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O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5. - página 19

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TheXpert:
A propósito, uma nota para ti. A maioria dos pacotes genéticos para redes não tem genética alguma. E nesta lista, é apenas para caixas de verificação ou se faltar a heurística (imho).
A propósito, vale a pena mencionar. Tentei usar este software em demo-versão. Para o julgamento, armou um esquema tal que o diabo parte as pernas - a melhor forma de lidar com a tarefa é apenas AG. Todo o resto ou começa a tropeçar ou fica preso no local. É por isso que a GA está aí incluída - para casos especialmente graves. :)
Urain:

A propósito, porque não têm o BeckProp? Ou estou a interpretar mal alguma coisa?

Sim, não têm. Aparentemente, não está disponível porque é problemático de usar com grandes esquemas de redes diversas e manipuladores pré/pós.
Joo:
Sim, não está lá. Aparentemente não está lá porque é problemático de usar com grandes esquemas de redes heterogêneas e manipuladores pré/pós.

Então porque não usamos estes três paradigmas como base?

Algoritmos genéticos





Enxame de partículas





Monte carlo


Ou há mais alguma coisa a acrescentar?

Urain:
Então porque não usamos estes três paradigmas como base?
Sim, vai em frente. Vou apenas lavar as minhas mãos e começar um projecto alternativo :) .
gpwr:
A propósito, Vladimir, você gostaria de expressar a sua opinião e grelhas de forma mais ampla?
Urain:

Então porque não usamos estes três paradigmas como base?

Algoritmos genéticos





Enxame de partículas





Monte carlo


ou devo acrescentar mais alguma coisa?

A questão é que estes algoritmos são universais e podem ser aplicados a qualquer coisa.

Há mais, mas não muito populares "universais", mas não precisamos deles:

Линейное программирование — Википедия
  • ru.wikipedia.org
Линейное программирование — математическая дисциплина, посвящённая теории и методам решения экстремальных задач на множествах -мерного векторного пространства, задаваемых системами линейных уравнений и неравенств. Многие свойства задач линейного программирования можно интерпретировать также как свойства многогранников и таким образом...
TheXpert:
Uh-huh, leva-o. Vou lavar as mãos e iniciar um projecto alternativo :) .

O mais importante com um coração puro :o)

Andrey continua a fazer o que você está fazendo, eu (como se tornará mais liberado) vou me engajar no motor de entrada gráfica, bem, em paralelo, meu, e então o tempo vai mostrar o que é melhor, então as pessoas vão alcançar.

TheXpert:
Uh-huh, leva-o. Vou lavar as mãos e iniciar um projecto alternativo :) .
É assim que as coisas são convosco, espertalhões. Sem compromisso. "Ou o faço à minha maneira ou lavo as minhas mãos disso." Não podes fazer isso.
joo:

A questão é que estes algoritmos são universais e podem ser aplicados a qualquer coisa.

Há mais, mas não muito populares, "universais":

Espere, você deixou métodos de otimização aqui, nem toda otimização é adequada para aprendizagem, por exemplo, o método de Newton é definido apenas para função conhecida, se você não sabe o tipo de função que você não pode calculá-lo diretamente, métodos quase-Newtonianos são usados para isso (não posso dizer para os outros num relance, mas suponho que há limitações também).

Mais uma vez vale a pena aplicar um modelo de rastreio evolutivo, se um método é desconhecido deve ser coxo (a menos que tenha sido inventado ontem e seja apenas pouco conhecido). A maioria dos métodos de otimização tem cerca de 300 anos de idade.

Mischek:
É assim que as coisas são com vocês, gente esperta. Sem compromisso. "Ou o fazes à minha maneira ou lavas as tuas mãos disso." Não podes fazer isso.
O ponto crucial aqui é que todos estes métodos requerem memória adicional para a aprendizagem.
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