Redes neuronales híbridas.

 

No quiero que el tema entre simplemente en las estadísticas de los temas de las redes neuronales.

Propongo compartir la experiencia y los problemas en el trabajo y el entrenamiento de arquitecturas de redes neuronales no estándar.

Aquí está el primer enlace para la teoría

http://cgm.computergraphics.ru/content/view/62

o archivo pdf

Archivos adjuntos:
num6neiro.zip  636 kb
 
sergeev >> :

No quiero que el tema se limite a las estadísticas de los temas de las redes neuronales.

Propongo compartir la experiencia y los problemas en el trabajo y el entrenamiento de arquitecturas de redes neuronales no estándar.

Aquí está el primer enlace para la teoría

http://cgm.computergraphics.ru/content/view/62

o un archivo pdf


En las redes neuronales crecí con Heikin. De entrada te digo que el libro no es fácil. Hay que ser muy bueno en matemáticas y hay que tutearse con una T mayúscula.

Además me gustaría decir que incluso en este libro de una editorial reputada hay muchos errores. Si estaban en ella por accidente o no es una tercera cuestión.

En las redes neuronales, es mejor leer en los originales. Y esto es inglés...

 
Hay algo en el título que no concuerda con el contenido. En el enlace se describen varias metáforas de red canónicas (estándar), y sólo un párrafo sobre las metáforas híbridas, en el que se dice que todo lo descrito puede combinarse. Es decir, no hay nada híbrido o no estándar. ¿Cuál es el objetivo del nuevo tema?
 

Es extraño, o casi nadie se interesa por ello o todos se emborrachan con lo que tienen y nadie quiere distribuir el lugar.

más bien la segunda)

 
hay intentos de utilizar redes híbridas basadas en la lógica difusa. Todavía se está perfeccionando.
 
dentraf писал(а) >>
Hay intentos de utilizar redes híbridas basadas en la lógica difusa. Todavía está en fase de perfeccionamiento.

Anfisa mz Matlaba o fuzzyTech tratando de mejorar :)

 
SergNF писал(а) >>

Anfisa mz Matlaba o fuzzyTech están tratando de mejorar :)

no, el MQL dice

 
sergeev >> :

Le invito a compartir sus experiencias y retos en el trabajo y aprendizaje de arquitecturas de redes neuronales no estándar....

¿No es hora de empezar a compartir experiencias?

 
Señores, entrenando mis perceptrones con el algoritmo de propagación de espalda. Funciona, pero la probabilidad de encontrar el extremo global es del 50%-70% (a partir de 100 neuronas). Hace poco terminé de escribir la genética para la XORa: estaba contento. Pero cuando el perceptrón medio se multiplicó y empezó a aparearse, me di cuenta de que, sin el cálculo paralelo, ¡me sentaría durante un mes! ¿Quién superó esta limitación?
 
IlyaA >> :
Señores, entrenando mis perceptrones con el algoritmo de propagación de espalda. Funciona, pero la probabilidad de encontrar el extremo global es del 50%-70% (a partir de 100 neuronas). Hace poco terminé de escribir la genética para la XORa: estaba contento. Pero cuando el perceptrón medio se multiplicó y empezó a aparearse, me di cuenta de que, sin el cálculo paralelo, ¡me sentaría durante un mes! ¿Quién superó esta limitación?

¿A qué limitación se refiere exactamente?

 
joo >> :

¿De qué tipo de restricción hablas?

Límite de tiempo.