Redes neuronales, cómo dominarlas, por dónde empezar - página 19

[Sceptic Philozoff]

Es interesante, por ejemplo, cuando tratamos de encontrar rendimientos s.c.a. en un segmento grande, considerándolo nulo en la primera aproximación. En realidad, la cuestión es sencilla (sea x la serie deseada y N el tamaño de la muestra):

Co. real / Co. aproximado =

= MathSqrt( ( Suma(x^2) - Suma(x)^2 ) / Suma(x^2) ) =

= MathSqrt( 1 - N^2 * Average^2 / Sum(x^2) ) ~

~ 1 - N^2/2 * Average^2 / Sum(x^2) =

= 1 - N/2 * Promedio^2 / Promedio_cuadrado

Todo estaría bien si no fuera por el multiplicador N/2 antes del segundo sumando.

[Andrey]

Parece que para poder entender las redes neuronales, primero tengo que aprender los fundamentos de algún lenguaje de programación

[Владимир]

Por favor, ayude al estudio de la red Kohonen. No entiendo cómo se averigua el número de dimensiones de la hiperesfera. Por ejemplo, si las entradas son 3 y la neurona es 1, ¿tres dimensiones? Entonces, ¿3 entradas diferentes son coordenadas de un punto de un vector de entrada? ¿Y estas 3 entradas tienen que estar vinculadas por el mismo criterio? Y si tengo que añadir otro criterio, crear 3 entradas más basadas en él y vincularlas a las mismas neuronas, ¿obtendría mediciones "desequilibradas"? ¿Los vectores de entrada serían tridimensionales, pero las neuronas serían de seis dimensiones?

[[Eliminado]]

danja >> :
Hola a todos! Soy nuevo aquí en un foro. Corrió a través de un foro una gran cantidad de información útil:). Me gustaría preguntar a los conocedores, quiero penetrar en el sentido de las redes neuronales, pero no sé por dónde empezar, mientras que tengo una idea general han leído un artículo de Reshetov, ahora tienen un deseo de desarrollar en esta dirección. Popeopeye literatura útil sobre este tema, tal vez en algún lugar en un foro es, pero no he buscado? Gracias de antemano:)

Hay que empezar por entender qué son los métodos de optimización. Y luego, es una cuesta abajo hacia las metas.