"Üçüncü Nesil Nöral Ağlar: Derin Ağlar" makalesi için tartışma - sayfa 3

Yeni yorum
 

Devam edecek.

4. Benzeşim yayılımı (AP) kümeleme, bkz . http://dx.doi.org/10.1126/science.1136800 

> library(apcluster)
> d.apclus <- apcluster(negDistMat(r=2), x)
> cat("affinity propogation optimal number of clusters:", length(d.apclus@clusters), "\n")
affinity propogation optimal number of clusters: 34 (!?)
> heatmap(d.apclus)

5. Küme Sayısını Tahmin Etmek için Boşluk İstatistiği. Güzel bir grafik için bazı kodlara da bakın

çıktı . Burada 2-10 küme deneniyor:

> library(cluster)
> clusGap(x, kmeans, 10, B = 100, verbose = interactive())
Clustering k = 1,2,..., K.max (= 10): .. done
Bootstrapping, b = 1,2,..., B (= 100)  [one "." per sample]:
.................................................. 50 
.................................................. 100 
Clustering Gap statistic ["clusGap"].
B=100 simulated reference sets, k = 1..10
 --> Number of clusters (method 'firstSEmax', SE.factor=1): 6

6. Yüksek boyutlu veriler için

#10  Also for high-dimension data is the pvclust library which calculates 
#p-values for hierarchical clustering via multiscale bootstrap resampling.
library(pvclust)
library(MASS)
> x.pc <- pvclust(x)
Bootstrap (r = 0.5)... Done.
Bootstrap (r = 0.6)... Done.
Bootstrap (r = 0.7)... Done.
Bootstrap (r = 0.8)... Done.
Bootstrap (r = 0.9)... Done.
Bootstrap (r = 1.0)... Done.
Bootstrap (r = 1.1)... Done.
Bootstrap (r = 1.2)... Done.
Bootstrap (r = 1.3)... Done.
Bootstrap (r = 1.4)... Done.
> plot(x.pc)
> lines(x.pc)
> pvrect(x.pc)
> seplot(x.pc, type="au")

> pvpick(x.pc)
$clusters
$clusters[[1]]
[1] "DX"  "ADX"

$clusters[[2]]
 [1] "DIp"    "ar"     "cci"    "cmo"    "macd"   "osma"  
 [7] "rsi"    "fastK"  "fastD"  "slowD"  "SMI"    "signal"

$clusters[[3]]
[1] "chv" "vol"


$edges
[1] 11 12 13

2'den 34'e kadar farklı sonuçlar aldım (!?). Pvclust ile yapılan son hesaplama bana en makul sonuçlar gibi görünüyor. Şimdi bununla ne yapacağımıza karar vermemiz gerekiyor

 

vlad1949

2'den 34'e kadar farklı sonuçlar aldım (!?). Pvclust ile yapılan son hesaplamadabana en makul sonuçlar gibi görünüyor. Şimdi bununla ne yapacağıma karar vermem gerekiyor

Sevgili Vlad!

Açıkladığınız kodun içinden geçmeyi başaramadım. Yani, beni adım adım yönlendirebilirsen.

Kümelemenin amacı.

Belirli bir öngörücü kümesinden, belirli bir hedef değişken üzerinde ilişkisi ve etkisi olanları seçmek. Dahası, her bir hedef değişken, her birini vurguluyorum, bir kümesini değil, bir sınıf içindeki bir değer için tahmin gücüne sahiptir. Örneğin, "uzun-kısa" sınıfı için, tahmin edici değerlerin bazıları uzunlarla, bazıları da kısalarla daha fazla ilişkiye sahiptir. "Pozitif fiyat artışı - negatif fiyat artışı" sınıfı için böyle bir özelliğe sahip tek bir öngörücü bulamadığımı zaten yazmıştım.

Kümelemenin ayrı bir öngörücüyü kümelere ayırması gerektiği sonucu çıkar ve bu da bir öğretmenle kümelemedir. Öğretmensiz kümeleme ilginç değildir.

NOT.

Bu problem ifadesi, rf gibi paketler tarafından üretilen önem değeri ile benzerlik göstermektedir, ancak istisnasız tüm benzer değerler kullanılamaz. Tüm bu algoritmalar, sınıftaki her değerin seçici tahmin gücüne sahip olmayan tahminci kümeleri üzerinde iyi çalışır.

Bir şekilde.

 
vlad1949:

Çok para birimli Uzman Danışman ile ilgili herhangi bir sorun görmüyorum. Uzman Danışman çoklu para birimi ise, daha da kullanışlıdır, çünkü çoklu para birimi Uzman Danışmanında göstergelerle ilgili kısıtlamalar vardır, ancak Uzman Danışmanında yoktur. Çoklu bir EA ise, her EA'dan R'yi çağırmak yeni bir R örneği oluşturacaktır ve MT4'te kaşlarıma kadar bu tür 32 çift vardır.

Test ediliyor. Başarılı. Çok yavaş olduğu doğru.

[Silindi]  
Derin sinir ağı uygulamalarının bugüne kadarki en iyi uygulamalarından birini burada görüntü sınıflandırma örneğiyle herkes takdir edebilir.
MetaMind Vison Labs - General Image Classifier
MetaMind Vison Labs - General Image Classifier
  • www.metamind.io
This demo allows you to use a state-of-the-art classifier that can classify (automatically label) an unseen image into one of 1000 pre-defined classes. How can I use this? Just drag and drop your images into the "Upload Your Image" button or click it to select a file from your computer. You can also simply copy and paste the url of an...
 
Buradaki ile Reshetov'unkini karşılaştıramaz mısın ?
 

faa1947:
А нельзя ли сравнить то, что здесь, с тем, что здесь? У Решетова?

Bupasajdan sonra(Ama VMR zaten insandan çok daha güçlü) daha fazla okumadım .

Ve karşılaştıracak bir şey de yok. Dünyaca bilinmeyen teori ve VMR(!?) ile ne internette ne de makalelerde karşılaşmadım.

 

vlad1949:


Bu(Ama VMR zaten bir insandan çok daha güçlü) pasajdan sonradaha fazla okumadım.

Pasternak'ı okumadım, ama onu kınıyorum © Popüler sözler

Eğer bir şeyi sevmiyorsanız kimse sizi okumaya zorlamıyor. Bu internet, edebiyat üzerine zorunlu okul programı değil.

Bu nedenle, okumadığınız şeyler hakkında birilerine rapor vermenize gerek yoktur. Sonuçta herkes böyle raporlar yayınlamaya başlarsa dyk hiçbir forum motoru buna dayanamaz.

vlad1949:

Ve bunu karşılaştıracak bir şey yok. Dünyaca bilinmeyen teori ve VMR(!?) ile ne internette ne de makalelerde karşılaşmadım.

Zor bir vaka. Kaybınız için üzgünüm.
 
Reshetov:

Bu nedenle, okumadığınız bir şey hakkında birine rapor vermenize gerek yoktur. Sonuçta, herkes bu tür raporlar göndermeye başlarsa, hiçbir forum motoru buna dayanamayacaktır.

Bu 5! Bundan daha ince bir mizah düşünemiyorum. :)
 

faa1947:
А нельзя ли сравнить то, что здесь, с тем, что здесь? У Решетова?

Tüm ciddiyetimle söylüyorum. "Derin Öğrenme" konusunu blogda verilen ve gururla "Teori" olarak adlandırılan şeyle karşılaştırmak ciddi değildir. İlki iki büyük üniversitenin çabalarıyla geliştirildi ve geliştirilmeye devam ediyor. Başarılı pratik uygulamaları var. Birçok kişi tarafından gerçek pratik projeler üzerinde test edilmiştir. R'de bir uygulaması var. Bir kullanıcı olarak benim için en önemli şey bu.

İkincisi ise tek bir kişinin (muhtemelen yetenekli bir programcının) geliştirdiği ve henüz pratik uygulamaya geçmemiş olması. Blogda dile getirilen fikirler verimli olabilir, ancak bu kullanıcılar (tüccarlar) için değil, araştırmacılar için bir çalışmadır. Yorumlardan, büyük teorisinin yanlış anlaşılmasından rahatsız olduğunu görebilirsiniz. Bu normaldir. Tüm mucitler bununla (yanlış anlaşılma) yüzleşir. Bu arada, kimseyi rencide etmek gibi bir niyetim yoktu.

İşte bir öneri: Reshetov'un konusunu kendi blogunda veya ayrı bir başlıkta (eğer organize ederse) tartışın.

Makalenin konusu olan "Derin Sinir Ağları" hakkındaki görüşler ve düşünceler burada hoş karşılanır.

Alınmak yok.

İyi şanslar

 
vlad1949:
Aşırı tepki gösterdim. Teklifimi geri çekiyorum.
12345678910...17
Yeni yorum