rip>> : 에헴... 최대 학습 효율성을 위해서는 네트워크의 입력이 통계적으로 독립적이어야 하고 각 입력에 제공된 데이터 간에 상관 관계가 없어야 한다는 것을 잊고 있습니다. 모든 차량은 자체적으로 수정되며 확인할 수 있습니다. 다소 편리하고 간단한 소프트웨어 인 AtteStat이 있습니다. Excel의 부록이지만 매우 편리합니다.
모든 독창적인 것은 간단합니다... 스스로 생각할 수 있었습니다... 감사합니다!!!
우리는 사용 가능한 지표를 취하고 이들 사이의 상관 관계를 살펴봅니다... 우리는 분석하고 생각합니다. 아마도 유용한 생각이 나타날 것입니다 :)
에헴... 최대 학습 효율성을 위해서는 네트워크의 입력이 통계적으로 독립적이어야 하고 각 입력에 제공된 데이터 간에 상관 관계가 없어야 한다는 것을 잊고 있습니다. 모든 차량은 자체적으로 수정되며 확인할 수 있습니다. 다소 편리하고 간단한 소프트웨어 인 AtteStat이 있습니다. Excel의 부록이지만 매우 편리합니다.
모든 독창적인 것은 간단합니다... 스스로 생각할 수 있었습니다... 감사합니다!!!
우리는 사용 가능한 지표를 취하고 이들 사이의 상관 관계를 살펴봅니다... 우리는 분석하고 생각합니다. 아마도 유용한 생각이 나타날 것입니다 :)
대중은 학습 오류 대 시간(에포크 수)의 그래픽 표현을 보고 싶어합니다.우리는 아마도 다른 것에 대해 이야기하고 있을 것입니다... 저는 선생님과 함께 훈련하지 않습니다(이 학습 방식에는 학습 오류가 있습니다)... 저는 최대 목적 함수를 위해 훈련하고 가능한 최대값이 얼마인지 모르겠습니다 목적 함수의 값은 입니다.
여기 로 이동하여 각 지표에 대한 자세한 설명과 계산 공식을 확인하고
2일 안에 당신은 당신의 의견을 갖게 될 것입니다.
링크 주셔서 감사합니다.
보았다. 읽고 있었다. 아마도 나는 약간의 시간을 보냈을 수도 있고, 약간의 관심을 쏟았을 수도 있고, 아마도 다른 것을 했을 수도 있습니다. 다른 것이 도움이 되지 않는다면, 저는 분명히 그곳으로 돌아갈 것입니다... :))) 저는 먼 길을 가죠, 그렇죠?
아니요. 목적 함수의 값만 유전 알고리즘에 전달하고 각 유전자에 대한 유전 알고리즘은 값 벡터를 생성하고 이를 신경망 가중치 행렬로 변환합니다.
맞습니다. 유전 알고리즘은 가중치를 조정하기 위해 오차 함수를 사용하지 않습니다.
내가 이해하는 한, m5를 기록에 남을 수 있는 최대 이익으로 표시하고 이 마크업을 피트니스 기능으로 사용할 수 있습니다.
그것이 기능이 보이는 것과 같으며, 이를 통해 개인을 평가합니다.
무슨 오류 말하는거야? 더 큰 목적 함수는 더 적합한 유전자를 의미합니다 ...
테스트 샘플 오류입니다. 저것들. 훈련 샘플 후 다음 달에 가져갑니다. 알고리즘에 따라 표시하십시오. 훈련된 네트워크에 출력을 제출합니다. 결과를 비교하십시오. 이것은 이러한 오류의 그래프일 뿐이며 흥미롭습니다.
또한 훈련 샘플 오류 그래프를 얻는 동시에 네트워크가 학습하는 방식(또는 유전자 알고리즘에서 세대가 발전하는 방식)을 평가할 수 있습니다.
모든 독창적인 것은 간단합니다... 스스로 생각할 수 있었습니다... 감사합니다!!!
우리는 사용 가능한 지표를 취하고 이들 사이의 상관 관계를 살펴봅니다... 우리는 분석하고 생각합니다. 아마도 유용한 생각이 나타날 것입니다 :)
입력으로 제공한 모든 세트를 비교할 때 결과를 보여주세요 :) 모든 것이 높은 상관관계를 가질 것이라고 생각합니다. 위의 모든 지표는 계산에 동일한 초기 데이터를 사용합니다.
우리는 아마도 다른 것에 대해 이야기하고 있을 것입니다... 저는 선생님과 함께 훈련하지 않습니다(이 학습 방식에는 학습 오류가 있습니다)... 저는 최대 목적 함수를 위해 훈련하고 가능한 최대값이 얼마인지 모르겠습니다 목적 함수의 값은 입니다.
훈련된 네트워크의 효율성을 어떻게 평가합니까? 보고 싶은 차트입니다.
GA는 최적화 도구(자동차용 드라이버)일 뿐입니다. 최소한의 차이로 이를 사용하거나 다른 최적화 알고리즘(스크루드라이버)을 사용할 수 있습니다.
네, 스크루드라이버인데 작은 나사를 풀 수 있는 스크루드라이버가 있는데 안되는 스크루드라이버도 있고...
아니요, 최소한의 차이로 국회에 사용할 수 없을 것입니다. 이러한 차이점은 귀하에게 보이지 않는 것 같습니다.
뉴런이 과포화되면 ORO는 실제로 "훈련"을 중단하는 반면 GA는 뉴런을 쉽게 과포화시켜 뉴런의 가중치를 계속해서 증가시킬 수 있습니다.
... 어쨌든, 그러한 함수: (2/(1-2^(-x))-1
버그가 나왔습니다. 다음과 같아야 합니다: (2/(1+2^(-x))-1
아니요, 최소한의 차이로 국회에 사용할 수 없을 것입니다. 이러한 차이점은 귀하에게 보이지 않는 것 같습니다.
뉴런이 과포화되면 ORO는 실제로 "훈련"을 중단하는 반면 GA는 뉴런을 쉽게 과포화시켜 뉴런의 가중치를 계속해서 증가시킬 수 있습니다.
왜 보이지 않습니까? 차이점이 보입니다. 검색 범위를 올바르게 선택하면 뉴런이 과포화되지 않습니다. "당신은 요리하는 법을 모릅니다."(c) :)
다른 복잡한 작업의 경우 올바르게 언급한 것처럼 다양한 최적의 도구(스크루드라이버)가 있습니다.