"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 73 1...666768697071727374757677787980...100 新しいコメント Mykola Demko 2011.11.29 19:21 #721 yu-sha さん。 プリプロセッサーはまさにこのためにあるニューロンが2個でも100個でも、ファイルの見た目は同じです。まあ、グラフィカルにやるのは誰も止めないよ。GUIを書いてそれを使えばいいんだから。まあ、肩肘張らずに、はっきりとした線で並べましょうよ。他の人も同じというわけではありませんが、私にとっては上に並べたような読み込み方は、読み込みアルゴリズム的に当然なのです。文字列の読み込み、3つのレイヤ型オブジェクトの初期化。 最初の行を読み、最初のレイヤーオブジェクトを呼び出し、レイヤー型の入力を構築し、2つのニューロンの配列を初期化 します。2行目を読み、2番目のオブジェクト層を呼び出し、層タイプ mlp を構築し、2ニューロン の配列を初期化します。3行目を読んでから、2番目のレイヤーオブジェクトを呼び出し、mlpレイヤー型を構築し、ニューロン配列を1で初期化します。層数が3層なので、3ライン目の施工を終え、コネクションを割り当てる。を行うには、テーブルを調べて必要なニューロンを呼び出し、テーブルに1が含まれていればそのリンクを伝える。また、xmlではどのようなアルゴリズムになるのでしょうか？ZSと最大の利点は、接続テーブルがバイナリなので、完全にバインドできることです。 8ニューロン用のテーブルが1つのulongに収まります。確かに、一般的に森の奥に行くほどパルチザンは太く、ニューロン数の多いサイズは次のように計算されます。 X=N*N/8 ここで、N はニューロンの数である。Xはバイト数。 Serj 2011.11.29 19:22 #722 デメリットXMLの構文は冗長です。[8]XML文書のサイズは、同じデータをバイナリで表現した場合よりも大幅に大きくなります。概算では、このファクターの値を1桁（10分の1）にしている。XML文書のサイズは、他のテキストベースのデータ転送フォーマット（JSON[4]、YAML、プロトコルバッファなど）の文書よりもかなり大きく、特に特定のユースケースに最適化されたデータフォーマットでは、その大きさは顕著です。XMLの冗長性は、アプリケーションの効率に影響を与える可能性があります。データの保存、処理、転送のコストが増加する。XMLはメタデータ（フィールド名、クラス名、構造のネスト）を含むと同時に、オープンシステムの通信言語として位置づけられている。システム間で同じ型（同じ構造）のオブジェクトを大量に転送する場合、メタデータはXML記述の各インスタンスに含まれるが、繰り返し転送する意味はない。大量のタスクを処理する場合、XML構文の能力をフルに発揮する必要はなく、よりシンプルで効率的なソリューションを使用することができます。 盗作をお詫びします。 yu-sha 2011.11.29 19:30 #723 私は、コンフィギュレーション、ネットワーク、設定、...を保存するための標準として、XMLを提案します。また、初期化／保存の段階でのみ必要となるワークフローのプロセスにおいて、さらには学習のプロセスにおいて、XMLを疑うことなく彼女.人間: 盗作をお詫びします。でも、なぜかオラクルやマイクロソフトのようなモンスターがいるんですよ。バイナリ」（通常は商用）標準を突き放すために歯を食いしばり、オープンスタンダードに転向する。10MBytesのXMLの引き算は、最近のコンピュータでは問題なしMS Wordの.docx文書が100MBytesでも怖くない？もし、XMLファイルからネットワークをダウンロードすることが問題なら、そのようなハードウェアでトレーニングすることは非現実的です。 Mykola Demko 2011.11.29 19:39 #724 yu-sha さん。私は、コンフィギュレーション、ネットワーク、設定、...を保存するための標準として、XMLを提案します。また、初期化／保存の段階でのみ必要となるワークフローのプロセス、さらには学習段階においては、XMLについてではなくxmlのファイルは916バイト、バイナリ表現ではヘッダをクリックしなくても64バイトであることを考慮してください。ヘッダー変数7個＋各テーブル1個＝8ulong×8byte＝64個 yu-sha 2011.11.29 19:42 #725 ウラン です。ほら、xmlファイルは916バイトなのに、バイナリ表現はヘッダをクリックしなくても64バイトでしょ。ヘッダー変数7個＋各テーブル1個＝8ulong×8byte＝64個フォーラムのこのページを開くために、私は少なくとも100キロバイトをインターネットを介してポンピングしています。2012年になってから、バイトという 単位を使うことがなくなりました（笑）。追伸私は私のやり方を提案しただけだ-決めるのは国民だ Serj 2011.11.29 19:42 #726 ゆうしゃ。私は、コンフィギュレーション、ネットワーク、設定、...を保存するための標準として、XMLを提案します。また、初期化／保存の段階でのみ必要となるワークフローのプロセスでは、さらに言えば、トレーニングのプロセスでは、XMLは関係ないのです。ネットワーク構造を最適化するためには、ニューロンやコネクションの数を（その場で）変更する必要があります。 このようなことは可能でしょうか？もし差し支えなければ、あなたのコードをコメントしてください。コメントなしで他の人のコードを理解するには時間がかかりすぎるかもしれません。ありがとうございます。 yu-sha 2011.11.29 19:45 #727 her.human: ネットワークの構造を最適化するためには、ニューロンや接続の数を（オンザフライで）変更することが必要です。 可能なのでしょうか？もし難しいことでなければ、あなたのコードをコメントしてください、あの、コメントなしで他の人のコードを理解するには時間がかかりすぎます。ありがとうございます。これはトレーニングの問題です。潜在的には可能だが、実際に使ったことはない。通常、学習過程では、ネットワーク構造は変化せず、適応パラメータのみが変化する。この問題の定義は、すでにメタレベルで、ネットワーク構造を変更するためにアーキテクトを訓練し、結果として得られるネットワークが他よりも学習において成功するようにすることです。自分用に作ったので、いつものように急ぎ足で、失礼しました。いい意味で、プロジェクト 全体がうまくいった後に、そこにあるものはすべて骨で作り直されるべきものなのです。 Mykola Demko 2011.11.29 19:56 #728 yu-sha: フォーラムのこのページを開くために、少なくとも100キロバイトをダウンロードしています。2012年になってから、バイトという 単位を使うことがなくなりました（笑）。追伸私は私の見解を述べただけで、決めるのは国民です。実験してみよう！1000ニューロン、1ニューロンあたり100リンクのxmlローダーを作成し、ファイルサイズ、構造は何でも良いから投稿して くれ。私のバリアントは1000*1000/8=~125KBと膝をついて計算できるのに、あなたのはできないから比較できない...。もし、あなたのバージョンが許容できる寸法であるなら、なぜそうしないのか。 yu-sha 2011.11.29 19:58 #729 ウラン です。ポイント、メモリ、およびGPUにオブジェクトロジックのねじれを実装することは困難であろう、私はかなり良いアイデアを持っているNSを実装する方法、GPUの計算の機能がある内のオブジェクトの複雑な相互作用として（これはマイクロレベルについてです）、しかし私は想像できない方法この複雑なオブジェクトコードそれら全体のNSが重み（マクロレベル）の異なるセットでいくつかのFFとしてGPUを滑るために、？この質問は修辞的なもので、誰かが提示すれば、私はそれを聞いても構わないが。そのため、より一般的なOpenCLではなく、CUDAを選択したのですCUDAのコードはオブジェクト指向であり、CPU上で生成されたオブジェクトをビット単位で渡すことができる微妙な点はありますが、すべて解決できます Mykola Demko 2011.11.29 20:01 #730 yu-sha さん。そのため、より一般的なOpenCLではなく、CUDAが選ばれたのですCUDAのコードはオブジェクト指向であり、CPU上で形成されたオブジェクトをビット単位で渡すことができる微妙なニュアンスはありますが、すべて解決できます 私は専門家ではないので、あなたを信じます、きっといいことがありますよ。 1...666768697071727374757677787980...100 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
プリプロセッサーはまさにこのためにある
ニューロンが2個でも100個でも、ファイルの見た目は同じです。
まあ、グラフィカルにやるのは誰も止めないよ。GUIを書いてそれを使えばいいんだから。
まあ、肩肘張らずに、はっきりとした線で並べましょうよ。他の人も同じというわけではありませんが、私にとっては上に並べたような読み込み方は、読み込みアルゴリズム的に当然なのです。
文字列の読み込み、3つのレイヤ型オブジェクトの初期化。
最初の行を読み、最初のレイヤーオブジェクトを呼び出し、レイヤー型の入力を構築し、2つのニューロンの配列を初期化 します。
2行目を読み、2番目のオブジェクト層を呼び出し、層タイプ mlp を構築し、2ニューロン の配列を初期化します。
3行目を読んでから、2番目のレイヤーオブジェクトを呼び出し、mlpレイヤー型を構築し、ニューロン配列を1で初期化します。
層数が3層なので、3ライン目の施工を終え、コネクションを割り当てる。
を行うには、テーブルを調べて必要なニューロンを呼び出し、テーブルに1が含まれていればそのリンクを伝える。
また、xmlではどのようなアルゴリズムになるのでしょうか？
ZSと最大の利点は、接続テーブルがバイナリなので、完全にバインドできることです。 8ニューロン用のテーブルが1つのulongに収まります。確かに、一般的に森の奥に行くほどパルチザンは太く、ニューロン数の多いサイズは次のように計算されます。
X=N*N/8
ここで、N はニューロンの数である。
Xはバイト数。
デメリット
私は、コンフィギュレーション、ネットワーク、設定、...を保存するための標準として、XMLを提案します。
また、初期化／保存の段階でのみ必要となる
ワークフローのプロセスにおいて、さらには学習のプロセスにおいて、XMLを疑うことなく
盗作をお詫びします。
でも、なぜかオラクルやマイクロソフトのようなモンスターがいるんですよ。バイナリ」（通常は商用）標準を突き放すために歯を食いしばり、オープンスタンダードに転向する。
10MBytesのXMLの引き算は、最近のコンピュータでは問題なし
MS Wordの.docx文書が100MBytesでも怖くない？
もし、XMLファイルからネットワークをダウンロードすることが問題なら、そのようなハードウェアでトレーニングすることは非現実的です。
私は、コンフィギュレーション、ネットワーク、設定、...を保存するための標準として、XMLを提案します。
また、初期化／保存の段階でのみ必要となる
ワークフローのプロセス、さらには学習段階においては、XMLについてではなく
xmlのファイルは916バイト、バイナリ表現ではヘッダをクリックしなくても64バイトであることを考慮してください。
ヘッダー変数7個＋各テーブル1個＝8ulong×8byte＝64個
ほら、xmlファイルは916バイトなのに、バイナリ表現はヘッダをクリックしなくても64バイトでしょ。
ヘッダー変数7個＋各テーブル1個＝8ulong×8byte＝64個
フォーラムのこのページを開くために、私は少なくとも100キロバイトをインターネットを介してポンピングしています。
2012年になってから、バイトという 単位を使うことがなくなりました（笑）。
追伸
私は私のやり方を提案しただけだ-決めるのは国民だ
私は、コンフィギュレーション、ネットワーク、設定、...を保存するための標準として、XMLを提案します。
また、初期化／保存の段階でのみ必要となる
ワークフローのプロセスでは、さらに言えば、トレーニングのプロセスでは、XMLは関係ないのです。
ネットワーク構造を最適化するためには、ニューロンやコネクションの数を（その場で）変更する必要があります。
このようなことは可能でしょうか？
もし差し支えなければ、あなたのコードをコメントしてください。コメントなしで他の人のコードを理解するには時間がかかりすぎるかもしれません。ありがとうございます。
ネットワークの構造を最適化するためには、ニューロンや接続の数を（オンザフライで）変更することが必要です。
可能なのでしょうか？
もし難しいことでなければ、あなたのコードをコメントしてください、あの、コメントなしで他の人のコードを理解するには時間がかかりすぎます。ありがとうございます。
これはトレーニングの問題です。潜在的には可能だが、実際に使ったことはない。
通常、学習過程では、ネットワーク構造は変化せず、適応パラメータのみが変化する。
この問題の定義は、すでにメタレベルで、ネットワーク構造を変更するためにアーキテクトを訓練し、結果として得られるネットワークが他よりも学習において成功するようにすることです。
自分用に作ったので、いつものように急ぎ足で、失礼しました。
いい意味で、プロジェクト 全体がうまくいった後に、そこにあるものはすべて骨で作り直されるべきものなのです。
フォーラムのこのページを開くために、少なくとも100キロバイトをダウンロードしています。
2012年になってから、バイトという 単位を使うことがなくなりました（笑）。
追伸
私は私の見解を述べただけで、決めるのは国民です。
実験してみよう！1000ニューロン、1ニューロンあたり100リンクのxmlローダーを作成し、ファイルサイズ、構造は何でも良いから投稿して くれ。
私のバリアントは1000*1000/8=~125KBと膝をついて計算できるのに、あなたのはできないから比較できない...。
もし、あなたのバージョンが許容できる寸法であるなら、なぜそうしないのか。
ポイント、メモリ、およびGPUにオブジェクトロジックのねじれを実装することは困難であろう、私はかなり良いアイデアを持っているNSを実装する方法、GPUの計算の機能がある内のオブジェクトの複雑な相互作用として（これはマイクロレベルについてです）、しかし私は想像できない方法この複雑なオブジェクトコードそれら全体のNSが重み（マクロレベル）の異なるセットでいくつかのFFとしてGPUを滑るために、？
この質問は修辞的なもので、誰かが提示すれば、私はそれを聞いても構わないが。
そのため、より一般的なOpenCLではなく、CUDAを選択したのです
CUDAのコードはオブジェクト指向であり、CPU上で生成されたオブジェクトをビット単位で渡すことができる
微妙な点はありますが、すべて解決できます
そのため、より一般的なOpenCLではなく、CUDAが選ばれたのです
CUDAのコードはオブジェクト指向であり、CPU上で形成されたオブジェクトをビット単位で渡すことができる
微妙なニュアンスはありますが、すべて解決できます