В данной статье мы опишем только один из аспектов машинного обучения - функции активации. В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона вычисляет значение выходного сигнала на основе значений входного сигнала или набора входных сигналов. Мы покажем, что находится "под капотом".
This CRAN Task View contains a list of packages which offer facilities for solving optimization problems. Although every regression model in statistics solves an optimization problem, they are not part of this view. If you are looking for regression methods, the following views will also contain useful starting points: MachineLearning, Econometrics, Robust The focus of this task view is on Optimization Infrastructure Packages, General Purpose Continuous Solvers, Mathematical Programming Solvers, Specific Applications in Optimization, or Multi Objective Optimization.
友よ、こんにちは！
戦いが ある！ようこそ！騒いでくれ！..！
最初から負ける選択肢を選ぶのは、あなたの袖の中にたくさんの選択肢があるからです。）
すべての関数がニューラルネットワークに苦もなく与えられるわけではない。
あなたは袖にたくさん持っているし、私たちは昔ながらの方法でバイナリーの分類をしている。）
すべての関数がニューラルネットワークに苦もなく与えられるわけではない。
実際、100万個のパラメータは「偉大なる平等者」であり、探索空間は非常に広いので、どのアルゴリズムが勝者になるかわからない。そして、ブラックボックスの中に何が入っているかは未知数だ（というより、わかっているが「鍵」を見つける必要がある）。
金庫破りのようで楽しい！
実際、100万個のパラメーターは「偉大なる均等剤」であり、探索空間は非常に広く、どのアルゴリズムが勝者になるかわからない。そして、ブラックボックスの中に何が入っているかは未知数である（というより、わかっているが、「鍵」を見つける必要がある）。
金庫破りのようで楽しい！
そして、すべての機能がニューラルネットに苦もなく与えられるわけではない。
3年ほど前、遠く離れたオーストラリアの友人が私に近づいてきて、アルゴリズムでビットコインを採掘しよう！次のブロックを見つけられるものを作ってくれ、と言った。我々は遅すぎた。
誰かが興味本位で選手権に参加しようとするだろうし、彼は新しい明るいアイデアを思いつくだろうし、それは彼にとって有益なものになるだろう。
実際、100万個のパラメーターは「偉大なる均等剤」であり、探索空間は非常に広く、どのアルゴリズムが勝者になるかわからない。そして、ブラックボックスの中に何が入っているかは未知数である（というより、わかっているが「鍵」を見つける必要がある）。
金庫破りのようで楽しい！
アルゴリズムの問題ではなく、遺伝子の問題でも、群れの問題でも、何でもいい。
1) 時間と鉄の力の問題だ！！ 時間と鉄の力が強い方が勝つ。
2) 最良のAOは、偶然に最良になる可能性が高いので（たまたま最良の最大値を見つけただけ）、得られた結果は、この特定のAOが最良であることを保証するものではない。
3) 関数中の20-30以上の測定値は、すでに推測ゲームであり、実際の問題では、100万のパラメータ（測定値は減少する）のような巨大な測定値でAOを使用する人はいない。
4) 問題の構成自体が間違っており、AOの特質が全く見えてこない。
10回の反復で関数の最大値を求めるのは普通の問題であり、AOの効率を明らかにするものである。
しかし、自分が専門家だと思い込んでいる不真面目な人と話をしても意味がない。）
アルゴリズムの問題ではなく、遺伝や群れの 問題 だ。
1) 時間とハードウェアのパワーの問題だ！！ より多くの時間とより強力なハードウェアを持っている方が勝つだろう。
2) 得られた結果は、この特定のAOがベストであることを保証するものではない。
3) 1つの関数で20-30以上の計測を行うことは、すでに推測ゲームであり、実際のタスクでは、100万パラメータ（計測値が減少する）のような膨大な計測値でAOを使用する人はいない。
4) 問題の構成自体が間違っており、AOの特殊性が全く見えてこない。
5) 10回の反復で関数の最大値を見つけることは、AOの効率を明らかにする普通の問題であり、これが普通のサークルでの問題の設定方法である．
6) しかし，自分を専門家だと思い込んでいる不真面目な人間と話をしても，何の意味もない．）
1.ブラックボックスは10000以上を実行することは不可能である、これは声が出ている。どんなに強力なハードを使っても、どうにもならない。
2.ランダム検索では、結果は平均化される。アルゴリズムが優れている場合にのみ、他よりも優れた結果を見つけるチャンスがある。このことを理解するには、少し確率論を知っているか、少なくともある程度の分析能力が必要である。
3.現実の問題では何十億もの変数が存在する - 現代の生成ネットワーク。人間の脳には数十億のニューロンがあり、ここで話していることを理解するためには毎日勉強しなければならない。
4.あなたは幸運ではない。
5.確率的アルゴリズムは、許容範囲内の乱数からスタートする。さらに2.を参照。
6.あなたが接着されていることを無駄にしない - パテウスニク....過激な無知。
MQL5の新機能
友よ、こんにちは！
戦いが ある！ようこそ！騒いでくれ！..！
集団農場万歳！
プロに恥をかかせよう
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