rbf.
Ранжируем треки с помощью TRIBE и RBF
Ощущение — нравится трек или нет, хочется ли его переслушать возникает во время обработки звука мозгом. Поэтому вместо того, чтобы напрямую предсказывать «качество» музыки по спектрограммам или эмбеддингам, можно построить промежуточное представление: сначала оценить, какие паттерны активности коры вызывает аудио, а затем уже по этим паттернам предсказывать относительную популярность треков. Для предсказания активности коры использовалась нейросеть TRIBE.
Как действительно понять нейронные сети и KAN на интуитивном уровне
Вот вы читаете очередную статью про KAN и ловите себя на мысли, что ничего не понимаете.Знакомая ситуация?Не переживайте, вы не одни. И дело тут не в вас, суть в том, что множество материалов описывают концепции по отдельности, не объединяя их в единую картину.И чтобы решить эту проблему раз и навсегда, а также окончательно понять KAN, нам необходимо переосмыслив всё с нуля и постепенно двигаясь от базовых принципов линейной алгебры через нейронные сети. Завершив, обобщая всё с помощью множеств. В процессе мы также рассмотрим некоторые довольно уникальные и новые идеи!Статья будет следовать данной структуре:
