Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Les GA ou d'autres méthodes d'apprentissage ont des méthodes internes, externes ils n'ont que le calcul d'erreur externe, pour les GA c'est FF.
Non. GA est externe car il n'a pas besoin de connaître les internes.
La génétique.
Les généticiens doivent-ils être capables de modifier la topologie des réseaux ? Et avec quelle gravité s'ils doivent le faire ?
La génétique.
Les généticiens doivent-ils être capables de modifier la topologie des réseaux ? Et avec quelle gravité s'ils doivent le faire ?
Non.
Je réfléchissais à la manière de faire en sorte que, pendant l'entraînement, de nouveaux neurones naissent aux bons endroits, mais après avoir étudié les algorithmes, je suis arrivé à la conclusion qu'ils n'auraient pas de formalisation commune, il n'y a pratiquement pas de points d'intersection. C'est pourquoi j'ai refusé et me suis concentré sur la construction d'un réseau vertical. Par type :
données --> neurones --> réseau neuronal encapsulé --> réseau neuronal conteneurisé
? ??
Qu'est-ce qu'il y a à ne pas comprendre ? La génétique peut former n'importe quel réseau, un réseau n'a pas besoin de connaître la génétique du tout.
n'a pas à le faire, et ne le fera pas, mais GA fera partie d'un "réseau neuronal conteneur" comme toute autre méthode de formation.
Tout comme un réseau neuronal n'a pas besoin de faire partie de l'AG, l'AG n'a besoin que de connaître les poids et les erreurs du réseau, c'est tout.