Вот и отлично )

На картинках выглядит совой пока, но без разбирательства в математике сложно утверждать. На картинках по ссылке происходит как бы проявление изображение (ну если сам фотки ты проявлял). Сначала наиболее контрастное, а затем детализация.

gatsby-remark-*** - створені під кожен тип маркдауну окремо, а якщо Ви очікуєте, що один плагін підтримуватиме всі типи одразу, ну це трохи не правильно) «Як вставити рекламний блок?» я вже казав вище, що силами Реакту)

Вероятно, потому что пока API — версии 0.10 — выглядит весьма бедно https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/?view=ml-dotnet Вот когда (если) активно разовьётся, тогда и будет целесообразно уделить ей внимание.

Нейронки я не знаю пока на серьезном уровне Так пока что их никто на серьезном уровне не знает, ПОЧЕМУ они (на ряде задач) эффективно работают. Mallat пытается свести все к вельветам, потому что он сам — известный вельветчик.

Там есть еще вопрос в поддержке фреймворками этих тензорных ядер. Сейчас 1080ti можно купить меньше, чем за 20к, а 2080ti за 42к+, а прирост только 30-50% в зависимости от задач и архитектур. В интернете есть много бенчмарков по этому поводу.

Раз такое дело, то тоже порекомендую хороший канал: https://t.me/d_science

Странно, что обошли вниманием библиотеку ML.NET, которая сейчас очень активно развивается.

Не буду спорить. Нейронки я не знаю пока на серьезном уровне, так в общем и на верхнем. Возможно ты и прав со связью сверточных сетей и вейвлетов.

Но с этим проще бороться в частотной, а не временной или пространственных областях Только если процесс — стационарный :).

Снижают, если отбросить коэффициенты ниже некого порога. Ты просто удаляешь высокочастотную составляющую — часто там просто шум и ничего более. Но с этим проще бороться в частотной, а не временной или пространственных областях.

но вейвлеты и фурье всего-лишь, например, переводят сигнал и временной области в частотную и никак не снижают размерность Снижают, если отбросить коэффициенты ниже некого порога. Понятно, что это сжатие с потерями, но несущественными.

Так же как и мне, огорчен ты или нет :)

Я пояснил для вайтишников просто.

Пока не читал ту статью, но вейвлеты и фурье всего-лишь, например, переводят сигнал и временной области в частотную и никак не снижают размерность Но там дальше есть важные момент. Но со многими сигналами в частотной работать удобнее.