Nöro ağlar - sayfa 4
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
Kesinlikle. Çünkü ağ için mükemmel bir öğretmen yoktur. Daha doğrusu ağ için ideal öğretmenin ne olabileceğini bilemeyiz.....))))
Kesinlikle. Çünkü ağ için mükemmel bir öğretmen yoktur. Daha doğrusu ağ için ideal öğretmenin ne olabileceğini bilemeyiz.....))))
Bu kadar! Bir öğretmenle, bir ızgarayı yalnızca bizim bildiğimiz bir fonksiyon üzerinde, örneğin bir sinüzoid üzerinde eğitmek mümkündür. Burada vicdan azabı duymadan ağları besleyebiliriz.
bir öğretmen olarak öğretilebilir nokta. Piyasada böyle bir odaklanma işe yaramaz.
Evet ve bu varyantta eğitim setindeki hata ne kadar küçükse ağ için o kadar iyidir. Ve piyasada böyle bir odaklanma işe yaramaz .
Kesinlikle denetimli öğrenme için bir ağ kurulması tavsiye edilmez, tüm kalıpları manuel olarak kodla açıklamak daha kolaydır, daha az hata olacaktır.
Sinir ağının asıl amacı öğretmensiz öğrenmek, öğretmenin bilmediğini öğrenmek,
kişisel olarak görmediğiniz kalıpları tanımlamak (ve kimse görmez, bu bir avantajdır).
ZY Blonde bir arkadaşına: "Bilmiyorum"un ne anlama geldiğini biliyorsun.
Kız arkadaşı: "Bilmiyorum."
Sarışın: Şey, kimse bilmiyor.
Aslında, her şey çok daha karmaşık. Test örneğinde minimum hataya kadar eğittiğinizde, büyük olasılıkla aşırı eğitimli bir ağ elde edersiniz......
Muhtemel değil, ama öyle. Doğru. Ayrıca, daha iyi genelleme için ağın gücünü azaltmak da yardımcı olmuyor. Testteki minimum hata, ileriye doğru bir başarısızlıktır.
Kabul ediyorum. "Büyük olasılıkla" ifadesini aşırı eğitimin belirsizliği anlamında kullandım .....)))) Ve ağın gücünü azaltmak bazen hala yardımcı oluyor ......
Muhtemel değil, ama öyle. Doğru. Ayrıca, daha iyi genelleme için ağın gücünü azaltmak da yardımcı olmuyor. Testteki minimum hata, ileriye doğru bir başarısızlıktır.
Siz vatandaşlar, daha akıllı bir şey. Ya yeni bir şey icat ettiler ya da birbirimizi anlamıyoruz.
Tüm ders kitaplarında ağın öğretmenle eğitiminin, verilerin eğitim örneği ve test örneğine ayrılmasıyla gerçekleştiği yazılıdır. Test örneğinde (örnek dışı test veya doğrulama) bir hata gözlemlenirken, eğitim örneğindeki hata en aza indirilerek ağ eğitilir. Test setindeki hata azalmayı bıraktığında eğitim durur (altta noktalı çizgi ile gösterilir). Ayrıca, eğitim örneğindeki hata, bu şekilde gösterildiği gibi azalmaya devam edebilir.
Ağ eğitiminin şekildeki noktalı çizgiyle gösterilenden daha önce durdurulması gerektiğini savunuyorsunuz. Tam olarak nerede? O zaman neden ağı eğitelim? Mantığınıza göre, ağırlıkların herhangi bir değerini seçin ve devam edin, ticaret yapmak için ağı kullanın. İşte o zaman gerçek bir drenaja sahip olacaksınız.
Kabul ediyorum. "Büyük olasılıkla" ifadesini aşırı eğitimin belirsizliği anlamında kullandım .....)))) Ve ağın gücünü azaltmak bazen hala yardımcı oluyor ......
Aynen öyle. İşin aslı şu ki bazen... Mashki'deki Grails bazen forvette de kazanç sağlıyor. Eğitimli şebekenin gücüne (katmanlama, nöronite ... vb.) İleri sonuçların açık bir sistematik bağımlılığı yoktur (en azından ben bulamadım). Hiçbir şeyin ızgara türüne bağlı olmadığını söylemiyorum - bu sadece kriterlerden biri. Ancak test örneğinin dışındaki kârın büyüklüğü, öğrenme derecesine açık bir bağımlılığa (doğrusal olmayan) sahiptir - "uçtan uca" testlerle yapılan çok sayıda deney bunu doğrular.
Ağ eğitiminin şekildeki noktalı çizgiyle gösterilenden daha önce durdurulması gerektiğini savunuyorsunuz. Tam olarak nerede? O zaman neden ağı eğitelim? Mantığınıza göre, ağırlıkların herhangi bir değerini seçin ve devam edin, ticaret yapmak için ağı kullanın. İşte o zaman gerçek bir drenaja sahip olacaksınız.
Hayır, onaylamıyorum.
Ve bununla tartışmak zor...
Siz, vatandaşlar, daha akıllı bir şey. Ya yeni bir şey icat ettiler ya da birbirimizi anlamıyoruz.
Tüm ders kitaplarında, ağın öğretmenle eğitiminin, verilerin bir eğitim örneği ve bir test olmak üzere ikiye ayrılmasıyla gerçekleştiği yazılıdır. Test örneğinde (örnek dışı test veya doğrulama) bir hata gözlemlenirken, eğitim örneğindeki hata en aza indirilerek ağ eğitilir. Test setindeki hata azalmayı bıraktığında eğitim durur (altta noktalı çizgi ile gösterilir). Ayrıca, eğitim örneğindeki hata, bu şekilde gösterildiği gibi azalmaya devam edebilir.
İlk önce örnek dışı - ızgarayı kurmak için. Ve sonra olmayacak - gerçek gelecek önde, tahmin edilmesi gerekiyor. Eğitimi durdurmak için hangi kritere göre - belirli bir hata veya eğitim çalıştırma sayısı? Veya başka bir şey?