¿Qué alimentar a la entrada de la red neuronal? Tus ideas... - página 66
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En el caso de los humanos, es necesario repetir muchas veces para establecer conexiones entre las neuronas. Pero también hay personas con una memoria excelente.
Y establecer conexiones entre neuronas se puede llamar grabar. Si se graba, aunque no sea desde la primera vez como en un ordenador, entonces se recuerda.
Los ordenadores y otros dispositivos electrónicos con memoria (RAM, HDD, SSD, cintas, tarjetas perforadas) memorizan instantáneamente.
En el caso de los humanos, es necesario repetir muchas veces para establecer conexiones entre las neuronas. Pero también hay personas con una memoria excelente.
Y establecer conexiones entre neuronas se puede llamar grabar. Si se graba, aunque no sea la primera vez, como en un ordenador, entonces se memoriza.
Grabar - guardar en un soporte, tanta información como haya (comprimida o no), tanta se grabará. No importa si es la primera vez o la décima, da igual. Es decir, coges información y la pones en un soporte, en el soporte la información se almacenará de forma inalterada y se podrá leer de la misma forma: éste es el significado de grabar.
La memorización tiene una naturaleza y un significado fundamentalmente distintos. Si tomamos un ser humano (o cualquier otro ser vivo), no es una unidad flash, es imposible escribir información en ciertas partes arbitrarias del cerebro y almacenarla de forma inalterada. El cerebro sólo puede memorizar, es decir, formar nuevas conexiones entre neuronas. El número de neuronas no cambia durante la memorización, sólo cambian las conexiones entre ellas. Al memorizar, el cerebro no puede, no tiene forma de saber de antemano cómo deben crearse las nuevas conexiones entre neuronas para recordar la información, es un proceso iterativo. Algunas personas lo hacen en un número menor de iteraciones, otras en un número mucho mayor de iteraciones, pero nunca claramente en una sola operación como ocurre al escribir en un soporte. Esta es la diferencia entre grabación y memorización, mientras que la grabación garantiza (con un pequeño error, que suele resolverse con métodos técnicos como la corrección de errores en soportes duros y búferes especiales) guardar la información en el soporte, la memorización da sentido al proceso de formación de enlaces entre estructuras lógicas (en el cerebro son las neuronas).
Las redes neuronales tienen el mismo principio de memorización que el cerebro vivo. No se trata sólo de escribir valores en pesos variables, se trata de formar las conexiones adecuadas entre neuronas artificiales, nunca es posible saber de antemano qué tipo de conexiones son necesarias para la memorización, por lo que el proceso de memorización es tan iterativo como en el cerebro vivo.
En resumidas cuentas, es lo que se ha dicho antes. Grabar es almacenar información en un soporte (independientemente de la naturaleza del soporte), memorizar es establecer conexiones entre nodos lógicos.
Grabar no implica la presencia de memorización, mientras que la memorización implica necesariamente operaciones de escritura en variables. Podemos decir que la memorización es un nivel superior de abstracción, que implica operaciones de escritura, y que requiere una verificación iterativa de la calidad de la memorización.
Una demostración del mecanismo de memorización en los seres humanos es el uso de la técnica de asociación de anclajes, en la que el proceso de memorización es más rápido, más fiable y en menos iteraciones. Así es como funciona el cerebro; toda la información y el conocimiento sólo pueden almacenarse en forma de numerosas conexiones entre neuronas. Las redes neuronales funcionan según el mismo principio, aunque de forma muy simplificada.
Esperamos que ahora haya quedado claro el significado y la diferencia entre grabar y memorizar.
Grabación: al guardar en un soporte, se grabará toda la información que haya (comprimida o no). No importa si es la primera vez o la décima, da igual. Es decir, coges la información y la pones en un soporte, el soporte almacenará la información de forma inalterada y se podrá leer de la misma forma: ese es el objetivo de la grabación.
La memorización tiene una naturaleza y un significado fundamentalmente distintos. Si tomamos un ser humano (o cualquier otro ser vivo), no es un pendrive, es imposible escribir información en ciertas partes arbitrarias del cerebro y almacenarla de forma inalterada. El cerebro sólo puede memorizar, es decir, formar nuevas conexiones entre neuronas. El número de neuronas no cambia durante la memorización, sólo cambian las conexiones entre ellas. Al memorizar, el cerebro no puede, no tiene forma de saber de antemano cómo deben crearse las nuevas conexiones entre neuronas para recordar la información, es un proceso iterativo. Algunas personas lo hacen en un número menor de iteraciones, otras en un número mucho mayor de iteraciones, pero nunca claramente en una sola operación como ocurre al escribir en un soporte. Esta es la diferencia entre grabación y memorización, mientras que la grabación garantiza (con un pequeño error, que suele solucionarse con métodos técnicos como la corrección de errores en soportes duros y búferes especiales) guardar información en un soporte, la memorización tiene el significado del proceso de formación de conexiones entre estructuras lógicas (en el cerebro son las neuronas).
Las redes neuronales tienen el mismo principio de memorización que el cerebro vivo. No se trata sólo de escribir valores en pesos variables, sino de formar las conexiones adecuadas entre neuronas artificiales. Nunca es posible saber de antemano qué tipo de conexiones se necesitan para la memorización, por lo que el proceso de memorización es tan iterativo como en el cerebro vivo.
En resumen, lo que se ha dicho antes. Grabación - guardar información en un soporte (independientemente de la naturaleza del soporte), memorización - crear conexiones entre nodos lógicos.
La grabación no implica la presencia de la memorización, mientras que la memorización implica necesariamente operaciones de escritura en variables. Podemos decir que la memorización es un nivel superior de abstracción que incluye operaciones de grabación, lo que requiere una comprobación iterativa de la calidad de la memorización.
Una demostración del mecanismo de memorización en los seres humanos es el uso de la técnica de asociación de anclajes, en la que el proceso de memorización es más rápido, más fiable y en menos iteraciones. Así es como funciona el cerebro; toda la información y el conocimiento sólo pueden almacenarse en forma de numerosas conexiones entre neuronas. Las redes neuronales funcionan según el mismo principio, aunque de forma muy simplificada.
Esperamos que ahora haya quedado claro el significado y la diferencia entre grabar y memorizar.
No has dicho nada nuevo, porque he mencionado brevemente la diferencia entre la memoria humana y la memoria de las máquinas. Se puede prefijar la memorización humana y la memorización mecánica. Tienen sus propias peculiaridades.
Las bases de datos, los bosques y los modelos de clustering escriben = recuerdan de una vez. Sin iteraciones ni repeticiones.
1. No has dicho nada nuevo, ya que he mencionado brevemente la diferencia entre memoria humana y memoria de máquina. Se puede prefijar la memorización humana y la memorización de la máquina. Tienen sus propias peculiaridades.
2. Las bases de datos, los bosques y los modelos de clustering escriben = recuerdan de una vez. Sin iteraciones ni repeticiones.
1. Absoluta e incondicionalmente no he dicho nada nuevo, ya que se trata de cosas básicas y elementales. Usted negó la necesidad del proceso iterativo de memorización con control de evaluación, por lo que tuve que repetir todo lo conocido hace tiempo en detalle.
En particular, son sorprendentes los frecuentes conceptos erróneos sobre estas cosas básicas. 1. Dividir el concepto de memorización en memorización de máquina y memorización "humana" no tiene sentido, ya que el proceso es fundamentalmente idéntico.
2. 2. Si tienes algo escrito en algún sitio de una vez, sin iteraciones, entonces no hay memorización. Repito: la memorización no puede realizarse en una iteración, porque el resultado de la memorización no se conoce de antemano debido a la naturaleza "coherente" de la memorización.
1. Absoluta e incondicionalmente no he dicho nada nuevo, porque son cosas básicas, elementales. 2. Usted negó la necesidad de un proceso iterativo de memorización con control de evaluación, por lo que tuve que repetir detalladamente todo lo que se sabía desde hace tiempo.
En particular, son sorprendentes los frecuentes conceptos erróneos sobre estas cosas básicas. Dividir el concepto de memorización en memorización mecánica y memorización "humana" no tiene sentido, ya que el proceso es fundamentalmente idéntico.
2. 2. Si tienes algo escrito en algún sitio de una vez, sin iteraciones, entonces no hay memorización. Repito: la memorización no puede realizarse en una iteración, porque el resultado de la memorización no se conoce de antemano debido a la naturaleza "coherente" de la memorización.
No cambiará los algoritmos existentes y que funcionan correctamente. Los árboles reparten los datos por las hojas en una sola pasada.
Repite/itera todo lo que quieras.
No cambiará los algoritmos existentes y que funcionan correctamente. Los árboles reparten los datos por las hojas en una sola pasada.
1) Siempre en 1 pasada. Puedes configurar los ajustes para que sean siempre los mismos.
Pero lo habitual es aplicar la aleatorización: introducir filas y/o columnas aleatorias en el entrenamiento.
Para mis experimentos siempre desactivo cualquier cosa que introduzca aleatoriedad: para la reproducibilidad entre ejecuciones 2) Algoritmos codiciosos. Por eso en 1 pasada.
Hay un montón de artículos sobre algoritmos de árbol. Aquí puedes repetir el árbol en el código tú mismo y entender cómo funciona todo allí.https://habr.com/ru/companies/vk/articles/438560/ Eres un programador experimentado - lo entenderás fácilmente.
Y la 2 ª parte https://habr.com/ru/companies/vk/articles/438562/
1) Siempre en 1 pasada. Puede configurar los ajustes para que sean siempre los mismos.
Pero normalmente se aplica la aleatorización: introducir filas y/o columnas aleatorias en el entrenamiento.
2) Algoritmos codiciosos. Por eso son de 1 pasada.
Hay muchos artículos sobre algoritmos de árbol. Aquí puedes replicar un árbol en el código tú mismo y entender cómo funciona todo allí.https://habr.com/ru/companies/vk/articles/438560/.
La 1ª está contestada, la 2ª está en el artículo. Si entiendes el algoritmo, lo entenderás todo. El código es más claro que mil palabras.
La 1ª está contestada, la 2ª está en el artículo. Si entiendes el algoritmo, lo entenderás todo. El código es más claro que mil palabras.
Lanza mis preguntas al chat, si me da pereza teclear yo mismo la respuesta)))
S.F. Por cierto, puedes leer el artículo de tu enlace para responder a mis preguntas. Y en mql5.com hay una gran cantidad de material educativo en articulos sobre el tema, y en MQL5 nativo.
ZZY. Presta atención cuando leas los tutoriales a que los árboles no se ramifican de forma arbitraria, sino que persiguen objetivos bastante concretos. ¿Qué objetivos?
¿En qué fase tiene lugar el proceso iterativo de formación de árboles y por qué es iterativo y qué objetivo persigue este proceso iterativo? .