記事"人工知能を用いたTDシーケンシャル(トーマス デマークのシーケンシャル)"についてのディスカッション - ページ 4

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toxic:


それで...例えば、ガマのファイルを使いますが、これは訓練されたモデルですか？3つのメソッドがあり、リファレンスへの参照はなく、メソッド自体の係数はshardcodedですが、5つのチップを使います。

また、テストを実行するだけなら、*.vrmバイナリが必要ですか？


はい、toadとmkulにはすでに学習済みのモデルがあり、学習結果は一番下に指定されています。また、一番下には使用すべき入力が正確に指定されており、変数v0....vN。順番を間違えないように。重要なことで、各入力はその場所になければならない。vmrはそれを理解した :-))

つまり、モデルを構築するだけでなく、オプティマイザーは使用する入力も選択する。入力が文字でラベル付けされたトレーニング・ファイルを投げました。

 
Mihail Marchukajtes:


そう、toadやmkulでは、すでにトレーニングされたモデルやトレーニングの結果が一番下に指定されており、変数v0....vN。順番を間違えないように。重要なことで、各入力はその場所になければならない。vmrはそれを理解した :-))

つまり、モデルを構築するだけでなく、オプティマイザーは使用する入力も選択する。入力が文字でラベル付けされたトレーニングファイルを投げました。

何か間違っているに違いないが、今のところ、ランダムよりも2％近く悪いことが判明している。

実験の純度を高めるために、特徴ラベルを付けてテストしたセットも提供してもらえますか？テストセット全体を実行したわけではありませんよね？

ガマ -プロジェクトを 添付します。

ファイル:
vrmtest.zip  524 kb
 
toxic:

おそらく何かを台無しにしているのだろうが、今のところ、ほぼ2％で、ランダムよりもわずかに悪くなっている。

純度を高めるために、特徴ラベルを付けてテストしたセットも提供してもらえますか？テストセット全体を実行したわけではありませんよね？

ヒキガエル - プロジェクトを添付します。


投稿の趣旨をよく理解していなかったことは認めます。はい、あなたが送ってくれたTraineファイルの最初の50行を取りました。さて、あなたは何をする必要がありますか？

私は正直に65000行を認める私はほとんど実行されませんが、許容100または200かなりよく、しかし、モデルだけが朝まで構築されます。だから何をする必要がありますか？

 
Mihail Marchukajtes:


投稿の意味がよく理解できなかったことは認めます。そう、僕は君が送ってくれたTraineファイルの最初の50行を取ったんだ。さて、私は何をすればいいのでしょうか？

正直なところ、65000行はほとんど動かないだろうが、100行や200行は問題なく動くだろう。だから、我々は何をする必要がありますか？

私は48.2％の精度を得ている。

あなたがチェックしたサンプルが必要です。

* 一般化能力の感度：82.92682926829268%* 一般化能力の特異度：47.82608695652174%* 一般化能力：70.3125%* TruePositives：34 * FalsePositives：7* TrueNegatives：11* FalseNegatives：12* 統計のあるサンプルのうち総パターン数：64 -どこにある？
String testPath = "vrmtest/test.csv";
double[][] inputs = FileIO.parseCsvFile(testPath, ";", "W","E","R","T","Y","X");
double[][] outputs = FileIO.parseCsvFile(testPath, ";", "V");

double accuracy = 0;
int all = 0;

for (int i = 0; i < inputs.length; i++)
{
    double[] x = inputs[i];
    double[] y = outputs[i];
    int predict = Model.getTernaryClassificator(x[0], x[1], x[2], x[3], x[4], x[5]);

    if (predict!=0)
    {
        if (predict*y[0] > 0) accuracy++;
        all++;
    }
}

accuracy = accuracy / all;
System.out.println(accuracy);
 
toxic:

私は48.2％の精度を得ている。

あなたがチェックしたサンプルが必要なんだ。


MMMM。トレーニング用に送ったファイルは、テスト用とテスト用の2つのサンプルに分かれているんだ。サンプルを分割した後、選択された領域でトレーニングとテストが実行されます。また、分類タスクでは、パターンの到着順序は重要ではありません。そして、私の知る限り、ユーリが言っていたように、最大100回まで分割を行う。つまり、50個のデータが入ったファイルをアップロードすると、それを2つに分割して学習させ、また分割する、といった具合だ。サンプルの分割についてのセクションがあります。おそらく最初に50％、最後にテストと半分に分けるのだろうが、そうではない。トレーニング・サンプルは到着時間ではなく、別の原理に従って分割されます。予測タスクでは、パターンの到着順序が重要です。分類タスクではそうではない。

だからこうなる......。ふむ......。

Метод Брауна-Робинсон-Решетова - Векторная машина Решетова
  • sites.google.com
Метод Брауна-Робинсон является наиболее старым (1951 г.) алгоритмом итеративного решения минимаксных задач, представленных в виде платёжных матриц. При этом он является методом поиска решения с оппонентом и способностью авторедукции доминируемых строк и столбцов. Однако, ему присущи ряд недостатков: Несоответствие решения аксиоматике вектора...
 
私が持っているオプティマイザーのバージョンは14で、彼の最新版だということだ。何があってもレシェトフがいなくなるのは正直心配だ。プロジェクトに エラーが含まれているのではないか、最後まで完成していないのではないかという疑惑もあるしね。ユーリは突然姿を消した。だから、オプティマイザー内部の実装について話すのは難しい。私はNSのユーザーであり、開発者ではない。私にとって重要なのは、データを準備し、出力を選択し、システムを設定することだ。しかし、興味はあるものの、まだ内部コードを分析したことはない。近い将来、彼のプロジェクトを解析し始めると思う。また、サンプルの分離については疑問が残るが、サンプル外のモデルの結果を、彼らが言うようにさらに、このセクションですでに統計を見ることができたら面白いだろう。ネットワークが見ていないデータで。ここで興味深いことがある。
 
Mihail Marchukajtes:
しかし、彼らが言うように、サンプルの外でモデルが働いた結果をさらに見て、このセクションの統計を見るのは興味深い。ネットワークが見ていないデータで。それが面白いんだ。
さて、上にプロジェクトを 掲載したので、何が出てくるか確認してほしい。
 

親愛なる同僚の皆様、neuronkaで例えば1つのパターンを作ってチェックすることは可能でしょうか？もし可能であれば、パターンの図が明確に示される簡単なチャートを投稿します。もちろん、どのような市場やペアでも機能します。もし可能であれば、主要なペアで実行可能かどうか、またneuronkaのバージョン5または4を使用しているかどうか、画面をお送りします。

 
Vizard_:

Head-on -
毒性データセットについて -
trend=67.1%。test=67%。

おお！それはもう本当だ！私より1.3%も多い)))でも、あなたやnumerai 、私はあなたを覚えています、あなたに敬意を表します。）

50のサンプルではなく、あなたがそれを学んだことを願っていますか？でないと寝れないよ))))

 
Vizard_:
そして何度も警告を受けた)) ------ フロントで 有害なデータセットで - trend=67.1%。test=67%。




これは単なる仮定だ。そして、ソフトウェアを使うことの危険性は、常にそのようなことを暗示している。AIを訓練してみるがいい。何も推測することはない。Sequentaを使い、入力データを保存し、AIを訓練するだけだ。別のAIで訓練した結果を見るのはもっと面白いだろう。
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