Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 61
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Come si fa a sapere se si è imparato o meno?
Imparate al 100%, fino all'ultimo esempio o come scriverli nel database. Se vi sono state date informazioni incomplete, non è un vostro errore/problema, ma colpa dell'insegnante. A scuola, se imparate la tabella delle moltiplicazioni solo fino a 5, non dovreste chiedere del 6.
Non si può. Quello che vi viene dato da imparare, lo imparate.
Quindi, la memorizzazione (l'apprendimento) è un processo senza fine? Vi viene dato di memorizzare la tabella delle moltiplicazioni e voi imparate e imparate la stessa cosa per tutta la vita?
Senza una valutazione, non è chiaro se la memorizzazione è buona o meno buona e non è chiaro quando interrompere il processo di memorizzazione.
Insegnare il 100%, all'ultimo esempio o come inserirli tutti nel database.
Il "100%" è una stima.
L'apprendimento e la registrazione sono cose diverse.
Salvataggio/registrazione - non richiede una valutazione, si presume che la registrazione sia efficiente al 100% (è un processo finito, l'ottimizzazione è già stata fatta dagli sviluppatori in precedenza e ha raggiunto il 100% di qualità nella conservazione dei record).
Processo di memorizzazione - processo non finito, richiede una valutazione per capire che la memorizzazione è di alta qualità.
Vi prego di confermare o confutare le mie affermazioni.
"100 per cento" è la stima.
Insegnare e scrivere sono cose diverse.
Conservazione/registrazione - non richiede una valutazione, si presume che la registrazione sia efficace al 100% (è un processo completo, l 'ottimizzazione è già stata fatta dagli sviluppatori in precedenza e ha raggiunto il 100% di qualità di conservazione della registrazione).
Processo di memorizzazione - processo incompleto, richiede una valutazione per capire che la memorizzazione è di alta qualità.
Vi prego di confermare o confutare le mie affermazioni.
Stai cercando di far passare di nuovo l'ottimizzazione )) È un ciclo infinito. Non ho intenzione di rimanere bloccato in esso.
Tutto quello che volevo dire sull'apprendimento = ottimizzazione l'ho già detto.
Stai cercando di inserire di nuovo l'ottimizzazione). È un ciclo infinito. Non ho intenzione di rimanere bloccato in esso.
Tutto quello che volevo dire sull'apprendimento = ottimizzazione l'ho già detto.
Vicolo cieco, hai finito gli argomenti?
Non ho intenzione di spingere nulla, sto solo sfatando delle idee sbagliate. Non preoccuparti, le idee sbagliate possono essere di chiunque, qui in questo thread e ce ne occuperemo, il topikstarter ha approvato questa buona intenzione)))).
Non sto parlando di ottimizzazione. Sto parlando del fatto che ogni processo significativo ha una valutazione, perché senza valutazione è impossibile capire la qualità del lavoro svolto, oppure non è chiaro quando il processo può essere completato. Siete d'accordo con questo?
Affrontando alcune delle cose fondamentali, si possono scoprire nuovi orizzonti che prima non erano visibili.
Stallo, le discussioni sono finite?
Non ho intenzione di spingere nulla, sto solo dissipando le idee sbagliate. Non preoccupatevi, le idee sbagliate possono essere di chiunque, qui in questo thread e ce ne occuperemo, il topikstarter ha approvato queste buone intenzioni)).
Non sto parlando di ottimizzazione. Sto parlando del fatto che ogni processo significativo ha una valutazione, perché senza valutazione è impossibile capire la qualità del lavoro svolto, o non è chiaro quando il processo può essere completato. Siete d'accordo con questo?
Comprendendo alcuni elementi fondamentali, si possono scoprire nuovi orizzonti che prima non erano visibili.
Ci possono essere molte valutazioni e possono essere combinate in modi molto bizzarri. Ad esempio, l'addestramento viene effettuato attraverso un'ottimizzazione iterativa utilizzando una stima, ma la selezione del modello viene effettuata utilizzando stime (metriche) completamente diverse.
Nel contesto del trading, vi ricordo anche l'approccio di fxsaber, in cui si cerca un plateau invece di un picco. Anche questo è un problema non chiaramente formalizzato come problema di ottimizzazione.
Se si insegnano la tabella delle moltiplicazioni, la legge di Ohm e altre leggi, più esempi si forniscono durante l'addestramento, più accurate saranno le risposte su nuovi dati.
E il modello sarà sempre poco addestrato, perché ci sono infinite varianti e non si possono alimentare tutte. In una situazione rumorosa gli operatori radio possono gestire il rumore bianco (o altri rumori naturali appresi), nel trading il rumore cambia continuamente. Quindi è tutto piuttosto complicato per la valutazione della qualità.
Non è così. L'accuratezza delle risposte su nuovi dati (e per nuovi dati intendiamo dati diversi da quelli di addestramento) dipenderà dalle proprietà di ogni particolare modello, non dal numero di esempi di addestramento.
In linea di massima, si dispone di alcuni dati e non è possibile ottenerne altri. Si prescinde dalla quantità di dati e si cerca di addestrare il modello a prevedere i nuovi dati nel modo più accurato possibile. Questo è lo scopo dell'addestramento.
Ci sono due criteri di valutazione fondamentali: la varianza e la distorsione del modello rispetto ai valori previsti. Trovare un equilibrio tra questi due criteri è la parte principale dell'addestramento, quella più importante. Tuttavia, questi criteri non sono ottimizzati, ma vengono determinati a posteriori. In altre parole, il problema si trova più spesso nei dati che nelle qualità del modello.
Ci possono essere molte stime e possono essere combinate in modi molto bizzarri. Ad esempio, l'addestramento viene eseguito mediante ottimizzazione iterativa utilizzando un punteggio, ma la selezione del modello viene eseguita utilizzando punteggi (metriche) completamente diversi.
Nel contesto del trading, vi ricordo anche l'approccio di fxsaber, in cui si cerca un plateau anziché un picco. Anche questo è un problema non chiaramente formalizzato come problema di ottimizzazione.
È vero, ci possono essere molte stime. Di solito, l'insieme delle valutazioni, consecutive o prese come elementi separati della valutazione complessiva (integrale), sono chiamate metriche. In entrambi i casi, si valuterà il risultato finale.
Informazioni sui plateau. Un plateau può anche essere descritto come un punteggio finale. A tale scopo, è necessario descrivere il "plateau" e cercare ciò che si adatta il più possibile a tale descrizione (il punteggio). Ad esempio, potrebbe essere un insieme di vicini più prossimi con una certa variazione massima consentita di altezza. Se qualcosa che una persona può vedere con i propri occhi o visualizzare, allora può essere descritto e quindi valutato da una stima.
Nel contesto del trading, vi ricordo anche l'approccio di fxsaber, in cui si cerca un plateau piuttosto che un top. Risulta inoltre che il problema non è chiaramente formalizzato come problema di ottimizzazione.