"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 53

 
Urain:

Los AGs u otros métodos de aprendizaje tienen métodos internos, externos sólo tienen cálculo de error externo, para los AGs es FF.

No. El AG es externo, ya que no necesita conocer el interior.
 
TheXpert:
No. El AG es externo porque no necesita conocer las interioridades.
Sí es externo a las neuronas, pero si lo atornillas como método de aprendizaje debe ser interno a la malla, de lo contrario se saldrá de los métodos de aprendizaje sobrecargados.
 
No.
 
TheXpert:

Au genética.

¿Es necesario que los genetistas puedan cambiar la topología de la red? ¿Y qué tan serio es si tienen que hacerlo?

Este es el siguiente paso y no está directamente relacionado con el motor, su implementación radica a través de un AG externo que crea diferentes topologías, las cuales inicializan objetos de diferentes motores.
 
TheXpert:

Au genética.

¿Es necesario que los genetistas puedan cambiar la topología de la red? ¿Y qué tan serio es si tienen que hacerlo?

En resumen, todavía no se puede. Se puede eludir creando diferentes instancias de red y añadiendo su descripción a los genes.
 
TheXpert:
No.
???
 
TheXpert:
Todavía no se puede acortar. Puede evitarlo creando diferentes instancias de la red y añadiendo su descripción a los genes.

Estuve pensando en cómo hacer que durante el entrenamiento nacieran nuevas neuronas en los lugares adecuados, pero tras estudiar los algoritmos llegué a la conclusión de que no tendrían una formalización común, prácticamente no hay puntos de intersección. Por eso me negué y me concentré en construir una red vertical. Por tipo:

datos --> neurona --> red neuronal encapsulada --> red neuronal contenedora

 
Urain:
???
¿Qué es lo que no hay que entender? La genética puede entrenar cualquier red, una red no necesita saber nada de genética.
 
TheXpert:
¿Qué es lo que no hay que entender? La genética puede entrenar a cualquier red, una red no tiene por qué saber nada de genética.

no tiene por qué hacerlo, y no lo hará, pero GA formará parte de una "red neuronal contenedora" como cualquier otro método de entrenamiento.

Al igual que una red neuronal no tiene que formar parte del AG, el AG sólo necesita conocer los pesos y el error de la malla, eso es todo.

 
Sugiero que el primero sea implementado por echo o por SOM y las interfaces pueden ser finalizadas en el camino.
Razón de la queja: