Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht" - Seite 4
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Wenn Sie die Struktur von MLP verstehen wollen, ist es IMHO besser, sich diesen Code anzusehen...
Würdigung. Der Artikel und die Links haben mir geholfen, den Zweck neuronaler Netze zu verstehen - das Finden und Verarbeiten einer Invariante im Variationsraum eines Datensatzes - und die einfachste Methode der technischen Umsetzung, die ich noch nicht ganz verstanden habe. Aber die Erklärungen sind sehr einleuchtend .
Und der Kern der Sache gefällt mir besser:
Und das Wesentliche gefällt mir besser:
Sie meinen, man muss die Vorhersage im Voraus kennen?
Na ja...
Und das Wesentliche gefällt mir besser:
Die "5 Why"-Technik basiert auf aufeinander aufbauenden Fragen, wobei jede Frage den Grund für die vorangegangene Frage beantwortet. Wir betrachten zum Beispiel einen Chart und einen Chart mit steigenden Kursen und und konstruieren Fragen (die Fragen werden in der Zusammenfassung beantwortet, um die Technik zu erklären):
1. Wo soll gehandelt werden - Kaufen
2. Warum kaufen? - Weil es sich um einen Aufwärtstrend handelt
3. Warum ein steigender Trend? - Der MA50 steigt
4. Warum steigt der MA50? - Der durchschnittliche Schlusskurs von 50 Kerzen mit einer Verschiebung von 1 ist niedriger als der durchschnittliche Schlusskurs der letzten 50 Kerzen.
usw.
Da die Fragen aufeinander aufbauen und eine Ursache-Wirkungs-Beziehung aufweisen, erstellen wir Ebenen, um diese Beziehung zu beobachten. Wenn wir nur 2 Schichten verwenden, geht die Ursache-Wirkungs-Beziehung verloren, das neuronale Netz analysiert eine Reihe von unabhängigen Optionen und wählt die beste aus.
Methode 5 ähnelt dem Entscheidungsbaum, auch hier wird der Bereich der Lösungs-/Ursachensuche schrittweise eingegrenzt. Es ist jedoch nicht klar, wie es mit der Tatsache zusammenhängt, dass im NS 4 Schichten in einer solchen Struktur verwendet werden. Ich verstehe, dass die Struktur knifflig ist, z. B. wird die zweite Schicht mit dem summierten Ausgangssignal der ersten Schicht und dem unveränderten Eingangssignal gespeist, usw.
Können Sie mir sagen, ob Sie sich auf eine andere Arbeit gestützt haben, die eine solche Grundlage für die Wahl der Anzahl der Schichten verwendet? Oder ist dies Ihr Know-how?
s.s. Die Arbeit ist gut, danke.
Die "5 Why"-Technik basiert auf aufeinander aufbauenden Fragen, wobei jede Frage den Grund für die vorangegangene Frage beantwortet. Wir betrachten zum Beispiel einen Chart und einen Chart mit steigenden Kursen und und konstruieren Fragen (die Fragen werden in der Zusammenfassung beantwortet, um die Technik zu erklären):
1. Wo soll gehandelt werden - Kaufen
2. Warum kaufen? - Weil es sich um einen Aufwärtstrend handelt
3. Warum ein steigender Trend? - Der MA50 steigt
4. Warum steigt der MA50? - Der durchschnittliche Schlusskurs von 50 Kerzen mit einer Verschiebung von 1 ist niedriger als der durchschnittliche Schlusskurs der letzten 50 Kerzen.
usw.
Da die Fragen aufeinander aufbauen und eine Ursache-Wirkungs-Beziehung aufweisen, erstellen wir Ebenen, um dieser Beziehung zu folgen. Wenn wir nur 2 Schichten verwenden, geht die Ursache-Wirkungs-Beziehung verloren, das neuronale Netz analysiert eine Reihe von unabhängigen Optionen und wählt die beste aus.
Seltene Ketzerei. Wie hängen Ihre Fragen und die Anzahl der Schichten zusammen?! Sie sollten sich über die Theorie neuronaler Netze informieren.
Das vierschichtige neuronale Netz, das du gebaut hast, kann nichts lernen. Es gibt so etwas wie eine Verschlechterung der Fehlerfortpflanzung. Bei zwei Schichten ist alles in Ordnung, aber bei vier Schichten geht der Fehler einfach nicht mehr durch alle Schichten zurück. Um dieses Problem zu lösen, sind tiefe neuronale Netze mit verschiedenen Architekturen entstanden.
Als Übung für die Programmierung und als Beispiel für die Programmierung ist dies wahrscheinlich nützlich. Aber die praktische Anwendung wird keinen Nutzen haben. IMHO
Viel Erfolg!
Es gibt viele Informationen über diese Art von Netzwerk (und viele andere) auf dieser Website, sowohl Artikel als auch Programme in der Codebasis. Sie brauchen nur danach zu suchen. Zum Beispiel, Artikel: Neural Network Recipes, Neural Network Self-Optimising Expert Advisor; Codebase - Klassen für MLP (siehe mehrere andere Arten von Netzen vom gleichen Autor, und nicht nur von ihm), Indikator mit neuronaler Netzvorhersage (mit einer kurzen Beschreibung der Theorie), usw. Es gibt genügend Informationen, um zu verstehen, wie es funktioniert. Aber für den realen Einsatz, eine Quelle ist nicht genug - Sie müssen eine Menge von Materialien zu lesen und zu berücksichtigen, eine Menge von Nuancen.
Es gibt viele Informationen über diese Art von Netzwerken (und viele andere) auf dieser Website, sowohl Artikel als auch Programme in der Codebasis. Sie brauchen nur danach zu suchen. Zum Beispiel, Artikel: Neural Network Recipes, Neural Network Self-Optimising Expert Advisor; Codebase - Klassen für MLP (siehe mehrere andere Arten von Netzen vom gleichen Autor, und nicht nur von ihm), Indikator mit neuronaler Netzvorhersage (mit einer kurzen Beschreibung der Theorie), usw. Es gibt genügend Informationen, um zu verstehen, wie es funktioniert. Aber für den realen Einsatz, eine Quelle ist nicht genug - Sie müssen eine Menge von Materialien zu lesen und zu berücksichtigen, eine Menge von Nuancen.
Sie verstehen nicht, dass ich mit neuronalen Netzen vertraut bin.
Ich brauche ein Code-Beispiel für eine einfache Architektur (z.B. zwei Neuronen am Eingang, 3 in der inneren versteckten Schicht, eines am Ausgang) und das Ergebnis seiner Arbeit (sowohl in Bezug auf den Gewinn - Graph, als auch auf die Trainingszeit und auf spezifische Hardware ) ....
Ich möchte einfach verstehen: ob dieses Schema wirklich mit ausreichender Genauigkeit (Rentabilität) und angemessenen Zeitkosten für das Training funktionieren wird ...
Ich sollte hinzufügen, dass die Entwicklung von Klassen und Funktionen, aber nicht ein Beispiel für einen Experten auf diese Klassen ist nicht ein vollständiger Artikel ..... es ist nur eine Theorie, die im Internet reichlich vorhanden ist.