"Nöral Ağlar: Teoriden Pratiğe" makalesi için tartışma - sayfa 3

Yeni yorum
 

marketeer:

Yedelkin: Yani tam teşekküllü bir nöro-danışman (kendi kendine öğrenme) için "standart genetik optimizasyon algoritmasını" program koduna yerleştirmek mi gerekiyor?

Hayır, elbette değil! Bu yüzden standarttır, çünkü zaten optimize edicinin içine gömülüdür. Izgara ağırlıklarını kendi kendine optimize eder.
O zaman anlamıyorum. Eğer "standart genetik optimizasyon algoritması" optimize edicide gömülü ise, kendi kendine öğrenen bir sinir danışmanı bu "harici" algoritmayı kendi kendine öğrenme amacıyla nasıl kullanabilir?
 
Yedelkin:
O zaman anlamıyorum. Eğer "kurum içi genetik optimizasyon algoritması" optimize ediciye eklenirse, kendi kendine öğrenen bir nöro-danışman bu "harici" algoritmayı kendi kendine öğrenme amacıyla nasıl kullanabilir?
Etkileşimin yönü bunun tam tersidir. Sıradan bir Uzman Danışmana benzeterek - EA'nın (herhangi bir EA) "kara kutusunu" giriş parametrelerine göre çeken bir optimize edici vardır. Uzman Danışman'da bir sinir ağı varsa, bu bir "kara kutu" olmaktan çıkmaz. Yalnızca optimize edilmiş parametreler bir grup ızgara ağırlığıdır.
 
Yedelkin:
O zaman anlamıyorum. Eğer "kurum içi genetik optimizasyon algoritması" optimize ediciye eklenirse, kendi kendine öğrenen bir sinir ağı bu "harici" algoritmayı kendi kendine öğrenme amacıyla nasıl kullanabilir?

Bir sinir ağı basitçe f[x1,x2,...,xn][w1,w2,...,wn] şeklinde bir fonksiyondur, burada x girdi bilgisidir (değişir ve piyasa durumuna bağlıdır) ve w ağın ağırlıklarıdır, test cihazında optimizasyonla seçilen sabit katsayılardır (bu makale bağlamında girdi parametreleri).

Bu nedenle, ağı çevrimiçi modda eğitmek gerekirse, standart optimize ediciyi kullanmak mümkün olmayacak ve bazı optimizasyon algoritmaları kullanmak gerekecektir (Uzman Danışmana yerleştirilmelidir).

 
marketeer:
Etkileşimin yönü bunun tam tersidir. Sıradan bir Uzman Danışmana benzeterek - Uzman Danışmanın "kara kutusunun" giriş parametrelerini çeken bir optimize edici vardır (herhangi biri). Uzman Danışman'da bir sinir ağı varsa, bu bir "kara kutu" olmaktan çıkmaz. Yalnızca optimize edilmiş parametreler bir grup ızgara ağırlığıdır.
Durum böyleyse, nöro-danışmanların kendi kendine eğitiminden söz edilemez. Ve eğitime parametrelerin sıradan uydurulması denir.
 
joo:  Dolayısıyla, ağı çevrimiçi olarak eğitmeniz gerekiyorsa, standart optimize ediciyi kullanamayacaksınız ve bazı optimizasyon algoritmaları (Uzman Danışmana yerleştirilecek) kullanmanız gerekecek.
Evet, açıklığa kavuşturmak istediğim nokta buydu. Sadece bu durumda bir nöro-danışmanın gerçekten kendi kendine öğrenen bir danışman olarak adlandırılabileceği ortaya çıkıyor.
 
yu-sha: http://lancet.mit.edu/ga/ - Massachusetts Teknoloji Enstitüsü
Hepinize teşekkür ederim! Yön hakkında kabaca bir fikrim var.
 


yu-sha: http://lancet.mit.edu/ga/ - Massachusetts Institute of Technology

Yedelkin:

Herkese teşekkürler! Yönlendirmeyi kabaca anlıyorum.
MQL5 için gerekli tüm araçlar zaten burada, yerel forumda mevcut.
 
joo: MQL5 için gerekli tüm araçlar zaten burada, yerel forumda mevcuttur.
Bu kesin :) Sadece temel püf noktasını anlamam gerekiyordu.
 
Yedelkin:
Eğer öyleyse, o zaman nöro-danışmanların kendi kendini eğitmesi söz konusu değildir. Ve eğitime, parametrelerin sıradan uydurulması denir.
Kendi kendine eğitimin alışılmadık bir uyum olduğuna safça inanıyor musunuz?
 

Reshetov:
А Вы наивно полагаете, что самообучение - это необычная подгонка?

Ağ öğrenimi = uydurma

Kendi kendine öğrenme = kendi kendine uyum

1234567891011
Yeni yorum