필터는 무작위로 선택된 10000-40000개의 기록 섹션(동일한 반복 횟수)을 표시하여 감독되지 않은 상태로 훈련됩니다. 학습 속도가 매우 빠릅니다. 컴퓨터에 따라 10,000개의 필터는 360개의 GPU CUDA 프로세서에서 1-2분, 16개의 스레드가 있는 4개의 Intel 프로세서에서 약 1시간, 1개의 프로세서와 2개의 스레드가 있는 랩톱에서 3-4시간 동안 20,000개의 히스토리 섹션에 대해 훈련됩니다. 여기서 시간은 중요하지 않지만. 이런 식으로 필터를 훈련하는 데 하루나 이틀이 걸리더라도 견적당 한 번만 수행됩니다(EURUSD, USDJPY 등). 필터가 학습되면 변경되지 않고 새 가격을 필터링하는 데 사용됩니다. 필터링 자체는 매우 빠릅니다. 필터 계수로 가격 곱의 합을 계산합니다.
그건 그렇고, 왜 그렇게 많은 필터가 10000입니까? 이미지 인식 프로젝트에서 데이터를 가져왔습니다. 따옴표에 대한 필터가 훨씬 적을 것입니다. 10-100, 낮을수록 좋습니다. 여기에 대략적인 비유가 있습니다. 인용문은 연설입니다. 필터는 단어를 구성하는 음소입니다. 러시아어에는 43개의 음소가 있습니다( https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BC%D0%B0 ). 우리의 임무는 따옴표 음소의 ABC 책을 찾는 것입니다.
Единицы языка Фоне́ма (др.-греч. — «звук») — минимальная смыслоразличительная единица языка. Фонема не имеет самостоятельного лексического или грамматического значения, но служит для различения и отождествления значимых единиц языка (морфем и слов): при замене одной фонемы на другую получится другое слово (ом — ом); при изменении...
Meta EngiNeuro (MEN) (c)
글쎄, 우리는 엔지니어를 의미합니다 :)
Meta EngiNeuro (MEN) (c)
글쎄, 우리는 엔지니어를 의미합니다 :)
쓰레기. 이 이름으로 메타는 더 이상 평평하지 않습니다 ...
EngiNeuro가 좋다(엄지척)
엔지뉴로솔루션?
엔진과 솔루션은 호환되지 않습니다. 여기서는 본질적으로 동일합니다.
블라디미르, 잠시 질문이 있습니다.
위의 네트워크를 훈련시키는 데 필요한 훈련 패스의 반복은 대략 몇 번입니까?
최소한 가치의 순서를 위협하십시오.
위의 네트워크를 훈련시키기 위해 얼마나 많은 (대략) FF 반복이 필요합니까?
FF는 무엇입니까?
Fitness Function, 나는 그것을 정확하게 넣지 않았습니다. FF는 GA에 있습니다. 네트워크 학습 알고리즘에서 이것은 얼마나 많은 훈련이 통과하는지입니다.
훈련 예제(입력 출력)가 없으면 FF GA와의 병렬이 직접적이며 여기 저기에서 직접 그리드 계산을 수행해야 하며, 그 후 통과 결과에 따라 후처리를 수행할 수 있습니다. 거래 기능을 통해 가치를 확인합니다.
로고에 대해. 그것은 즉시 연결이 있는 볼 매듭과 같은 것을 요구하지만 이것은 내 생각에 어리석은 것입니다. 예를 들어 퍼즐을 풀고, 중간을 제거하고, 색상을 메타 따옴표로 변경할 수 있습니다.
등.
퍼즐에는 적어도 일부 통합과 상호 연결이 있습니다.
블라디미르, 잠시 질문이 있습니다.
위의 네트워크를 훈련시키는 데 필요한 훈련 패스의 반복은 대략 몇 번입니까?
최소한 가치의 순서를 위협하십시오.
필터는 무작위로 선택된 10000-40000개의 기록 섹션(동일한 반복 횟수)을 표시하여 감독되지 않은 상태로 훈련됩니다. 학습 속도가 매우 빠릅니다. 컴퓨터에 따라 10,000개의 필터는 360개의 GPU CUDA 프로세서에서 1-2분, 16개의 스레드가 있는 4개의 Intel 프로세서에서 약 1시간, 1개의 프로세서와 2개의 스레드가 있는 랩톱에서 3-4시간 동안 20,000개의 히스토리 섹션에 대해 훈련됩니다. 여기서 시간은 중요하지 않지만. 이런 식으로 필터를 훈련하는 데 하루나 이틀이 걸리더라도 견적당 한 번만 수행됩니다(EURUSD, USDJPY 등). 필터가 학습되면 변경되지 않고 새 가격을 필터링하는 데 사용됩니다. 필터링 자체는 매우 빠릅니다. 필터 계수로 가격 곱의 합을 계산합니다.
그건 그렇고, 왜 그렇게 많은 필터가 10000입니까? 이미지 인식 프로젝트에서 데이터를 가져왔습니다. 따옴표에 대한 필터가 훨씬 적을 것입니다. 10-100, 낮을수록 좋습니다. 여기에 대략적인 비유가 있습니다. 인용문은 연설입니다. 필터는 단어를 구성하는 음소입니다. 러시아어에는 43개의 음소가 있습니다( https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BC%D0%B0 ). 우리의 임무는 따옴표 음소의 ABC 책을 찾는 것입니다.