네트워크가 나에게서 배우지 못하는 것. 100 에포크 후에 가중치는 네트워크가 초기화될 때와 거의 동일합니다.
이와 관련하여 또 다른 어리석은 질문:
학습 벡터는 각 Epoch에서 동일합니까?
일반적으로 수정의 누적 제곱에 대한 누적 수정의 비율은 매우 빠르게 0이 되는 경향이 있습니다. 따라서 10회 반복 이후에는 훈련이 거의 중단됩니다.
아마도 코드의 버그일 것입니다. 찾을 필요가 있습니다. 이를 위해 Matkad에서 그리드를 먼저 구동하고 세부 사항으로 전체 학습 역학을 추적하는 것이 편리하며 통계를 수집하는 것이 훨씬 쉽습니다. 훈련의 효과를 비교하기 위해 100개의 실험(학습, 예측)에서 독립적인 통계를 수집하고 상태 평균 값만 비교합니다.
훈련 벡터는 물론 각 시대마다 다릅니다. 그러나 특별한 방식으로 다릅니다. 동일하지만 매번 한 단계씩 왼쪽으로 이동하고 0 요소의 위치는 새 카운트 등이 차지합니다.
추신: 저는 지금 균일한 단계로 VR의 붕괴를 탐구하고 있으므로, 각 시대마다 모든 가중치를 무작위화하고 그리드를 완전히 재훈련하는 것이 습득한 지식을 저장하는 것보다 낫다는 것이 밝혀졌습니다. 아마도 이것은 사용된 입력 데이터의 기능일 것입니다. 나는 강조하고 싶습니다, paralocus , 전투에서 모든 것을 스스로 확인하는 것이 얼마나 중요한지 - 무게가 천천히 증가하고 있습니까? - 그러니 받는 금액 앞에 상수계수 = 10을 넣고 드레싱에 들어가지 않도록 해주세요!
아마도 코드의 버그일 것입니다. 찾을 필요가 있습니다. 이를 위해 Matkad에서 그리드를 먼저 구동하고 세부 사항으로 전체 학습 역학을 추적하는 것이 편리하며 통계를 수집하는 것이 훨씬 쉽습니다. 훈련의 효과를 비교하기 위해 100개의 실험(학습, 예측)에서 독립적인 통계를 수집하고 상태 평균 값만 비교합니다.
훈련 벡터는 물론 각 시대마다 다릅니다. 그러나 특별한 방식으로 다릅니다. 동일하지만 한 단계 왼쪽으로 이동하고 0 요소의 위치는 새 카운트 등이 차지합니다.
어제부터 코드를 샅샅이 뒤졌습니다. 모든 것을 핥고 다시 확인하고 부분적으로 다시 작성하여 단순화 한 것 같습니다. 이제 모든 것이 원래대로 정확하게 쓰여지고 읽힙니다.
각 에포크 후에 수정 벡터를 재설정해야 합니까? 제 생각에는 이것이 이유입니다. 벡터를 한 단계 앞으로 이동시키는 것과 관련하여 저는 이해했습니다. 제가 하고 있습니다.
네, 저는 항상 이 스레드를 읽고 있습니다. 그러나 나는 용어 때문에 많이 이해하지 못한다. 시냅스, 에포크...등.
그것을 알아내는 데 시간이 걸리며 물론 교사와 함께하는 것이 좋습니다 (더 빠를 것입니다). 그러나 지금까지는 효과가 없었습니다. 아직 아이디어를 테스트하기 위해 데이터를 준비 중이고, 국회를 통해 아이디어를 확인할 생각입니다. 그런 다음 거기에 무엇이 있고 어떻게 프로그래밍해야 하는지 알아낼 시간이 올 것입니다. 지금까지 입력해야 하는 데이터와 훈련해야 하는 데이터만 알고 있습니다.
신경망, 13개의 입력, 은닉층 없음. 유전자 알고리즘 훈련
멋지다, YJ !
내 결과는 훨씬 더 겸손합니다. 데모에 넣고 그리드가 잘릴 위치를 확인해야 합니다.
Neutron , 25개의 준비된 카운트에 대해 당신이 옳았던 것 같습니다... -:)
네트워크가 나에게서 배우지 못하는 것. 100 에포크 후에 가중치는 네트워크가 초기화될 때와 거의 동일합니다.
이와 관련하여 또 다른 어리석은 질문:
학습 벡터는 각 Epoch에서 동일합니까?
일반적으로 수정의 누적 제곱에 대한 누적 수정의 비율은 매우 빠르게 0이 되는 경향이 있습니다. 따라서 10회 반복 이후에는 훈련이 거의 중단됩니다.
아마도 코드의 버그일 것입니다. 찾을 필요가 있습니다. 이를 위해 Matkad에서 그리드를 먼저 구동하고 세부 사항으로 전체 학습 역학을 추적하는 것이 편리하며 통계를 수집하는 것이 훨씬 쉽습니다. 훈련의 효과를 비교하기 위해 100개의 실험(학습, 예측)에서 독립적인 통계를 수집하고 상태 평균 값만 비교합니다.
훈련 벡터는 물론 각 시대마다 다릅니다. 그러나 특별한 방식으로 다릅니다. 동일하지만 매번 한 단계씩 왼쪽으로 이동하고 0 요소의 위치는 새 카운트 등이 차지합니다.
추신: 저는 지금 균일한 단계로 VR의 붕괴를 탐구하고 있으므로, 각 시대마다 모든 가중치를 무작위화하고 그리드를 완전히 재훈련하는 것이 습득한 지식을 저장하는 것보다 낫다는 것이 밝혀졌습니다. 아마도 이것은 사용된 입력 데이터의 기능일 것입니다. 나는 강조하고 싶습니다, paralocus , 전투에서 모든 것을 스스로 확인하는 것이 얼마나 중요한지 - 무게가 천천히 증가하고 있습니까? - 그러니 받는 금액 앞에 상수계수 = 10을 넣고 드레싱에 들어가지 않도록 해주세요!
아마도 코드의 버그일 것입니다. 찾을 필요가 있습니다. 이를 위해 Matkad에서 그리드를 먼저 구동하고 세부 사항으로 전체 학습 역학을 추적하는 것이 편리하며 통계를 수집하는 것이 훨씬 쉽습니다. 훈련의 효과를 비교하기 위해 100개의 실험(학습, 예측)에서 독립적인 통계를 수집하고 상태 평균 값만 비교합니다.
훈련 벡터는 물론 각 시대마다 다릅니다. 그러나 특별한 방식으로 다릅니다. 동일하지만 한 단계 왼쪽으로 이동하고 0 요소의 위치는 새 카운트 등이 차지합니다.
어제부터 코드를 샅샅이 뒤졌습니다. 모든 것을 핥고 다시 확인하고 부분적으로 다시 작성하여 단순화 한 것 같습니다. 이제 모든 것이 원래대로 정확하게 쓰여지고 읽힙니다.
각 에포크 후에 수정 벡터를 재설정해야 합니까? 제 생각에는 이것이 이유입니다. 벡터를 한 단계 앞으로 이동시키는 것과 관련하여 저는 이해했습니다. 제가 하고 있습니다.
글쎄, 당신은 물론입니다!
모든 카운터는 새로운 훈련(에포크)이 시작될 때 0으로 재설정됩니다.
matkad는 마스터하기 어렵습니까?
내가 그를 두려워하지만 내가 그것을 알아 내야 할 것 같습니다 ...
나는 강조하고 싶습니다, paralocus , 전투에서 모든 것을 스스로 확인하는 것이 얼마나 중요한지 - 무게가 천천히 증가하고 있습니까? - 그러니 받는 금액 앞에 상수계수 = 10을 넣고 드레싱에 들어가지 않도록 해주세요!
이 구현에서 가중치 증가를 아직 관찰하지 못했지만 자체 검사의 필요성은 자명합니다. 10을 어디에 둘 것인가에 관해서는 - 나는 아직 이해하지 못한다.
그건 그렇고, 가중치가 각 epoch의 시작 부분에 실행되면 이것은 하나의 epoch만 사용하는 것과 같습니다. 진실과 매우 유사합니다. tk. N epoch 이후에는 오류 벡터의 증가가 무시할 수 있을 정도로 작아지고 개인용 컴퓨터의 추가 리소스가 없습니다.
멋지다, YJ !
내 결과는 훨씬 더 겸손합니다. 데모에 넣고 그리드가 잘릴 위치를 확인해야 합니다.
나는 이것에 대한 한 가지 진부한 문제가 있습니다. 지속적으로 켜져 있는 컴퓨터가 없습니다... 더 짧은 시간에 시도해야 합니다. 그렇지 않으면 오류 분석이 반년 동안 지연됩니다. :)
matkad는 마스터하기 어렵습니까?
...
가장 단순한 프로그래밍 언어이지만 일부는 언어로 간주하지도 않습니다. 대부분의 경우 책에 쓰여진 공식을 보고 matkad에 씁니다.
기억해야 할 유일한 것은 matkad가 행렬로 작업한다는 것입니다. matkad의 소수조차도 행렬입니다. 나는 그것을 (matkad) 프로그래밍 언어 진화의 최고라고 생각합니다. 다른 사람들은 심지어 가깝지 않습니다.
가장 단순한 프로그래밍 언어이지만 일부는 언어로 간주하지도 않습니다. 대부분의 경우 책에 쓰여진 공식을 보고 matkad에 씁니다.
기억해야 할 유일한 것은 matkad가 행렬로 작업한다는 것입니다. matkad의 소수조차도 행렬입니다. 나는 그것을 (matkad) 프로그래밍 언어 진화의 최고라고 생각합니다. 다른 사람들은 가까이 있지도 않습니다.
고마워요 프라이벌!
만나서 반갑습니다! -:)
학습 벡터는 각 Epoch에서 동일합니까?
이전 게시물에서 이 질문에 대한 답변을 건너뛰었습니다. 저는 새로운 시대가 아니라 새로운 카운트다운에 대한 예측을 의미했습니다. 새로운 샘플에 대한 훈련 내에서 우리는 각 에포크에서 NN 가중치 보정이 포함된 단 하나의 훈련 벡터와 100개의 훈련 에포크를 갖습니다!
새로운 카운트다운이 도래했습니다. 교육 벡터가 변경되고 다시 이에 대해 100회 교육을 실행합니다.
죄송합니다. 나 자신도 이미 혼란스럽다.
matkad는 마스터하기 어렵습니까?
내가 그를 두려워하지만 내가 그것을 알아 내야 할 것 같습니다 ...
아니, 가벼움은 완전하다. 2001i Pro 구입
고마워요 프라이벌 !
만나서 반갑습니다! -:)
네, 저는 항상 이 스레드를 읽고 있습니다. 그러나 나는 용어 때문에 많이 이해하지 못한다. 시냅스, 에포크...등.
그것을 알아내는 데 시간이 걸리며 물론 교사와 함께하는 것이 좋습니다 (더 빠를 것입니다). 그러나 지금까지는 효과가 없었습니다. 아직 아이디어를 테스트하기 위해 데이터를 준비 중이고, 국회를 통해 아이디어를 확인할 생각입니다. 그런 다음 거기에 무엇이 있고 어떻게 프로그래밍해야 하는지 알아낼 시간이 올 것입니다. 지금까지 입력해야 하는 데이터와 훈련해야 하는 데이터만 알고 있습니다.
나는 Matkad 14로 작업하는데 2001i보다 몇 가지 더 편리한 기능이 있습니다.