"Nöral Ağlar: Teoriden Pratiğe" makalesi için tartışma - sayfa 2

[Andrey Dik]

alexeymosc:

Mesele şu ki, NS bildiğiniz gibi herhangi bir işlevi öğrenir ve bunu başarıyla yapar, asıl mesele örneklem dışındaki veri aralığının eğitim aralığı içinde olması gerektiğidir.

Aslında ben de tam olarak bundan bahsediyordum. Aralığın dışındaki herhangi bir şey ve cevaplar yanlış olacaktır. Bu yüzden 1-9 çarpım tablosunun öğretilebileceğini söylüyorum, ancak genel olarak tam sayı doğrusundaki sayıların çarpımı - hayır, bu bir başarı kategorisinden bir şey - "lezzetli yumurta pişirmek".

[Alexey Burnakov]

joo:
Aslında ben de tam olarak bunu söylüyordum. Eğer aralığın dışına çıkarsanız, cevaplar yanlış olacaktır. Bu nedenle 1-9 çarpım tablosunun öğretilebileceğini söylüyorum, ancak genel olarak tam sayı doğrusu üzerindeki sayıların çarpımı - hayır, bu bir başarı kategorisinden bir şey - "lezzetli yumurta pişirmek".

Evet, ne yazık ki modern nesil NS'ler öğretim aralığından farklı bir aralıktaki girdiler üzerinde çalışamıyor. Belki bunun üstesinden gelebilecek özel mimariler vardır, ancak doğrusal olmayan bir fonksiyona sahip çok katmanlı bir algılayıcı kesinlikle yapamaz.

Özellikle sizin için :)

Bu durumda, doğrulama örneği verileri NS'nin eğitildiği aralığın dışında hem girişlere hem de çıkışlara sahiptir. Test örneği verileri de eğitim örneği aralığının dışındadır. Doğrulama 201. vaka ile başlar. Hatanın nasıl üstel olarak büyümeye başladığını görebilirsiniz. Örneklerdeki ortalama kare hata üstte sarı renkle vurgulanmıştır. Her şeyi çıplak gözle görebilirsiniz.

[Igor Makanu]

Belki de NS tartışmasını tek bir başlık altında toplamalıyız? Burada dikkat çekici olmayan bir konu var, ancak başlık https://www.mql5.com/ru/forum/8158 adresine karşılık geliyor.

[Dmitriy Parfenovich]

Nazik sözleriniz ve eleştirileriniz için teşekkür ederim.

[Yedelkin]

Sinirağları.... insan sinir sistemini taklit etme girişimlerine.... yani sinir sisteminin öğrenme ve hataları düzeltme yeteneğine dayanan yapay zeka araştırmalarının bir dalıdır.

Anlamıyorum. Nöro-danışman kendi kendine öğrenme tam olarak nasıl gerçekleşiyor? Başka bir deyişle program ağırlık katsayılarını nasıl değiştiriyor?

[Stanislav Korotky]

joo:
Aslında ben de tam olarak bunu söylüyordum. Eğer aralığın dışına çıkarsanız, cevaplar yanlış olacaktır. Bu nedenle 1-9 çarpım tablosunun öğretilebileceğini söylüyorum, ancak genel olarak tam sayı doğrusu üzerindeki sayıların çarpımı - hayır, bu bir başarı kategorisinden bir şey - "lezzetli yumurta pişirmek".

Bu sorun bazen değişkenleri dönüştürerek çözülür. Örneğin, çarpma işlemi için, giriş sayılarını ikili bit dizileri olarak temsil etmek, yani aslında [0,1] aralığına çevirmek, o zaman muhtemelen sayıların bit dizileri olarak beslendiği girişe rastgele sayıların tekrarlayan ızgarasının çarpımını öğretmek mümkün olacaktır.

[Stanislav Korotky]

Yedelkin:

Anlamıyorum. Nöro-danışman kendi kendine öğrenme tam olarak nasıl gerçekleşiyor? Başka bir deyişle, program ağırlık katsayılarını nasıl değiştiriyor?

Bu, standart genetik optimizasyon algoritması ile yapılır. Izgaranın bu uygulaması herhangi bir öğrenme algoritması içermez - bunu uygun bir basitleştirme olarak düşünebilirsiniz, birçok kişi bunu Quartet'te uzun süredir yapıyor. Ancak her basitleştirme gibi, aslında ızgara yapısını ve öğrenme ilkesini sınırlandırarak yetenekleri etkiler. Özellikle, bu tür bir eğitimi çevrimiçi bir Uzman Danışman'da çalıştırmak imkansızdır (en azından optimize edici MQL5 API'sinde uygulanana kadar).

[Yedelkin]

marketeer: Bu, standart genetik optimizasyon algoritması ile yapılır.

Yani bir nöro-danışmanın (kendi kendine öğrenme) tam teşekküllü çalışması için program koduna "standart bir genetik optimizasyon algoritması" yerleştirmek gerekir mi? Kamuya açık alanda bu tür algoritmaların hazır uygulamaları var mı?

[yu-sha]

Yedelkin:
Yani bir nöro-danışmanın (kendi kendine öğrenme) tam teşekküllü çalışması için program koduna "standart bir genetik optimizasyon algoritması" yerleştirmek gerekir mi? Bu tür algoritmaların kamuya açık alanda hazır uygulamaları var mı?

http://lancet.mit.edu/ga/ - Massachusetts Teknoloji Enstitüsü

[Stanislav Korotky]

Yedelkin:
Yani bir nöro-danışmanın (kendi kendine öğrenme) tam teşekküllü çalışması için program koduna "standart bir genetik optimizasyon algoritması" yerleştirmek gerekir mi? Kamuya açık alanda bu tür algoritmaların hazır uygulamaları var mı?

Hayır, tabii ki yok! Bu yüzden standarttır, çünkü zaten optimize edicinin içine gömülüdür. Izgara ağırlıklarını kendi kendine optimize eder. Burada kuaterner sitesindeki makaleyi okuyun, ızgaranın bu yaklaşımla nasıl optimize edildiği = öğrenildiği anlaşılabilir.