M
Ulyana
Пджди, нейронаука же разная
Чем конкретно занимаетсч?
Size: a a a
2020 February 26
M
My mind is open
AD
Чатик, а скажите, пожалуйста, смотрите ли вы % гибели клеток окраской пропидием?
VP
Ulyana
Вот в ИБХ есть проф, которого очень хвалят. Там тоже нейро, но подходы другие
Хто?
U
я про него http://www.ibch.ru/structure/groups/depneurobiology/1162
но не знаю что там сейчас и как. подозреваю, тут в чатике смогут другие люди про него рассказать
но не знаю что там сейчас и как. подозреваю, тут в чатике смогут другие люди про него рассказать
AP
Мест для серьезной нейронауки уровня ск немного, а ск - это, кмк, минимально годный уровень.
подумой! все-таки в Следственном Комитете нейронаука специфическая
AZ
чатик, если вы не попали на школу FutureBiotech, то у вас будет отличная возможность послушать некоторых спикеров в Москве!
А
Оооооооо да! Приходите!
E
German
вот только имхо он это делает не потому что любит хорошую науку, а потому что любит разъ**вать
А для чего мы тогда статьи обсуждаем?) Ради разъёба!
G
А для чего мы тогда статьи обсуждаем?) Ради разъёба!
я пытаюсь быть добрым
VS
Чатик, подскажет кто, зачем нужна вариабельная петля в тРНК?)
SK
Чятик, вопрос
Есть у меня time series, каждое наблюдение - бинарный вектор (n=100). Хочу запустить HMM чтобы классифицировать состояния. Однако везде натыкаюсь на фразу "Observed sequences are assumed to be
mutually independent given the hidden states." Что в моем случае вообще не так))000
Кто нибудь видел HMM для скореллированных наблюдений?
Есть у меня time series, каждое наблюдение - бинарный вектор (n=100). Хочу запустить HMM чтобы классифицировать состояния. Однако везде натыкаюсь на фразу "Observed sequences are assumed to be
mutually independent given the hidden states." Что в моем случае вообще не так))000
Кто нибудь видел HMM для скореллированных наблюдений?
BK
Чятик, вопрос
Есть у меня time series, каждое наблюдение - бинарный вектор (n=100). Хочу запустить HMM чтобы классифицировать состояния. Однако везде натыкаюсь на фразу "Observed sequences are assumed to be
mutually independent given the hidden states." Что в моем случае вообще не так))000
Кто нибудь видел HMM для скореллированных наблюдений?
Есть у меня time series, каждое наблюдение - бинарный вектор (n=100). Хочу запустить HMM чтобы классифицировать состояния. Однако везде натыкаюсь на фразу "Observed sequences are assumed to be
mutually independent given the hidden states." Что в моем случае вообще не так))000
Кто нибудь видел HMM для скореллированных наблюдений?
Они называются RNN
G
Чятик, вопрос
Есть у меня time series, каждое наблюдение - бинарный вектор (n=100). Хочу запустить HMM чтобы классифицировать состояния. Однако везде натыкаюсь на фразу "Observed sequences are assumed to be
mutually independent given the hidden states." Что в моем случае вообще не так))000
Кто нибудь видел HMM для скореллированных наблюдений?
Есть у меня time series, каждое наблюдение - бинарный вектор (n=100). Хочу запустить HMM чтобы классифицировать состояния. Однако везде натыкаюсь на фразу "Observed sequences are assumed to be
mutually independent given the hidden states." Что в моем случае вообще не так))000
Кто нибудь видел HMM для скореллированных наблюдений?
а у тебя они все вместе зависимые или только от предыдущего?
SK
Они называются RNN
Нет, не называются
G
вообще говоря если наблюдения скореллированы то нужно использовать прям совсем анализ временных рядов а не HMM
SK
German
а у тебя они все вместе зависимые или только от предыдущего?
Состояние q_t зависит только от состояния q_t-1, это предлположение остается, у меня есть проблема, y_k и y_g скореллированы в целом
BK
Нет, не называются
Да, называются. Тебе нужны рекуррентные нейросети, марковскими моделями ты этого не сделаешь.
SK
German
вообще говоря если наблюдения скореллированы то нужно использовать прям совсем анализ временных рядов а не HMM
я пока придумал сделать NMF На матрице, и запускать HMM на этом, получается четче
SK
Да, называются. Тебе нужны рекуррентные нейросети, марковскими моделями ты этого не сделаешь.
Нет, не называется. У меня нет разметки