Discussion de l'article "Réseaux neuronaux : De la théorie à la pratique" - page 2

[Andrey Dik]

alexeymosc:

Le fait est que NS apprend n'importe quelle fonction, comme vous le savez, et le fait avec succès, l'essentiel étant que la plage de données en dehors de l'échantillon soit comprise dans la plage d'apprentissage.

En fait, c'est exactement ce dont je parlais. Si l'on sort de cette plage, les réponses seront fausses. C'est pourquoi je dis que la table de multiplication 1-9 peut être enseignée, mais que la multiplication en général des nombres sur la ligne des nombres entiers - non, c'est quelque chose qui relève de la catégorie de l'exploit - "cuire des œufs délicieux".

[Alexey Burnakov]

joo:
En fait, c'est exactement ce que je disais. Si vous sortez de la fourchette, les réponses seront fausses. C'est pourquoi je dis que la table de multiplication 1-9 peut être enseignée, mais que la multiplication en général des nombres sur la ligne des nombres entiers - non, c'est quelque chose qui relève de la catégorie de l'exploit - "cuire des œufs délicieux".

Oui, malheureusement, la génération moderne de SN ne peut pas travailler sur des entrées dans une gamme différente de la gamme d'enseignement. Il existe peut-être des architectures personnalisées qui peuvent le gérer, mais un perceptron multicouche avec une fonction non linéaire ne peut certainement pas le faire.

Spécialement pour vous :)

Dans ce cas, les données de l'échantillon de validation avaient des entrées et des sorties en dehors de la plage à laquelle le NS a été formé. Et les données de l'échantillon de test sont également en dehors de la plage de l'échantillon de formation. La validation commence avec le 201e cas. Vous pouvez voir comment l'erreur commence à croître de manière exponentielle. L'erreur quadratique moyenne sur les échantillons est surlignée en jaune en haut. Vous pouvez tout voir à l'œil nu.

[Igor Makanu]

Peut-être devrions-nous mettre la discussion sur les NS dans un seul sujet ? Voici un sujet banal, mais dont le titre correspond à https://www.mql5.com/ru/forum/8158.

[Dmitriy Parfenovich]

Merci pour vos aimables paroles et vos critiques.

[Yedelkin]

Lesréseaux neuronaux sont une branche de la recherche en intelligence artificielle qui tente de reproduire le système nerveux humain, à savoir la capacité du système nerveux à apprendre et à corriger les erreurs....

Je ne comprends pas. Comment se déroule exactement l'auto-apprentissage du neuro-conseiller ? En d'autres termes, comment le programme modifie-t-il les coefficients de pondération ?

[Stanislav Korotky]

joo:
En fait, c'est exactement ce que je disais. Si vous sortez de la fourchette, les réponses seront fausses. C'est pourquoi je dis que la table de multiplication 1-9 peut être enseignée, mais que la multiplication en général des nombres sur la ligne des nombres entiers - non, c'est quelque chose qui relève de la catégorie de l'exploit - "cuire des œufs délicieux".

Ce problème est parfois résolu en transformant les variables. Par exemple, si, dans le cas de la multiplication, on représente les nombres d'entrée comme des séquences binaires de bits, c'est-à-dire qu'on les traduit dans l'intervalle [0,1], il sera probablement possible d'enseigner la multiplication de nombres arbitraires à l'aide d'une grille récurrente, à l'entrée de laquelle les nombres sont introduits sous forme de séquences de bits.

[Stanislav Korotky]

Yedelkin:

Je ne comprends pas. Comment se déroule exactement l'auto-apprentissage du neuro-conseiller ? En d'autres termes, comment le programme modifie-t-il les coefficients de pondération ?

Cela se fait par l'algorithme d'optimisation génétique standard. Cette implémentation de la grille n'inclut aucun algorithme d'apprentissage - vous pouvez la considérer comme une simplification pratique, beaucoup de gens l'ont fait depuis longtemps sur Quartet. Mais comme toute simplification, elle affecte les capacités en limitant la structure de la grille et le principe d'apprentissage. En particulier, il est impossible d'exécuter une telle formation dans un Expert Advisor en ligne (au moins jusqu'à ce que l'optimiseur soit implémenté dans l'API MQL5).

[Yedelkin]

marketeer: Cette opération est réalisée par l'algorithme d'optimisation génétique standard.

En d'autres termes, pour un fonctionnement à part entière d'un neuroconseiller (auto-apprentissage), il est nécessaire d'intégrer un "algorithme d'optimisation génétique standard" dans le code du programme ? Existe-t-il des implémentations prêtes à l'emploi de tels algorithmes dans le domaine public ?

[yu-sha]

Yedelkin:
En d'autres termes, pour un fonctionnement à part entière d'un neuroconseiller (auto-apprentissage), il est nécessaire d'intégrer un "algorithme d'optimisation génétique standard" dans le code du programme ? Existe-t-il des implémentations prêtes à l'emploi de tels algorithmes dans le domaine public ?

http://lancet.mit.edu/ga/ - Institut de technologie du Massachusetts

[Stanislav Korotky]

Yedelkin:
En d'autres termes, pour un fonctionnement à part entière d'un neuroconseiller (auto-apprentissage), il est nécessaire d'intégrer un "algorithme d'optimisation génétique standard" dans le code du programme ? Existe-t-il des implémentations prêtes à l'emploi de tels algorithmes dans le domaine public ?

Non, bien sûr que non ! C'est pourquoi il est standard, parce qu'il est déjà intégré dans l'optimiseur. Il optimise lui-même les poids de la grille. Lisez l'article sur le site quaternaire, vous comprendrez peut-être mieux comment la grille est optimisée=apprise avec cette approche.