ハイブリッドニューラルネットワーク - ページ 8 123456789101112131415...22 新しいコメント ilyaa 2009.10.06 13:08 #71 gumgum >> : 質問です。 高木・菅野ファジーネットワークを実装したのは誰ですか？ 何か読ませてください。:)もしかしたら、そうでもないかもしれない。:) Andrey Dik 2009.10.06 13:14 #72 IlyaA >> : 私たちは哲学を始めたのです。 私は哲学を述べたのではなく、私の研究がどのようなコンセプトで行われ、トピックスターターが提案するような実体験を共有したのです。 IlyaA さんが書き込みました>>。 ......そして、この問題についての議論は、「各自の判断に任せる」ということで終わらせることを提案します。 私はそれでいいと思っています。 IlyaA さんが書き込みました(・A・)>>。 >> 子孫は親のいる場所に戻ってくるものなのでしょうか？ 突然変異の他にどのような種類の遺伝的演算子を使うかによる。 rip さんが書き込みました>> GAを使うのは、新しいネットワークトポロジーを取得するときだけです。RPropは平均して100-200エポックで局所最小値に到達することがわかる。 その後、最も繁殖力の強い個体が見つかり、新しい集団が形成される。突然変異。RProp. 興味深いのは、フィットネスファンクションの開始回数の合計がどのくらいなのか、ということです。 Denis Timoshin 2009.10.06 13:14 #73 gumgum >> : 質問です。 高木・菅野ファジーネットワークを実装したのは誰ですか？ 実装していますが、今のところGAに落ち着いています。 gumgum 2009.10.06 13:16 #74 276ページ gumgum 2009.10.06 13:18 #75 ここの皆さんはGAにこだわっていると思うのですが......。 gumgum 2009.10.06 13:19 #76 dentraf писал(а)>> 実装はしているが、今のところGAに落ち着いている GAなしで試してみてください。 ilyaa 2009.10.06 13:20 #77 gumgum >> : ここの皆さんはGAにこだわっていると思うのですが......。 なぜなら、彼らはそうしなければならないからです。 Denis Timoshin 2009.10.06 13:29 #78 gumgum >> : GAなしで試してみてください。 GAがなければ、予測は最大30バー先までで、品質も一定ではありません。だからこそ、GAを試してみたいのです。 Andrey Dik 2009.10.06 13:31 #79 IlyaA >> : なぜなら、彼らはそうしなければならないからです。 よく言った、短い。たしかに私はGAを持っていない。 何人もの人がそのアルゴリズムについて話しています。もちろん、それらはすべて異なる形で実装されています。 ここで提案です。2ページ目で提案した関数をフィットネス関数として使ってみてください。アルゴリズムが停止するまでに、何回フィットネス関数を実行しますか？みんなが見て、自分の目指すものを自分で決める。60回目のエポックで達成、総エポック数は160、個体数は200、FF関数の総スタート回数は160*200=32000。 gumgum 2009.10.06 13:34 #80 思うに、nが実行するたびに減少していったらどうだろう？ 123456789101112131415...22 新しいコメント 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
質問です。
高木・菅野ファジーネットワークを実装したのは誰ですか？
何か読ませてください。:)もしかしたら、そうでもないかもしれない。:)私たちは哲学を始めたのです。
私は哲学を述べたのではなく、私の研究がどのようなコンセプトで行われ、トピックスターターが提案するような実体験を共有したのです。
IlyaA さんが書き込みました>>。
......そして、この問題についての議論は、「各自の判断に任せる」ということで終わらせることを提案します。
私はそれでいいと思っています。
IlyaA さんが書き込みました(・A・)>>。
>> 子孫は親のいる場所に戻ってくるものなのでしょうか？
突然変異の他にどのような種類の遺伝的演算子を使うかによる。
rip さんが書き込みました>>
GAを使うのは、新しいネットワークトポロジーを取得するときだけです。RPropは平均して100-200エポックで局所最小値に到達することがわかる。
その後、最も繁殖力の強い個体が見つかり、新しい集団が形成される。突然変異。RProp.
興味深いのは、フィットネスファンクションの開始回数の合計がどのくらいなのか、ということです。
質問です。
高木・菅野ファジーネットワークを実装したのは誰ですか？
実装していますが、今のところGAに落ち着いています。
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実装はしているが、今のところGAに落ち着いている
GAなしで試してみてください。
ここの皆さんはGAにこだわっていると思うのですが......。
なぜなら、彼らはそうしなければならないからです。GAなしで試してみてください。
GAがなければ、予測は最大30バー先までで、品質も一定ではありません。だからこそ、GAを試してみたいのです。
なぜなら、彼らはそうしなければならないからです。
よく言った、短い。たしかに私はGAを持っていない。
何人もの人がそのアルゴリズムについて話しています。もちろん、それらはすべて異なる形で実装されています。
ここで提案です。2ページ目で提案した関数をフィットネス関数として使ってみてください。アルゴリズムが停止するまでに、何回フィットネス関数を実行しますか？みんなが見て、自分の目指すものを自分で決める。60回目のエポックで達成、総エポック数は160、個体数は200、FF関数の総スタート回数は160*200=32000
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思うに、nが実行するたびに減少していったらどうだろう？