Ich bin neu in diesem Bereich, daher mag die Frage seltsam erscheinen. Bevor ich jedoch frage, habe ich eine Reihe von einleitenden Artikeln gelesen, in denen es darum geht, worauf es beim maschinellen Lernen ankommt und was die handelnden Teile neuronaler Netzwerke sind. Darunter sehr nützlich, dass manWas ist maschinelles Lernen. Grundsätzlich wie ich es verstanden habe - ein gebildeter NN ist (korrigiere mich, wenn es falsch ist):

Verbindungsmenge zwischen Neuronen (möglicherweise selbstverbunden, möglicherweise mit Gattern usw.) Aktivierungswahrscheinlichkeiten für jede Verbindung gebildet.

Beide Dinge werden während des Trainings so angepasst, dass sie der erwarteten Leistung so nahe wie möglich kommen. Was wir dann mit einem gebildeten NN machen - wir laden die Test-Teilmenge von Daten hinein und prüfen, wie gut sie abschneiden. Aber was passiert, wenn wir mit den Testergebnissen zufrieden sind und das @ speichern möchteBildungsergebnisse und führen Sie das Training später nicht erneut aus, wenn der Datensatz neue Werte erhält.

Also meine Frage ist - ist das Bildungswissen irgendwo außer RAM gespeichert? Sie können einen Speicherauszug erstellen (denken Sie in gewisser Weise an die Serialisierung von Objekten), damit Sie Ihren NN nicht mit Daten ausstatten müssen, die Sie morgen oder später erhalten.

Jetzt versuche ich, mit @ eine einfache Demo mit meinem Datensatz zu erstelle synaptic.js aber ich konnte ein solches Konzept zum Speichern von Bildung im Wiki des Projekts nicht erkennen. Diese Bibliothek ist nur ein Beispiel, wenn Sie auf eine Python-Bibliothek verweisen, auf die Sie gerne zurückgreifen würden!