記事"Neural Networks: From Theory to Practice"についてのディスカッション - ページ 4 1234567891011 新しいコメント Yury Reshetov 2012.10.09 21:23 #31 gpwr: ネットワーク学習＝フィッティング自己学習＝自己フィッティング 原理的にはこのようになるが、自己適合は完全自動であり、適合のためにはターミナルでストラテジー・テスターを 時々実行する必要がある。 Andrey Dik 2012.10.09 21:31 #32 人生は自己適合だ...。 Yury Reshetov 2012.10.09 21:43 #33 joo: 人生は自己適合だ... そしてそれはいつも死で終わる。 Mykola Demko 2012.10.09 22:04 #34 Reshetov: そしてそれは常に死によって終わる。遺伝子の探索は個体ではなく集団によって行われ、死は遺伝子の選択（集団の更新）の道具にすぎない。今のところ、人類の集団は繁栄しているが、多くの動物の集団は人類のサプレッサーの圧力で死に絶えつつある。 Valerii Mazurenko 2012.10.09 22:55 #35 絶好調だね :) Anatoli Kazharski 2012.10.09 23:01 #36 Urain:遺伝的探索は個体ではなく集団によって行われ、死は遺伝的選択（集団更新）の道具にすぎない。今のところ、人類の集団は繁栄しているが、多くの動物の集団は人類のサプレッサーの圧力で死に絶えつつある。 おそらく自然は、この通路で不要なものを処分しているのだろう。遊び回って、無駄だと気づき、資源を解放する。そして、私たちがその目的を果たさなければ、それは私たちとともにある。そしておそらく、私たちがその目的を果たしたとしても、彼女は私たちを処分するだろう。私たちは道具のようなものだ。外部からの指令の受信機だ。だから飛ぶのは普通だ。))) Vladimir Gomonov 2012.10.10 03:25 #37 tol64: この通路で不要なものを取り除くのが 自然の摂理なのかもしれない遺伝的アルゴリズムも そうだ。 ニューラルネットもそうだ。;) Yedelkin 2012.10.10 07:35 #38 Reshetov:イエデルキン： もしそうなら、ニューロアドバイザーの自己トレーニングは 存在しないことになります。 そして、トレーニングは通常のパラメーターのフィッティングと呼ばれるものです。 自己トレーニングが普通ではないフィッティングだと素朴に思っているのですか？ 私が「素朴に信じている」のは、ロシア語を母国語とする人たちの間では、自己学習のプロセスを「パラメータのフィッティング」と呼ぶ習慣はないということだ。どのようなシステムであれ、（外部プロセスの助けを借りて）パラメータを選択することを学習と呼ぶ習慣がないのと同じである。 おそらく私は、記事がダミーのために書かれるのであれば、一般的に使われる意味の単語を使って新しい概念を説明すべきであると "素朴に "信じている。そして、もしダミーのための記事がニューラルネットワークを「神経系がエラーを学習し修正する能力」になぞらえて いるのであれば、同じ記事は特に、ニューラルネットワークがどのようにして自ら 学習しエラーを修正することができるのかを明記すべきなのである。実際、この記事には、ニューラルネットワークによる独立した（つまり、外部の最適化プログラムを使用しない）特定の情報の獲得と修正については一言も書かれていないことが判明し、「学習」という用語は新たに狭く特殊化された意味、つまり、通常のパラメーターの探索（フィッティング）が学習と呼ばれるようになった。同じ成功を収めても、オプティマイザーがテストに合格するために使われたとは考えにくいため、選手権のアドバイザーの大半は「学習済み」に分類される。[この段落は、記事の著者に対する石ではなく、レシェトフへの 回答に対する単なる明確化である］。 yu-sha 2012.10.10 08:01 #39 現実のプロセスの数学的モデルは、ある意味ではフィッティングである。ピサの斜塔から投げられた石は、厳密に放物線を描いて飛ぶわけではない。宇宙船の軌道も、数学的な計算から見れば理想的なものではない。それでも宇宙船は飛ぶ！ Yedelkin 2012.10.10 08:07 #40 yu-sha: それでも彼らは飛ぶ！ 気にしない。"Let them fly!"(with)この記事が最初から、これらの用語が高度に専門的な意味で何を意味するのか、そしてこの記事がニューラルネットワークの具体的な特徴（外部パラメータ・フィッティング）のどのような点に注がれているのかを述べていれば、疑問は生じなかっただろう。一般的な助けを借りて、私は何とかそれを理解することができたようだ。 1234567891011 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
ネットワーク学習＝フィッティング
自己学習＝自己フィッティング
人生は自己適合だ...
そしてそれは常に死によって終わる。
遺伝子の探索は個体ではなく集団によって行われ、死は遺伝子の選択（集団の更新）の道具にすぎない。
今のところ、人類の集団は繁栄しているが、多くの動物の集団は人類のサプレッサーの圧力で死に絶えつつある。
遺伝的探索は個体ではなく集団によって行われ、死は遺伝的選択（集団更新）の道具にすぎない。
今のところ、人類の集団は繁栄しているが、多くの動物の集団は人類のサプレッサーの圧力で死に絶えつつある。
この通路で不要なものを取り除くのが 自然の摂理なのかもしれない
遺伝的アルゴリズムも そうだ。 ニューラルネットもそうだ。
;)
私が「素朴に信じている」のは、ロシア語を母国語とする人たちの間では、自己学習のプロセスを「パラメータのフィッティング」と呼ぶ習慣はないということだ。どのようなシステムであれ、（外部プロセスの助けを借りて）パラメータを選択することを学習と呼ぶ習慣がないのと同じである。
おそらく私は、記事がダミーのために書かれるのであれば、一般的に使われる意味の単語を使って新しい概念を説明すべきであると "素朴に "信じている。そして、もしダミーのための記事がニューラルネットワークを「神経系がエラーを学習し修正する能力」になぞらえて いるのであれば、同じ記事は特に、ニューラルネットワークがどのようにして自ら 学習しエラーを修正することができるのかを明記すべきなのである。実際、この記事には、ニューラルネットワークによる独立した（つまり、外部の最適化プログラムを使用しない）特定の情報の獲得と修正については一言も書かれていないことが判明し、「学習」という用語は新たに狭く特殊化された意味、つまり、通常のパラメーターの探索（フィッティング）が学習と呼ばれるようになった。同じ成功を収めても、オプティマイザーがテストに合格するために使われたとは考えにくいため、選手権のアドバイザーの大半は「学習済み」に分類される。[この段落は、記事の著者に対する石ではなく、レシェトフへの 回答に対する単なる明確化である］。
現実のプロセスの数学的モデルは、ある意味ではフィッティングである。
ピサの斜塔から投げられた石は、厳密に放物線を描いて飛ぶわけではない。
宇宙船の軌道も、数学的な計算から見れば理想的なものではない。
それでも宇宙船は飛ぶ！
気にしない。"Let them fly!"(with)この記事が最初から、これらの用語が高度に専門的な意味で何を意味するのか、そしてこの記事がニューラルネットワークの具体的な特徴（外部パラメータ・フィッティング）のどのような点に注がれているのかを述べていれば、疑問は生じなかっただろう。一般的な助けを借りて、私は何とかそれを理解することができたようだ。