В R важно учитывать память при работе с матрицами и данными, особенно при обучении с подкреплением.

[Удален] 2022.10.31 06:06 #28071

Valeriy Yastremskiy #:

А что либа не учитывает тип? Тип данных это как бы данные для самых дешевых расчетов. Тот же матрикс должен быть заопчен под расчеты.

не нашел аналог numpy для R, а матрицы там не то чтобы быстрые и сам R жрет много памяти за счет своей парадигмы

конечно сторонняя либа может работать медленно, кто бы проверял

не знаю что с чем сравнивать поэтому, гигабайтный датасет не охото грузить чтобы сравнить скорость

Какое железо нужно наращивать В МТ5 хуже управление Мой подход. Ядро -

mytarmailS 2022.10.31 06:11 #28072

Алексей Тарабанов #:

Никак

А обучение с подкрепление?

[Удален] 2022.10.31 06:13 #28073

mytarmailS #:
А обучение с подкрепление?

топикстартер писал статью по DQN на хабре на R

надо понимать, что обучение с подкреплением это просто хитровыдуманная оптимизация

может зайти в каких-то случаях, может нет

mytarmailS 2022.10.31 06:14 #28074

Maxim Dmitrievsky #:

не нашел аналога numpy для R..

..

А что именно требуется? Если скорость то data table, если быстрый аналог датафреймы то tibble, если большой объем данных то big matrix

[Удален] 2022.10.31 06:16 #28075

mytarmailS #:
..

А что именно требуется? Если скорость то data table, если быстрый аналог датафреймы то tibble, если большой объем данных то big matrix

хотел облегчить страдания Алексея ) Там конечно проще с разбегу.. но все равно

mytarmailS 2022.10.31 06:17 #28076

Maxim Dmitrievsky #:

топикстартер писал статью по DQN на хабре на R

надо понимать, что обучение с подкреплением это просто хитровыдуманная оптимизация

может зайти в каких-то случаях, может нет

Ну в контексте вопроса про память..

У РЛ можно вечно обновлять матрицу матрицу действий и матрицу оценки состояний или оценки действий, те как бы память с постоянным обновление.. Но хз верно ли я думаю

[Удален] 2022.10.31 06:19 #28077

mytarmailS #:
Ну в контексте вопроса про память..

У РЛ можно вечно обновлять матрицу матрицу действий и матрицу оценки состояний или оценки действий, те как бы память с постоянным обновление.. Но хз верно ли я думаю

оно состояния может корректировать с учетом новых данных, но все это на уровне или по типу Машки, то есть с запаздыванием

там более важно вознаграждение подобрать, то есть целевую по сути. А сделки оно будет само в разные стороны накидывать и на каждой итерации все лучше и лучше

Смоделируйте ситуацию. Если бы Гребневая регрессия На какой странице в

mytarmailS 2022.10.31 06:20 #28078

Maxim Dmitrievsky #:

хотел облегчить страдания Алексея ) Там конечно проще с разбегу.. но все равно

Если бы Алексей хотел думать и слушать, то там с моим скриптом все рашаеться на 2 минуты..

[Удален] 2022.10.31 06:26 #28079

Maxim Dmitrievsky #:

оно состояния может корректировать с учетом новых данных, но все это на уровне или по типу Машки, то есть с запаздыванием

там более важно вознаграждение подобрать, то есть целевую по сути. А сделки оно будет само в разные стороны накидывать и на каждой итерации все лучше и лучше

память - это НС с весами обученная, ты на каждом шаге ее дообучаешь, немного двигаешь веса.. не намного, поэтому запаздывание

и в терминал это хрен перенесешь потом

mytarmailS 2022.10.31 06:46 #28080

Maxim Dmitrievsky #:

память - это НС с весами обученная, ты на каждом шаге ее дообучаешь, немного двигаешь веса.. не намного, поэтому запаздывание

.

Обученая сеть или любой АМО обученый или даже Машка, это память.. Да, можно принять такую аналогию..

Но когда ты "дообучаешь" обученую нейронку, ты изменяешь веса, те забываешь прошлое в угоду текущему...

Те это не дообучение, переобучение на каждом шаге, та же Машка в скользящем окне, что за пределами скользящего окна она не помнит, хоть и была там..

Метод тенденциальной планиметрии Как расшифровать термин незапаздывающий(по "Новый нейронный" - проект

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2808