Kohonen und Patterns
Es stellt sich heraus, dass es das tut. Und ich werde auch diesen Thread löschen, wenn sie ihn wieder vermasseln.
Wie Sie sich vielleicht erinnern, gehöre ich zu denjenigen, die genau gegen die Überschwemmung waren, aber ich glaube nicht, dass das Löschen aller Beiträge die Lösung ist. Es gab eine Menge interessanter Beiträge zu diesem Thema. Die Leute haben Zeit und Mühe investiert, und Sie meinen, Sie hätten das Recht, etwas zu löschen, das Ihnen nicht gehört! Dieses Thema wurde vor etwa einem Jahr im Forum diskutiert, und die Gruppe entschied, dass der Thread nicht dem Themenstarter gehört. Die Wahl liegt natürlich bei Ihnen.
P.S. Als Ausweg sehe ich, im Falle einer Überschwemmung, einen neuen Thread mit dem Namen XXXXX1 oder XXXXX Fortsetzung1 zu erstellen und trotzdem den alten zu lassen.
Wie Sie sich vielleicht erinnern, gehöre ich zu denjenigen, die genau gegen die Überschwemmung waren, aber ich glaube nicht, dass das Löschen aller Beiträge die Lösung ist. Es gab eine Menge interessanter Beiträge zu diesem Thema. Die Leute haben Zeit und Mühe investiert, und Sie meinen, Sie hätten das Recht, etwas zu löschen, das Ihnen nicht gehört! Dieses Thema wurde vor etwa einem Jahr im Forum diskutiert, und die Gruppe entschied, dass der Thread nicht dem Themenstarter gehörte. Die Wahl liegt natürlich bei Ihnen.
P.S. Als Ausweg erscheint mir dieser Weg - im Falle einer Überschwemmung, einen neuen Thread mit dem Namen XXXXX1 oder XXXXX Fortsetzung1 erstellen und gleichzeitig den alten verlassen.
Interessant mag es gewesen sein, wertvoll ist es nicht. Lassen Sie uns das Thema an dieser Stelle abschließen, zumal Sie es nicht zurückgeben können.
Was ist der Trick bei einem Kohonen-Netz? Warum sollte man damit nach Mustern suchen? Ich suche nicht nach Mustern im MAKD, aber ich bin der Meinung, dass es dort nichts Festes gibt. Außer bei Divergenzen).
Beim Clustering des Eingaberaums.
Grob gesagt, ist der Unterschied wie folgt:
Während ein Perseptron beispielsweise nach Mustern zwischen Eingängen und Ausgängen sucht, was im Wesentlichen eine Erkennung ist, sucht ein Kohonen-Netz nach dichten Gruppen von Eingängen und ordnet sie in separate Cluster ein.
Warum nicht? Wir können auch eine Divergenz versuchen.
Ich glaube, es gab ein Bild von diesem Beitrag in diesem Thread:
ANG3110 писал (а) >>
Ich denke, ein Netzwerk mit allgemeiner Regression ist vielversprechender. Sie fasst die Daten zusammen und gibt ein gemitteltes Bild, Sie können auch in die Zukunft schauen. Hier ist ein Beispiel auf dem Bild:
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Und hier ist, was wir haben..:
Ich glaube, es gab einen Beitrag in diesem Thread mit einem Bild:
Und hier ist, was wir haben...:
Wenn Lücken oder anormale Spitzen auftreten, lügt das Netz oft. Es wurde vorher nur 4 Tage lang trainiert und es gab keine solchen Situationen. Aber am Tag zuvor war es wunderschön!
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Und auch heute hat sie ein wenig aus dem Vortag gelernt.
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Und das Netz bietet weitere Möglichkeiten, - das sind 15 Tage Ausbildung.
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Ich bekomme keine klaren Bilder, wenn ich sie hier reinstelle...
Und so sahen die Vorhersagen für den nächsten Tag in den vorangegangenen 5 Trainingstagen aus. Der blaue Bereich liegt vor dem Bereich, in dem es noch keine Daten gab. Natürlich ist es nicht perfekt, aber es sieht für mich vielversprechend aus.
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Und so sehen die Prognosen für den nächsten Tag aus, wenn man die letzten 5 Tage unterrichtet. Der blaue Bereich liegt vor dem Bereich, in dem die Daten noch nicht verfügbar waren. Natürlich ist es nicht perfekt, aber es sieht für mich vielversprechend aus.
Das ist unser Weg!
Die letzten beiden Bilder sind die richtigen. Sie können sofort sehen, was was ist.
Nicht schlecht.
ANG3110, wenn Sie die Möglichkeit haben, geben Sie die Daten für M15 im Format des letzten Bildes und kommentieren Sie bitte das letzte Bild. Was ist der Grund für die Mehrfachimplementierung des NS-Prädikats?
Das ist unser Weg!
Die letzten beiden Bilder sind die richtigen Bilder. Sie können sofort sehen, was was ist.
Nicht schlecht.
ANG3110, wenn Sie die Möglichkeit haben, geben Sie die Daten für M15 im Format des letzten Bildes und kommentieren Sie bitte das letzte Bild. Was ist der Grund für die vielen Realisierungen des NS-Prädiktors?
Im vorletzten Bild ist die Anzahl der vorausgesagten Balken zwar gleich der Tageslänge, aber für das Lernen werden verschiedene Mittelungsschritte von 24, 48, 72,96 und 120 Stunden verwendet. Deshalb gibt es fünf Vorhersagevarianten, wobei sich nur die 24-Stunden-Variante - sie ist rot - stark von den anderen unterscheidet.
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Guten Tag.
Hat jemand versucht, mit Kohonen's net nach Mustern zu suchen (z.B. beim MACD)?
Wenn ja, lassen Sie mich bitte Ihre Eindrücke und Erfahrungen wissen.
Wenn jemand ähnliche Ideen hat - ich lade zu einem Gespräch ein. Vorzugsweise hier, wenn ernsthaft, per E-Mail.
Eine große Bitte, zum Thema und konkret zu schreiben.