記事"Neural Networks: From Theory to Practice"についてのディスカッション - ページ 5 1234567891011 新しいコメント Andrey Dik 2012.10.10 08:08 #41 フィッティング」と「トレーニング」の概念を分けて考えてみる。フィッティング - モデル化されたプロセスに適合させるために、モデルのパラメーターを選択すること。暗記学習」に例えることができる。学習 - モデルがプロセスを認識するプロセスで、入ってくる未知の情報に基づいて結論を導き出す可能性をさらに高めるために、「ルール」と「ルールの例外」を記憶することを含む。NS訓練では、訓練サンプルの検証部分がこの目的のために使用される。従って、この記事のExpert AdvisorのNSは、テスターで最適化されたExpert Advisorと同様に、訓練されたものではなく、調整されたものであると言える。オプティマイザーの機能は（NSの有無にかかわらず）EAのトレーニングには十分ではありません（フォワードテストはありますが、それはフォワードテストに合格したものだけを選択するという意味でしかありません）。 Yedelkin 2012.10.10 08:16 #42 joo: トレーニングEA（NSの有無にかかわらず）では、オプティマイザーの機能が不十分です ． この状況を打開する方法はありますか？独自のトレーニングアルゴリズムを書くべきでしょうか？MQL5の記事にはすでにそれが含まれていることを期待しています。 Vladimir Gomonov 2012.10.10 08:17 #43 Yedelkin:................., and the term "training" has been given a new highly specialised meaning, namely: training is the usual selection (fitting) of parameters . あらゆるサイクリング（バドミントンのプレーなど）は、自身のニューラルネットワークのパラメータをフィッティングすることによって学習される。コピー（暗記学習）は、「学習」のはるかに原始的な方法である。// 辞書の定義を学ぶことも含まれる。ちなみに、辞書から言語（母国語）を学ぶ人はおらず、「フィッティング」によって学ぶ。 Yedelkin 2012.10.10 08:23 #44 MetaDriver: Отнюдь не новый. Любой езде на велосипеде / игре в бадминтон обучаются путём подгонки параметров собственных нейросеток. ...ところで、辞書で言語（母国語）を学ぶ人はいない。 高度に専門化された用語の助けを借りて普通の現象を説明する素晴らしい例だ :) こんなことを思い出した： - 息子よ、何をしているんだ？ - MQL5の勉強だよ。 - 馬鹿なことを言うな、自分のニューラルネットワークのパラメーターをフィッティングすることで言語を学ぶんだ。 MetaDriver： コピー（暗記学習）は「学習」のもっと原始的な方法だ。// 辞書の定義を学ぶことも含まれる。ところで、辞書から言語（母国語）を学ぶ人はいない。 辞書は、暗記学習や「辞書の定義を学ぶ」ためのものではなく、一般に受け入れられていると考えられる言葉の意味を反映させるためのものであることを付け加えておくにとどまる。 Andrey Dik 2012.10.10 08:26 #45 Yedelkin: この状況を打開する方法はあるのだろうか？独自の学習アルゴリズムを 書くべきだろうか？MQL5の記事の中に、すでにそれが含まれていればいいのですが。最適化アルゴリズムに関するものはすでにあります。学習アルゴリズムについてはない。また、（標準的なテスターを含む）総実行回数から最も最適な変種を選択する方法についての記事はありません。 Yedelkin 2012.10.10 08:33 #46 joo:最適化アルゴリズムに関するものはすでにある。学習アルゴリズムについては、ない。 そして、（標準的なテスターを含む）総実行回数から最も最適な変種を選択する方法についての記事はありません。 そうです。つまり、来年中に自己学習プログラムを作ることはできないだろう。残念だ。私はダミーのままだ :) Vladimir Gomonov 2012.10.10 08:34 #47 Yedelkin:高度に専門化された用語を使って普通の現象を説明する素晴らしい例だ :) インスパイアされた： - 息子よ、何をしているんだ？ - MQL5の勉強だよ。 - ふざけるな、自分のニューラルネットのパラメーターを調整することで言語を学ぶんだ。 まあ、ユーモアのセンスは目覚めているから、"患者は快方に向かっている"。:) 辞書は暗記学習や「辞書の定義」を学ぶために使われるのではなく、一般的に受け入れられている言葉の意味を反映させるために使われるということだ。ああ、辞書は何のために使われるのか......！ここ私たちのお気に入りのフォーラムでは、辞書は主にお互いの頭に小便をかけ合うために使われる......。;) Vladimir Gomonov 2012.10.10 09:29 #48 papaklass: 一般的に、プロセスや現象の数学的モデルとは、そのプロセスや現象が従う法則を数学的な言葉で記述したものである。しかし、パラメーターの助けを借りてこのプロセスを制御することは、フィッティングと呼ぶことができる。数学は厳密な科学だから、定義も厳密でなければならない。 なんてこった、そして君はおそらく自分でもそう思っているんだろう...。 yu-sha 2012.10.10 09:47 #49 papaklass: 一般的に、プロセスや現象の数学的モデルとは、そのプロセスや現象が従う法則を数学的な言葉で記述したものである。しかし、パラメーターの助けを借りてこのプロセスを制御することは、フィッティングと呼ぶことができる。数学は厳密な科学であるから、定義は厳密でなければならない。「法則」はすでにモデルである。頭の中にしか存在しない。現実のプロセスはいかなる法則にも従わない） Dmitriy Parfenovich 2012.10.10 10:57 #50 スピーカーの皆さん。もちろん、このスレッドでニューラルネットワークの 機微について議論することに反対しているわけではありませんが、もともとこの記事は初心者向けに企画されたものです。というのも、これらの詳細は初心者のニューラルネットワーク研究者を混乱させる可能性があるからです。もちろん、この記事にはニューラルネットワークの様々なトレーニング（フィッティング）方法は明記されていないが、最初の段階では必要ない。ニューラルネットワークがそれほど難しいものではないとわかったとしても、「これは非常に難しいので私には向かない」と目を背ける口実にはならない。もっと詳しいのであれば、それは素晴らしいことだが、この記事はおそらくあなたには向かないだろう。自習について - オリジナルのバージョンにはなかった変更が、修正の過程で加えられた可能性がある。今のところ記事のソースは手元にありませんが、できるだけ早くこの記事にこのような誤りがないかチェックします。 現時点で、後編は多層ニューラル・ネットワークを使った仕事を取り上げる予定です。 その内容について何か希望があれば、簡単にでも書いてください。 私の指で伝えられるアイデアは、記事に記載します。ありがとうございました。 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
フィッティング」と「トレーニング」の概念を分けて考えてみる。
フィッティング - モデル化されたプロセスに適合させるために、モデルのパラメーターを選択すること。暗記学習」に例えることができる。
学習 - モデルがプロセスを認識するプロセスで、入ってくる未知の情報に基づいて結論を導き出す可能性をさらに高めるために、「ルール」と「ルールの例外」を記憶することを含む。NS訓練では、訓練サンプルの検証部分がこの目的のために使用される。
従って、この記事のExpert AdvisorのNSは、テスターで最適化されたExpert Advisorと同様に、訓練されたものではなく、調整されたものであると言える。オプティマイザーの機能は（NSの有無にかかわらず）EAのトレーニングには十分ではありません（フォワードテストはありますが、それはフォワードテストに合格したものだけを選択するという意味でしかありません）。
Yedelkin:
................., and the term "training" has been given a new highly specialised meaning, namely: training is the usual selection (fitting) of parameters .
あらゆるサイクリング（バドミントンのプレーなど）は、自身のニューラルネットワークのパラメータをフィッティングすることによって学習される。
コピー（暗記学習）は、「学習」のはるかに原始的な方法である。// 辞書の定義を学ぶことも含まれる。
ちなみに、辞書から言語（母国語）を学ぶ人はおらず、「フィッティング」によって学ぶ。
MetaDriver: Отнюдь не новый. Любой езде на велосипеде / игре в бадминтон обучаются путём подгонки параметров собственных нейросеток.
...ところで、辞書で言語（母国語）を学ぶ人はいない。
高度に専門化された用語の助けを借りて普通の現象を説明する素晴らしい例だ :)
こんなことを思い出した：
辞書は、暗記学習や「辞書の定義を学ぶ」ためのものではなく、一般に受け入れられていると考えられる言葉の意味を反映させるためのものであることを付け加えておくにとどまる。
この状況を打開する方法はあるのだろうか？独自の学習アルゴリズムを 書くべきだろうか？MQL5の記事の中に、すでにそれが含まれていればいいのですが。
最適化アルゴリズムに関するものはすでにあります。学習アルゴリズムについてはない。
また、（標準的なテスターを含む）総実行回数から最も最適な変種を選択する方法についての記事はありません。
最適化アルゴリズムに関するものはすでにある。学習アルゴリズムについては、ない。
そして、（標準的なテスターを含む）総実行回数から最も最適な変種を選択する方法についての記事はありません。
高度に専門化された用語を使って普通の現象を説明する素晴らしい例だ :)
インスパイアされた：
辞書は暗記学習や「辞書の定義」を学ぶために使われるのではなく、一般的に受け入れられている言葉の意味を反映させるために使われるということだ。
ああ、辞書は何のために使われるのか......！ここ私たちのお気に入りのフォーラムでは、辞書は主にお互いの頭に小便をかけ合うために使われる......。
;)
一般的に、プロセスや現象の数学的モデルとは、そのプロセスや現象が従う法則を数学的な言葉で記述したものである。しかし、パラメーターの助けを借りてこのプロセスを制御することは、フィッティングと呼ぶことができる。数学は厳密な科学だから、定義も厳密でなければならない。
一般的に、プロセスや現象の数学的モデルとは、そのプロセスや現象が従う法則を数学的な言葉で記述したものである。しかし、パラメーターの助けを借りてこのプロセスを制御することは、フィッティングと呼ぶことができる。数学は厳密な科学であるから、定義は厳密でなければならない。
「法則」はすでにモデルである。頭の中にしか存在しない。
現実のプロセスはいかなる法則にも従わない）
スピーカーの皆さん。
もちろん、このスレッドでニューラルネットワークの 機微について議論することに反対しているわけではありませんが、もともとこの記事は初心者向けに企画されたものです。というのも、これらの詳細は初心者のニューラルネットワーク研究者を混乱させる可能性があるからです。もちろん、この記事にはニューラルネットワークの様々なトレーニング（フィッティング）方法は明記されていないが、最初の段階では必要ない。ニューラルネットワークがそれほど難しいものではないとわかったとしても、「これは非常に難しいので私には向かない」と目を背ける口実にはならない。もっと詳しいのであれば、それは素晴らしいことだが、この記事はおそらくあなたには向かないだろう。
自習について - オリジナルのバージョンにはなかった変更が、修正の過程で加えられた可能性がある。今のところ記事のソースは手元にありませんが、できるだけ早くこの記事にこのような誤りがないかチェックします。
現時点で、後編は多層ニューラル・ネットワークを使った仕事を取り上げる予定です。
その内容について何か希望があれば、簡単にでも書いてください。
私の指で伝えられるアイデアは、記事に記載します。
ありがとうございました。