Omesmo Posted March 8, 2023 Author Share Posted March 8, 2023 o bing está impossível de usar, só mesmo para brincar com o mal humor dele Spoiler a ia começou a escrever e até estava ficando legal, mas aí do nada apagou e escreveu isso do final, acho que percebeu que ia sair perdendo 2 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 8, 2023 Share Posted March 8, 2023 21 minutes ago, Omesmo said: o bing está impossível de usar, só mesmo para brincar com o mal humor dele Reveal hidden contents a ia começou a escrever e até estava ficando legal, mas aí do nada apagou e escreveu isso do final, acho que percebeu que ia sair perdendo HAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHA circuitos eletrônicos e agua, geralmente não dão muito certo não !! foi por isto que ela não soube o que responder !!!!!!!!!!!!!!! HAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHA Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Omesmo Posted March 8, 2023 Author Share Posted March 8, 2023 44 minutos atrás, Eolocos disse: foi por isto que ela não soube o que responder !!!!!!!!!!!!!!! estava respondendo até que legal , mas do nada foi apagado e colocou isso, mas acho qeu é algum sistema de segurança que apaga respostas onde pode cair para algo fora de etica eu continuei e no final aconteceu a mesma coisa, a ia começou a escrever estava algo bem sarcástico mas apagou tudo, tinha até texto perguntando se o lobo mau estava namorando, acho que entendeu o contexto da historia kkkk Spoiler eita, tentei a mesma historia e agora a chapeuzinho vermelho até spray de pimenta carrega na cestinha acho que o bing nao gosta de ficar na defensiva nao, dessa vez estraçalhou o lobo mau Spoiler 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 8, 2023 Share Posted March 8, 2023 a menina é fogo ! levei 15 minutos para analisar e chegar a uma conclusão num trabalho aqui. resolvi apresentar o problema para ela. em 30 segundos ela tinha explicado o problema, mesmo sem conhecer o que era, as fontes dos dados, como cheguei àquilo. não apenas explicou, mostrou a fonte provável dos dados que apresentei, possíveis causas e soluções !! acho que até o natal, serei obsoleto !! e vcs já sabem, se eu desaparecer, fui reciclado !! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted March 8, 2023 Share Posted March 8, 2023 eolocos, numca esqueça jamais , o estudo ou I.A ou chatght, so pode ir ate certo ponto em loterias, porque os numeros sao? irracionais! 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 8, 2023 Share Posted March 8, 2023 24 minutes ago, sorel said: eolocos, numca esqueça jamais , o estudo ou I.A ou chatght, so pode ir ate certo ponto em loterias, porque os numeros sao? irracionais! o pior que nem era sobre loteria, mas sobre circuitos ressonantes em VHF !! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Omesmo Posted March 9, 2023 Author Share Posted March 9, 2023 16 horas atrás, Eolocos disse: a menina é fogo ! levei 15 minutos para analisar e chegar a uma conclusão num trabalho aqui. resolvi apresentar o problema para ela. em 30 segundos ela tinha explicado o problema, mesmo sem conhecer o que era, as fontes dos dados, como cheguei àquilo. não apenas explicou, mostrou a fonte provável dos dados que apresentei, possíveis causas e soluções !! acho que até o natal, serei obsoleto !! e vcs já sabem, se eu desaparecer, fui reciclado !! voce fala do gpt ou do bing? é uma grande ferramenta, mas nao funciona sozinha, acho que o maximo que vai acontecer é que em algumas ares vai ter menos portos de trabalho pelo fato que com a ajuda das ia vai se tornar mais eficiente sem tanto trabalho para se solucionar problemas 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Omesmo Posted March 9, 2023 Author Share Posted March 9, 2023 muito bom bate papo sobre ias 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 9, 2023 Share Posted March 9, 2023 5 hours ago, Omesmo said: voce fala do gpt ou do bing? é uma grande ferramenta, mas nao funciona sozinha, acho que o maximo que vai acontecer é que em algumas ares vai ter menos portos de trabalho pelo fato que com a ajuda das ia vai se tornar mais eficiente sem tanto trabalho para se solucionar problemas chatgpt ! ainda não testei bing... verei o poder da IA da bing, ao encontrar umas coisinhas que tenho em mente ( e não, nada relacionado a loterias ! ) Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Fujiro Nakombi Ibatero Posted March 9, 2023 Share Posted March 9, 2023 1 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
genesioggs23 Posted March 9, 2023 Share Posted March 9, 2023 https://www.infomoney.com.br/negocios/openai-como-funciona-a-empresa-criada-por-musk-e-que-lancou-o-chatgpt/ Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Omesmo Posted March 10, 2023 Author Share Posted March 10, 2023 um outro chatbot https://you.com/search?q=who+are+you&tbm=youchat parece ser bom, melhor que o bing, mas mais limitado do que o gpt no numero de linhas que entrega, aprece propagandas no meio mas nao atrapalha pedi isso: Citar eu quero montar uma rede neural simples em vba para poder aprender os conceitos , tipo usar uma matriz de dezenas de 15 colunas e "X" linhas contendo dezenas de 1 a 25 sem repetição por linha , quero criar uma rede neral para prever as dezenas da proxima linha da matriz e me entregou isso: Citar Entendi. Se você quer criar uma rede neural em VBA para prever as dezenas de uma próxima linha de uma matriz, há algumas etapas que você precisará seguir: Donwload e instalar o add-in do VBA-ANN (rede neural artificial do VBA): você precisa baixar e instalar o add-in para poder usá-lo em suas planilhas. Você pode encontrá-lo no seguinte link: https://github.com/melMass/VBA-ANN. Carregar os dados na planilha: Carregue a matriz com as dezenas em uma planilha do Excel, onde cada linha representa uma entrada da rede. Treinar a rede: Em um módulo VBA, crie o código para treinar sua rede neural. Você precisará especificar o número de entradas, os nós de entrada, saída, bem como o número de camadas ocultas na sua rede. Fazer previsões: Depois de treinar a rede, você pode fazer previsões para as próximas linhas de sua matriz. Aqui está um exemplo de como o código pode ficar, com base em seus requisitos: Sub TreinarRedeNeural() Dim ann As New ANN Dim i As Long Dim X() As Variant Dim Y() As Variant 'Carregando as entradas (X) e saídas desejadas (Y) X = Range("A2:O11").Value 'Matriz de dezenas Y = Range("A12:O12").Value 'Próxima linha de dezenas 'Definir os parâmetros da rede ann.Initialize 14, 14, 1 'Nós de entrada e saída (14), uma camada oculta (14 nós) 'Treinar a rede For i = 1 To 10000 ann.Train X, Y, 0.01, 0.9 'Taxa de aprendizagem(0.01) e aceleração(0.9) Next i 'Fazer uma previsão para as próximas dezenas Dim proximaLinha(1 To 1, 1 To 14) As Double proximaLinha(1, 1) = 1 eu pedi para continuar e falou que estava com alta demanda 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 10, 2023 Share Posted March 10, 2023 2 hours ago, Omesmo said: um outro chatbot https://you.com/search?q=who+are+you&tbm=youchat parece ser bom, melhor que o bing, mas mais limitado do que o gpt no numero de linhas que entrega, aprece propagandas no meio mas nao atrapalha pedi isso: e me entregou isso: eu pedi para continuar e falou que estava com alta demanda interessante isto ! por favor, continue Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Omesmo Posted March 10, 2023 Author Share Posted March 10, 2023 1 minuto atrás, Eolocos disse: interessante isto ! por favor, continue nao continuou nem com chat novo, e os link que colocou estão todos quebrados procurei por "ann" que seria rede neural para o excel e nao achei 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 10, 2023 Share Posted March 10, 2023 1 hour ago, Omesmo said: nao continuou nem com chat novo, e os link que colocou estão todos quebrados procurei por "ann" que seria rede neural para o excel e nao achei ANN = artificial neural network alguns links com assunto rede neural e excel: https://periodicos.uninove.br/exacta/article/download/810/1082 https://peer.asee.org/artificial-neural-networks-using-microsoft-excel-for-windows-95.pdf https://www.codeproject.com/Articles/1273000/Machine-Learning-in-Excel Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Omesmo Posted March 10, 2023 Author Share Posted March 10, 2023 57 minutos atrás, Eolocos disse: ANN = artificial neural network alguns links com assunto rede neural e excel: sim, mas me refiro ao add-in indicado pela ia o gpt deu solução melhor para o mesmo pedido mas acontece a quebra do codigo como eu falei, e o maior problema é que cada hora começa de um jeito e fica dificil juntar os codigos estou fazendo uma coleção para ver as similaridades vou ver quais funções se repetem e vou indicar que já tenho elas e nao precisa escrever eu pedi para o gpt criar o ann e me entregou isso, mas cortou o codigo como sempre 'Classe ANN (Rede Neural Artificial) Private Inputs() As Double Private HiddenLayer() As Double Private Outputs() As Double Private WeightsIH() As Double Private WeightsHO() As Double Private BiasH() As Double Private BiasO() As Double Public Sub Initialize(numInputs As Long, numHiddenNodes As Long, numOutputs As Long) ReDim Inputs(numInputs - 1) As Double ReDim HiddenLayer(numHiddenNodes - 1) As Double ReDim Outputs(numOutputs - 1) As Double ReDim WeightsIH(numInputs - 1, numHiddenNodes - 1) As Double ReDim WeightsHO(numHiddenNodes - 1, numOutputs - 1) As Double ReDim BiasH(numHiddenNodes - 1) As Double ReDim BiasO(numOutputs - 1) As Double RandomizeWeights End Sub Private Sub RandomizeWeights() Dim i As Long Dim j As Long For i = LBound(WeightsIH, 1) To UBound(WeightsIH, 1) For j = LBound(WeightsIH, 2) To UBound(WeightsIH, 2) WeightsIH(i, j) = Rnd() - 0.5 Next j Next i For i = LBound(WeightsHO, 1) To UBound(WeightsHO, 1) For j = LBound(WeightsHO, 2) To UBound(WeightsHO, 2) WeightsHO(i, j) = Rnd() - 0.5 Next j Next i End Sub Public Sub FeedForward(inputsArr As Variant) Inputs = inputsArr Dim i As Long Dim j As Long For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) Dim sum As Double For j = LBound(Inputs) To UBound(Inputs) sum = sum + Inputs(j) * WeightsIH(j, i) Next j HiddenLayer(i) = Sigmoid(sum + BiasH(i)) Next i For i = LBound(Outputs) To UBound(Outputs) Dim sum As Double For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) sum = sum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i) Next j Outputs(i) = Sigmoid(sum + BiasO(i)) Next i End Sub Public Sub Train(inputsArr As Variant, targetsArr As Variant, learningRate As Double, momentum As Double) FeedForward inputsArr ' Backpropagation Dim i As Long Dim j As Long Dim k As Long Dim outputErrors() As Double ReDim outputErrors(UBound(targetsArr, 2)) As Double For i = LBound(Outputs) To UBound(Outputs) outputErrors(i) = targetsArr(1, i) - Outputs(i) Next i Dim hiddenErrors() As Double ReDim hiddenErrors(UBound(HiddenLayer)) As Double For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) Dim sum As Double For j = LBound(Outputs) To UBound(Outputs) sum = sum + outputErrors(j) * WeightsHO(i, j) Next j Certo, continuando com a sub-rotina Train: VBA hiddenErrors(i) = sum * HiddenLayer(i) * (1 - HiddenLayer(i)) Next i For i = LBound(BiasO) To UBound(BiasO) BiasO(i) = BiasO(i) + (outputErrors(i) * learningRate) Next i For i = LBound(BiasH) To UBound(BiasH) BiasH(i) = BiasH(i) + (hiddenErrors(i) * learningRate) Next i For i = LBound(WeightsHO, 1) To UBound(WeightsHO, 1) For j = LBound(WeightsHO, 2) To UBound(WeightsHO, 2) Dim delta As Double delta = (outputErrors(j) * HiddenLayer(i) * learningRate) + (momentum * WeightsHO(i, j)) WeightsHO(i, j) = WeightsHO(i, j) + delta Next j Next i For i = LBound(WeightsIH, 1) To UBound(WeightsIH, 1) For j = LBound(WeightsIH, 2) To UBound(WeightsIH, 2) Dim delta As Double sum = 0 For k = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) sum = sum + hiddenErrors(k) * Inputs(i) Next k delta = (sum * learningRate) + (momentum * WeightsIH(i, j)) WeightsIH(i, j) = WeightsIH(i, j) + delta Next j Next i End Sub Private Function Sigmoid(x As Double) As Double Sigmoid = 1 / (1 + Exp(-x)) End Function tem mais alguma função na implementação do "ANN"? Sim, há mais algumas funções implementadas na classe ANN. Aqui estão as duas funções restantes: VBA Public Function Predict(inputData As Variant) As Variant Dim HiddenLayer() As Double ReDim HiddenLayer(1 To HiddenLayerSize) Dim OutputLayer() As Double ReDim OutputLayer(1 To OutputLayerSize) Dim i As Long, j As Long ' Calcular as saídas da camada oculta For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) Dim weightedSum As Double weightedSum = 0 For j = LBound(inputData) To UBound(inputData) weightedSum = weightedSum + inputData(j) * WeightsIH(j, i) Next j weightedSum = weightedSum + BiasH(i) HiddenLayer(i) = Sigmoid(weightedSum) Next i ' Calcular as saídas da camada de saída For i = LBound(OutputLayer) To UBound(OutputLayer) Dim weightedSum As Double weightedSum = 0 For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) weightedSum = weightedSum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i) Next j weightedSum = weightedSum + BiasO(i) OutputLayer(i) = Sigmoid(weightedSum) Next i Predict = OutputLayer End Function Private Function RandomizeWeights(lower As Double, upper As Double, count As Long) As Variant Dim randomValues() As Double ReDim randomValues(1 To count) Dim i As Long ' Gerar valores aleatórios para inicializar os pesos For i = LBound(randomValues) To UBound(randomValues) randomValues(i) = ((upper - lower) * Rnd()) + lower Next i RandomizeWeights = randomValues End Function Sim, há mais algumas funções implementadas na classe ANN. Aqui estão as duas funções restantes: VBA Public Function Predict(inputData As Variant) As Variant Dim HiddenLayer() As Double ReDim HiddenLayer(1 To HiddenLayerSize) Dim OutputLayer() As Double ReDim OutputLayer(1 To OutputLayerSize) Dim i As Long, j As Long ' Calcular as saídas da camada oculta For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) Dim weightedSum As Double weightedSum = 0 For j = LBound(inputData) To UBound(inputData) weightedSum = weightedSum + inputData(j) * WeightsIH(j, i) Next j weightedSum = weightedSum + BiasH(i) HiddenLayer(i) = Sigmoid(weightedSum) Next i ' Calcular as saídas da camada de saída For i = LBound(OutputLayer) To UBound(OutputLayer) Dim weightedSum As Double weightedSum = 0 For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) weightedSum = weightedSum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i) Next j weightedSum = weightedSum + BiasO(i) OutputLayer(i) = Sigmoid(weightedSum) Next i Predict = OutputLayer End Function Private Function RandomizeWeights(lower As Double, upper As Double, count As Long) As Variant Dim randomValues() As Double ReDim randomValues(1 To count) Dim i As Long ' Gerar valores aleatórios para inicializar os pesos For i = LBound(randomValues) To UBound(randomValues) randomValues(i) = ((upper - lower) * Rnd()) + lower Next i RandomizeWeights = randomValues End Function A função Predict recebe uma matriz de entrada (que representa as características de um exemplo) e retorna uma matriz de saída (que representa a classe prevista). Ele calcula as saídas da camada oculta e de saída da rede neural usando os pesos e bias atuais e a função de ativação Sigmoid. A função RandomizeWeights gera valores aleatórios para inicializar os pesos da rede. Essa função é usada no método Initialize da classe ANN para definir os pesos iniciais aleatórios da rede neural. 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 10, 2023 Share Posted March 10, 2023 3 hours ago, Omesmo said: sim, mas me refiro ao add-in indicado pela ia o gpt deu solução melhor para o mesmo pedido mas acontece a quebra do codigo como eu falei, e o maior problema é que cada hora começa de um jeito e fica dificil juntar os codigos estou fazendo uma coleção para ver as similaridades vou ver quais funções se repetem e vou indicar que já tenho elas e nao precisa escrever eu pedi para o gpt criar o ann e me entregou isso, mas cortou o codigo como sempre 'Classe ANN (Rede Neural Artificial) Private Inputs() As Double Private HiddenLayer() As Double Private Outputs() As Double Private WeightsIH() As Double Private WeightsHO() As Double Private BiasH() As Double Private BiasO() As Double Public Sub Initialize(numInputs As Long, numHiddenNodes As Long, numOutputs As Long) ReDim Inputs(numInputs - 1) As Double ReDim HiddenLayer(numHiddenNodes - 1) As Double ReDim Outputs(numOutputs - 1) As Double ReDim WeightsIH(numInputs - 1, numHiddenNodes - 1) As Double ReDim WeightsHO(numHiddenNodes - 1, numOutputs - 1) As Double ReDim BiasH(numHiddenNodes - 1) As Double ReDim BiasO(numOutputs - 1) As Double RandomizeWeights End Sub Private Sub RandomizeWeights() Dim i As Long Dim j As Long For i = LBound(WeightsIH, 1) To UBound(WeightsIH, 1) For j = LBound(WeightsIH, 2) To UBound(WeightsIH, 2) WeightsIH(i, j) = Rnd() - 0.5 Next j Next i For i = LBound(WeightsHO, 1) To UBound(WeightsHO, 1) For j = LBound(WeightsHO, 2) To UBound(WeightsHO, 2) WeightsHO(i, j) = Rnd() - 0.5 Next j Next i End Sub Public Sub FeedForward(inputsArr As Variant) Inputs = inputsArr Dim i As Long Dim j As Long For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) Dim sum As Double For j = LBound(Inputs) To UBound(Inputs) sum = sum + Inputs(j) * WeightsIH(j, i) Next j HiddenLayer(i) = Sigmoid(sum + BiasH(i)) Next i For i = LBound(Outputs) To UBound(Outputs) Dim sum As Double For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) sum = sum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i) Next j Outputs(i) = Sigmoid(sum + BiasO(i)) Next i End Sub Public Sub Train(inputsArr As Variant, targetsArr As Variant, learningRate As Double, momentum As Double) FeedForward inputsArr ' Backpropagation Dim i As Long Dim j As Long Dim k As Long Dim outputErrors() As Double ReDim outputErrors(UBound(targetsArr, 2)) As Double For i = LBound(Outputs) To UBound(Outputs) outputErrors(i) = targetsArr(1, i) - Outputs(i) Next i Dim hiddenErrors() As Double ReDim hiddenErrors(UBound(HiddenLayer)) As Double For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) Dim sum As Double For j = LBound(Outputs) To UBound(Outputs) sum = sum + outputErrors(j) * WeightsHO(i, j) Next j Certo, continuando com a sub-rotina Train: VBA hiddenErrors(i) = sum * HiddenLayer(i) * (1 - HiddenLayer(i)) Next i For i = LBound(BiasO) To UBound(BiasO) BiasO(i) = BiasO(i) + (outputErrors(i) * learningRate) Next i For i = LBound(BiasH) To UBound(BiasH) BiasH(i) = BiasH(i) + (hiddenErrors(i) * learningRate) Next i For i = LBound(WeightsHO, 1) To UBound(WeightsHO, 1) For j = LBound(WeightsHO, 2) To UBound(WeightsHO, 2) Dim delta As Double delta = (outputErrors(j) * HiddenLayer(i) * learningRate) + (momentum * WeightsHO(i, j)) WeightsHO(i, j) = WeightsHO(i, j) + delta Next j Next i For i = LBound(WeightsIH, 1) To UBound(WeightsIH, 1) For j = LBound(WeightsIH, 2) To UBound(WeightsIH, 2) Dim delta As Double sum = 0 For k = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) sum = sum + hiddenErrors(k) * Inputs(i) Next k delta = (sum * learningRate) + (momentum * WeightsIH(i, j)) WeightsIH(i, j) = WeightsIH(i, j) + delta Next j Next i End Sub Private Function Sigmoid(x As Double) As Double Sigmoid = 1 / (1 + Exp(-x)) End Function tem mais alguma função na implementação do "ANN"? Sim, há mais algumas funções implementadas na classe ANN. Aqui estão as duas funções restantes: VBA Public Function Predict(inputData As Variant) As Variant Dim HiddenLayer() As Double ReDim HiddenLayer(1 To HiddenLayerSize) Dim OutputLayer() As Double ReDim OutputLayer(1 To OutputLayerSize) Dim i As Long, j As Long ' Calcular as saídas da camada oculta For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) Dim weightedSum As Double weightedSum = 0 For j = LBound(inputData) To UBound(inputData) weightedSum = weightedSum + inputData(j) * WeightsIH(j, i) Next j weightedSum = weightedSum + BiasH(i) HiddenLayer(i) = Sigmoid(weightedSum) Next i ' Calcular as saídas da camada de saída For i = LBound(OutputLayer) To UBound(OutputLayer) Dim weightedSum As Double weightedSum = 0 For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) weightedSum = weightedSum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i) Next j weightedSum = weightedSum + BiasO(i) OutputLayer(i) = Sigmoid(weightedSum) Next i Predict = OutputLayer End Function Private Function RandomizeWeights(lower As Double, upper As Double, count As Long) As Variant Dim randomValues() As Double ReDim randomValues(1 To count) Dim i As Long ' Gerar valores aleatórios para inicializar os pesos For i = LBound(randomValues) To UBound(randomValues) randomValues(i) = ((upper - lower) * Rnd()) + lower Next i RandomizeWeights = randomValues End Function Sim, há mais algumas funções implementadas na classe ANN. Aqui estão as duas funções restantes: VBA Public Function Predict(inputData As Variant) As Variant Dim HiddenLayer() As Double ReDim HiddenLayer(1 To HiddenLayerSize) Dim OutputLayer() As Double ReDim OutputLayer(1 To OutputLayerSize) Dim i As Long, j As Long ' Calcular as saídas da camada oculta For i = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) Dim weightedSum As Double weightedSum = 0 For j = LBound(inputData) To UBound(inputData) weightedSum = weightedSum + inputData(j) * WeightsIH(j, i) Next j weightedSum = weightedSum + BiasH(i) HiddenLayer(i) = Sigmoid(weightedSum) Next i ' Calcular as saídas da camada de saída For i = LBound(OutputLayer) To UBound(OutputLayer) Dim weightedSum As Double weightedSum = 0 For j = LBound(HiddenLayer) To UBound(HiddenLayer) weightedSum = weightedSum + HiddenLayer(j) * WeightsHO(j, i) Next j weightedSum = weightedSum + BiasO(i) OutputLayer(i) = Sigmoid(weightedSum) Next i Predict = OutputLayer End Function Private Function RandomizeWeights(lower As Double, upper As Double, count As Long) As Variant Dim randomValues() As Double ReDim randomValues(1 To count) Dim i As Long ' Gerar valores aleatórios para inicializar os pesos For i = LBound(randomValues) To UBound(randomValues) randomValues(i) = ((upper - lower) * Rnd()) + lower Next i RandomizeWeights = randomValues End Function A função Predict recebe uma matriz de entrada (que representa as características de um exemplo) e retorna uma matriz de saída (que representa a classe prevista). Ele calcula as saídas da camada oculta e de saída da rede neural usando os pesos e bias atuais e a função de ativação Sigmoid. A função RandomizeWeights gera valores aleatórios para inicializar os pesos da rede. Essa função é usada no método Initialize da classe ANN para definir os pesos iniciais aleatórios da rede neural. dica, diga logo no início do bate papo, que vc tem um código e precisa de ajuda para terminar, e cole este código. ela adora ajudar a codificar, e mesmo corrigir os erros Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Omesmo Posted March 10, 2023 Author Share Posted March 10, 2023 11 minutos atrás, Eolocos disse: dica, diga logo no início do bate papo, que vc tem um código e precisa de ajuda para terminar, e cole este código. ela adora ajudar a codificar, e mesmo corrigir os erros o problema que se o codigo for muito grande ele nao consegue ler ele todo 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
jose sorte Posted March 13, 2023 Share Posted March 13, 2023 Essa garotinha... sei não hein... hehehe... 1 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Senhor do escuro Posted March 21, 2023 Share Posted March 21, 2023 Esses chats são politicamente corretos. Até nisso essa praga chegou. 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted March 21, 2023 Share Posted March 21, 2023 eolocos, sera que a chatght, CONSEGUE CRIAR uma macro para atualizar os sorteios da caixa? sim claro tem dar referencias, tipo site da administradora( caixa) links. em .txt Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 21, 2023 Share Posted March 21, 2023 32 minutes ago, sorel said: eolocos, sera que a chatght, CONSEGUE CRIAR uma macro para atualizar os sorteios da caixa? sim claro tem dar referencias, tipo site da administradora( caixa) links. em .txt @sorel imagino que sim, uma macro para usar em um aplicativo tal qual Excel, sim, afinal, @Omesmo, mostrou que a menina espertinha, é capaz de fazer boas macros ! como eu não sei usar o Excel, não saberia que parâmetros passar para ela. para meu uso, eu simplesmente baixo manualmente direto da CEF ( de tempos em tempos ), limpo os dados que me interessa e utilizo nas minhas pesquisas. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted March 21, 2023 Share Posted March 21, 2023 se tem a ferramenta ai! IA, nao usar a IA, é como ter a melhor serra eletrica A DISPOSIÇAO e continuar usando o serrote Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 21, 2023 Share Posted March 21, 2023 8 minutes ago, sorel said: se tem a ferramenta ai! IA, nao usar a IA, é como ter a melhor serra eletrica A DISPOSIÇAO e continuar usando o serrote existem trabalhos manuais, que somente uma pequena serra manual, conseguem fazer ! o importante, é saber usar a ferramenta que tem em mãos, paciência, foco, persistência, determinação ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted March 21, 2023 Share Posted March 21, 2023 12 minutes ago, sorel said: se tem a ferramenta ai! IA, nao usar a IA, é como ter a melhor serra eletrica A DISPOSIÇAO e continuar usando o serrote mas, já que citou em ter uma IA para usar, eis aí um link, para instalar no teu próprio pc, uma IA pra chamar de tua https://github.com/cocktailpeanut/dalai Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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