"New Neural "は、MetaTrader 5プラットフォーム用のオープンソース・ニューラルネットワークエンジンプロジェクトです。 - ページ 53

[TheXpert]

ウラン です。

GAや他の学習手法は内部手法、外部には外部誤差計算しかないが、GAの場合はFFである。

いいえ、GAは内部を知る必要がないため、外部です。

[Mykola Demko]

TheXpert です。
いいえ、GAは内部を知る必要がないため、外部です。

確かにニューロンには外付けですが、学習メソッドとしてねじ込むならメッシュに内付けでなければならず、そうでなければオーバーロードされた学習メソッドから外れてしまいます。

[TheXpert]

いいえ。

[Mykola Demko]

TheXpert です。

オー・ジェネティクス

遺伝学者がネットワークのトポロジーを変える必要があるのでしょうか？そして、もしもの時の深刻さは？

これは次のステップで、エンジンとは直接関係ありません。その実装は、異なるトポロジーを作成し、異なるエンジンのオブジェクトを初期化する外部のGAを通じて行われます。

[TheXpert]

TheXpert です。

オー・ジェネティクス

遺伝学者がネットワークのトポロジーを変える必要があるのでしょうか？そして、もしもの時の深刻さは？

要するに、まだダメなんです。別のネットワークインスタンスを作成し、その記述を遺伝子に追加することで回避することができます。

[Mykola Demko]

TheXpert です。
いいえ。

???

[Mykola Demko]

TheXpert です。

まだ短くすることはできません。ネットワークの異なるインスタンスを作成し、その説明を遺伝子に追加することでこれを回避することができます。

訓練中に新しいニューロンが適切な場所に生まれるようにするにはどうしたらいいか考えていましたが、アルゴリズムを検討した結果、共通の形式化ができない、実質的に交点がない、という結論に達しました。だから、私はそれを拒否して、縦のネットワークを作ることに集中した。タイプ別

データ--> ニューロン--> カプセル化されたニューラルネットワーク--> コンテナニューラルネットワーク

[TheXpert]

ウラン です。
???

何が理解できないのか？遺伝はどんなネットワークも鍛えることができる。ネットワークは遺伝のことを知る必要は全くない。

[Mykola Demko]

TheXpert です。
何が理解できないのか？遺伝はどんなネットワークも鍛えることができます。ネットワークは遺伝のことを知る必要は全くありません。

しかし、GAは他の学習方法と同様に「コンテナ・ニューラル・ネットワーク」の一部となるのです。

ニューラルネットワークがGAの一部になる必要がないように、GAもメッシュに関する重みと誤差を知るだけでいい、それだけです。

[TheXpert]

最初のものはechoかSOMのどちらかが実装し、インターフェースは途中で確定できるようにすることを提案します。