
Люблю комфортные дома и квартиры со всеми удобствами.
Хочу виллу с бассейном.
Уютные викторианские домики с садом и природой рядом.
Просторные и светлые королевские покои — это мое!
Какой известный человек из этого списка вас восхищает и вдохновляет?
Вольфганг Амадей Моцарт
Юлий Цезарь
Леонардо да Винчи
Жанна Д’Арк
Билл Гейтс
Какую бы литературу вы бы сейчас с удовольствием почитали?
Обожаю древнегреческие мифы!
Люблю современную литературу, ну или в крайнем случае, писателей и поэтов XX века.
Роман о Тристане и Изольде подойдет.
С удовольствием почитаю «Божественную комедию».
Обожаю «Робинзона Крузо»!
Какое искусство вам нравится больше всего?
Современные направления — от экспрессионизма до поп-арта.
Люблю Высокое возрождение — да Винчи, Микеланджело, Рафаэль.
Барокко или рококо!
Обожаю мрачную готику.
Рассматривать древнеегипетские фрески — мое хобби!
Какая архитектура вам нравится?
Величественные пирамиды и Пантеон — что может быть лучше?
Современные небоскребы — настоящая красота!
Мрачные и притягательные готические соборы.
Архитектура викторианской эпохи мне нравится.
Нет ничего лучше итальянской архитектуры!
Какое событие было наиболее важным для человечества, по вашему мнению?
Английская Реформация
Великая французская революция
Строительство пирамид
Великая октябрьская революция
Война Алой и Белой роз
Какой из этих фильмов вам нравится больше всего?
Список Шиндлера
Храброе сердце
Троя
Мария-Антуанетта
Две королевы
Какой из этих сериалов вам нравится больше всего?
Спартак
Тюдоры
Виктория
Аббатство Даунтон
Викинги
Чем бы хотели заниматься?
Владеть лудусом и посещать гладиаторские бои.
Вместе с другими учеными поспособствовать промышленной и научной революции.
Жить современной жизнью, со смартфоном и всеми удобствами.
Посещать светские балы и читать романы.
Посвятить свою жизнь вере в бога.
Куда бы вы хотели отправится в путешествие?
Италия
Англия
Скандинавия
США
Греция
{{$resultPersonalities}}
{{title}}
{{#if image}}
{{image}}
{{/if}}
{{content}}
{{/resultPersonalities}} {{/global}}
Поделиться результатами через
Facebook Twitter Google+ Pinterest VK
машинное обучение — путаница с эпохами при проверке/тестировании
Задавать вопрос
спросил
Изменено
1 месяц назад
Просмотрено
1к раз
$\begingroup$
Это относится к нейронным сетям.
Я вижу много сообщений с графиками эпохи и потерь для наборов проверки.
Я немного смущен этим.
Разве для проверочного набора не должна быть только одна эпоха? Потому что все веса и смещения были рассчитаны на этапе тестирования. И не будет никакого обратного распространения, только один прямой проход, чтобы проверить, насколько хорошо модель работает на проверочном наборе.
- машинное обучение
- нейронные сети
$\endgroup$
4
$\begingroup$
Валидация может происходить после обучения или может дополнять друг друга. Когда это происходит после завершения обучения, данные проверки проходят через нейронную сеть (которая имеет фиксированные веса и смещения) за одну эпоху. Дополнительное обучение и аттестация означают следующее. В одну эпоху проводится обучение и сразу после него валидация; В следующую эпоху обучение выполняется снова, и снова происходит проверка. Каждый раз, когда обновляются веса и смещения, производится оценка производительности нейронной сети.
Таким образом, у нас одинаковое количество эпох для обучения и проверки. При разработке модели вы можете пройти либо однократную проверку после полного обучения, либо дополнительное обучение и проверку.
$\endgroup$
Зарегистрируйтесь или войдите в систему
Зарегистрируйтесь с помощью Google
Зарегистрироваться через Facebook
Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль
Опубликовать как гость
Электронная почта
Требуется, но никогда не отображается
Опубликовать как гость
Электронная почта
Требуется, но не отображается
Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания, политикой конфиденциальности и политикой использования файлов cookie
.
временных рядов — изменение разделения обучения/тестирования между эпохами в моделях нейронных сетей при оптимизации гиперпараметров
Рассмотрим случай прогнозного моделирования, когда количество выборок ограничено, но данных о выборках много. Для контекста, я делаю многомерный прогноз временных рядов с несколькими тысячами (псевдо-) независимых временных рядов, состоящих примерно из 50 переменных каждый, в течение примерно 100 периодов. Очевидно, поскольку я их объединяю, я пытаюсь изучить функцию, которая соответствует каждому из нескольких тысяч временных рядов в среднем смысле.
По сути, моя модель
$$
\mathbf{Y}_{it} = f(\mathbf{Y}_{lags}, \Lambda) + \epsilon_{it}
$$
, где $\mathbf{Y}$ — матрица переменных результата, проиндексированная единицей поперечного сечения и временем (в керасе она имеет размерность $i \times t \times p$, где $p$ — количество переменных ), $\Lambda$ — это вектор гиперпараметров — таких вещей, как штрафы за регуляризацию и процент отсева, а $f$ — это некоторая сеть временных рядов, такая как временная сверточная сеть или LSTM.
Вместо явного поиска одного оптимального значения $\Lambda$ я использую следующий алгоритм для обучения $f$. Это форма байесовской оптимизации гиперпараметров (я полагаю), только она позволяет изменять оптимальную $\Lambda$ в ходе обучения: 9{old}$ для следующей эпохи.
Очевидно, мне придется использовать какое-то скользящее среднее потерь по эпохам, потому что потери между наборами тестов не будут сопоставимы.
Я не понимаю, почему это обязательно должно быть переобучение. Это похоже на бэггинг в том смысле, что в нем используется много разных сплитов поезд/тест, но я не строю много моделей для усреднения. Вместо этого я делаю различные наблюдения «по очереди» на тестовом наборе. Причина, по которой я рассматриваю это, заключается в том, что у меня нет миллионов единиц поперечного сечения, и я хочу избежать систематической ошибки, возникающей из-за слишком большого набора тестов, а также из-за затрат на упаковку.
Можно сказать, что данная эпоха может соответствовать конкретному наблюдению, а затем это может сохраняться, когда это наблюдение делает свой ход в тестовом наборе. Но мне кажется, что этот эффект в конечном итоге исчезнет, особенно если для каждой эпохи я заставлю тренировочную выборку и проверочную выборку вместе меньше, чем общее количество выборок.
Буду признателен за предложения по алгоритму! Или кто-то уже изобрел эту технику и назвал ее как-то так, как я не смог найти в гугле? Это тоже было бы полезно.
Редактировать
Следует отметить, что моя популяция имеет фиксированный размер $i$ — новые данные будут поступать в виде большего количества времени $t$, а не большего количества единиц поперечного сечения $i$. Многие модели машинного обучения временных рядов используют в качестве цели только некоторый будущий период, но я явно хочу, чтобы моя модель как объясняла прошлое (используя поперечные вариации), так и предсказывала будущее.
Точнее, у меня около 2000 локаций, с 1900 по настоящее время.