"New Neural", MetaTrader 5 platformu için bir sinir ağı motorunun Açık Kaynak projesidir. - sayfa 74
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bir deney kuralım, nöron başına 100 bağlantıya sahip 1000 nöronlu bir ağ oluşturalım ve dosya boyutunu yayınlayalım.
~6 MB
Ağ 100x1000x1 - tamamen bağlı
Ekli))
Şimdi söyle bana, lütfen onu nasıl eğiteceksin???
Benzer bir düzende boyutlara sahip olabilecek yalnızca bir tür ağ biliyorum, ancak eğitilmediler ve depolanmaları gerekmiyor - eğitim örneğinden tek geçişte oluşturulmuşlar ve aptalca hatırlıyorlar
Tüm bilim kurgu filmlerinin tüm bilgisayarları, GA kullanarak böyle bir ağı eğitemez: arama uzayının boyutu 100.000'dir.
Veya daha doğrusu, böyle bir ağın eğitim örneğini hatırlayacağından ve genelleme yapmak yerine tüm geçmişin ekran görüntüsünü alacağınızdan eminim.
Mimari seçiminde daha dikkatli olmamız gerekiyor))
~6 MB
Ekli))
Şimdi söyle bana, lütfen onu nasıl eğiteceksin???
Evet, öğretmek sadece bir sorun değil, yukarıda UGA için 100.000 parametrenin oldukça kabul edilebilir bir görev olduğunu yazdım, önemsiz ama uygulanabilir olduğunu söylemeyeceğim.
Ancak boyut oldukça normal, bu konuda daha fazla rahatsız edemezsiniz, dedikleri gibi konu kapanmıştır.
Evet, öğretmek sorun değil, yukarıda yazdığım gibi UGA 100.000 parametresi için oldukça kabul edilebilir bir görevdir, bunun önemsiz ama uygulanabilir olduğunu söylemeyeceğim.
Ancak boyut oldukça normal, bu konuda daha fazla rahatsız edemezsiniz, dedikleri gibi konu kapanmıştır.
Her parametrenin ayrıklığı 0,1 olarak ayarlansa bile, tüm olası kapsamlı arama kombinasyonlarının kombinasyon sayısı 10 ^ 100000'dir.
GA hakkında çok pembe fikirleriniz var
Her parametrenin ayrıklığı 0,1 olarak ayarlansa bile, tüm olası kapsamlı arama kombinasyonlarının kombinasyon sayısı 10 ^ 100000'dir.
GA hakkında çok pembe fikirleriniz var
Pembe fikirlerim yok, ancak bu algoritmanın kullanımı hakkında pratik bilgim var, UGA, arama alanını grafiklere ayırması gereken ikili bir algoritma değil.
UGA, tüm boyutlarda aynı anda paralel bir arama yürütür, adımı otomatik olarak kademeli olarak azaltır, bu da kabul edilebilir bir sürede sağlam bir sonuç elde etmesini mümkün kılar ve ağı eğitmek için daha fazlasına gerek yoktur, daha fazla yeniden eğitim takip edecektir. Genellikle, 10000-50000 FF'de, parametre sayısından bağımsız olarak sonuç elde edilir.
~6 MB
Ağ 100x1000x1 - tamamen bağlı
Ekli))
Şimdi söyle bana, lütfen onu nasıl eğiteceksin???
Benzer bir düzende boyutlara sahip olabilen yalnızca bir tür ağ biliyorum, ancak eğitilmediler ve depolanmaları gerekmiyor - eğitim örneğinden tek geçişte oluşturulmuşlar ve aptalca hatırlıyorlar
Tüm bilim kurgu filmlerinin tüm bilgisayarları, GA kullanarak böyle bir ağı eğitemez: arama uzayının boyutu 100.000'dir.
Veya daha doğrusu, böyle bir ağın eğitim örneğini hatırlayacağından ve genelleme yapmak yerine tüm geçmişin ekran görüntüsünü alacağınızdan eminim.
Mimari seçiminde daha dikkatli olmamız gerekiyor))
Hiç kimsenin böyle bir ağa ihtiyacı olmadığı açıktır (işe yaramaz). Bu nedenle, özgür bir mimariden (ölçeklenebilir) bahsediyoruz.
Deney uğruna, N450 ile küçük demir parçamda GA kullanmayı öğretmeye çalışacağım. Ne öğretilmeli, kaç örnek, hata vs.?
Not Ben öğrenirken kodlarınızı da inceleyeceğim.
Hiç kimsenin böyle bir ağa ihtiyacı olmadığı açıktır (işe yaramaz). Bu nedenle, özgür bir mimariden (ölçeklenebilir) bahsediyoruz.
Deney uğruna, N450 ile küçük demir parçamda GA kullanmayı öğretmeye çalışacağım. Ne öğretilmeli, kaç örnek, hata vs.?
Pembe fikirlerim yok, ancak bu algoritmanın kullanımı hakkında pratik bilgim var, UGA, arama alanını grafiklere ayırması gereken ikili bir algoritma değil.
UGA, tüm boyutlarda aynı anda paralel bir arama yürütür, adımı otomatik olarak kademeli olarak azaltır, bu da kabul edilebilir bir sürede sağlam bir sonuç elde etmesini mümkün kılar ve ağı eğitmek için daha fazlasına gerek yoktur, daha fazla yeniden eğitim takip edecektir. Genellikle, 10000-50000 FF'de, parametre sayısından bağımsız olarak sonuç elde edilir.
onaylıyorum. Kalın - sağlam sonuç (mutlak maksimum değil).
Ana şey, büyük ağlar yetiştirmenin mümkün olmasıdır. Ve bu devasa boyutlardaki ağların gerekli olup olmadığı zaten her bir hayvanın vicdanına kalmış durumda. :)
onaylıyorum. Kalın - sağlam sonuç (mutlak maksimum değil).
Ana şey, büyük ağlar yetiştirmenin mümkün olmasıdır. Ve bu devasa boyutlardaki ağların gerekli olup olmadığı zaten her bir hayvanın vicdanına kalmış durumda. :)
Pekala, tamamen pembe umutlar çekmemek için, FF lansmanlarının sayısı neredeyse artmasa da (sağlam bir çözüm elde etmek için), algoritmanın siparişleri yönlendirmesi gerektiğinden sonucu bulma süresinin hala arttığını eklemeniz gerekir. büyüklük daha büyük diziler (aslında daha fazla işlem gerçekleştirir), ancak ilk başta doğrusal olarak büyür ve ikincisi, testler sırasında ana tökezleyen blok her zaman FF'nin hızı ve özellikle NS'nin hızıydı. FF'nin bir parçası olarak, GPU üzerinde NS'nin ciddi bir ivme kazanmasıyla birlikte, GA için bir bütün olarak çözüm bulma süresinin de hızlanması bekleniyor.
Hangi GA'yı öğreteceksiniz?
Mesele nasıl değil. Merak ediyorum, GA bu kadar zayıf bir demir parçasıyla çekecek mi?
Joo algoritmasının daha hafif bir versiyonu.
Mesele nasıl değil. Merak ediyorum, GA bu kadar zayıf bir demir parçasıyla çekecek mi?
Joo algoritmasının daha hafif bir versiyonu.