混合神经网络。 - 页 2 123456789...22 新评论 Andrey Dik 2009.10.05 10:10 #11 你的意思是网络上有很多规模，这就是为什么需要很长的时间来学习？有多少尺度？需要多长时间才能学会？ ilyaa 2009.10.05 10:36 #12 joo >> : 你是说网络上有很多尺度，这就是为什么需要很长时间来学习？有多少尺度？需要多长时间才能学会？ 哦，是的，第一阶段的网络是全绑定的，或者像卷积网络，但有很多层）。而所有这些幸福都被乘以10，并开始交配。每个人都要进行处理，也就是说，我们有10倍。而如果你有一个想法，要教一个有利可图的技巧，那么我必须计算每一代的所有时间间隔，并在每个后代中运行。这个操作因其资源密集性而完全扼杀了我，我又回到了最初的问题。 gumgum 2009.10.05 14:03 #13 IlyaA писал(а)>> 哦，是的，第一阶段的网络是全绑定的，或者像卷积网，但有很多层）。所以它被乘以10，开始配对。每个人都要进行处理，也就是说，我们有10倍。而如果你有一个想法，要教一个有利可图的技巧，那么我必须计算每一代的所有时间间隔，并在每个后代中运行。这个操作因其资源密集性而完全扼杀了我，我又回到了最初的问题。 有多少层？ ilyaa 2009.10.05 14:05 #14 gumgum >> : 有多少层？ 老式的[50]-60-39-2。浓郁的酒体。 Denis Timoshin 2009.10.05 14:08 #15 IlyaA писал(а)>> 老式的[50]-60-39-2。全面发展。 而关于遗传密码，请看私人线路。 Andrey Dik 2009.10.05 14:18 #16 仍然没有回答我的问题，"有多少秤？训练时间有多长？" 但我的理解是，该殖民地只有10个人。那是非常少的。而你却在浪费时间，让人口中的每个人都进行杂交。这是不高效的。 显然，算法也有问题，因为它需要这么长时间来工作。 我使用的是200个个体的人口。每个人有多达30万个基因。学习需要10分钟。 试着先运行一个有两个变量的简单函数，像这样。 F=MathPow（MathCos(2*x*x)-1.1,2）+MathPow（MathSin(0.5*x)-1.2,2）-MathPow（MathCos(2*y*y)-1.1,2）+MathPow（MathSin(0.5*y)-1.2,2）。 搜索范围为-5至5。在这个变量范围内，该函数有1个全局最大值（x=-3.315699...; y=-3.072485...）和1个全局最小值（x=3.0702175...; y=3.3159335...）。 我有一个遗传学家正在寻找380毫秒内的最小值。而在同样的时间内，最大。 在简单的函数上优化算法。然后开始训练神经网络。 gumgum 2009.10.05 15:56 #17 昨天我写了一个10-15-10-1的网格 继续前进... ilyaa 2009.10.05 16:34 #18 joo >> : 但据我所知，该殖民地只有10个人。那是非常少的。而且你不应该允许人口中的每个人都进行杂交。这是不高效的。 我使用的是200个个体的人口。每个人有多达300000个基因。这需要10分钟的时间来学习。 我在哪里写到我让他们都杂交了？当然不是80%-20%的走廊。 你没有读过XOR或其他的东西吗？ 披露网格的结构（每个网格为200个标本）。 你是否建议增加人口？如果你不介意的话，设立一个小实验。为200人和25人训练一项简单的任务需要多长时间（时间，种群数量）。其他的就不做改动了。在这一点上，我完全没有做过实验。 ilyaa 2009.10.05 16:45 #19 优化参数。 1.续航概率走廊80-20% 2.重量步长0.1-0.001 3.基因突变的概率为20-50%。 ilyaa 2009.10.05 16:54 #20 gumgum >> : 昨天我写了一个10-15-10-1的网格 >>继续... 很好。两条来了？ 123456789...22 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
你是说网络上有很多尺度，这就是为什么需要很长时间来学习？有多少尺度？需要多长时间才能学会？
哦，是的，第一阶段的网络是全绑定的，或者像卷积网络，但有很多层）。而所有这些幸福都被乘以10，并开始交配。每个人都要进行处理，也就是说，我们有10倍。而如果你有一个想法，要教一个有利可图的技巧，那么我必须计算每一代的所有时间间隔，并在每个后代中运行。这个操作因其资源密集性而完全扼杀了我，我又回到了最初的问题。哦，是的，第一阶段的网络是全绑定的，或者像卷积网，但有很多层）。所以它被乘以10，开始配对。每个人都要进行处理，也就是说，我们有10倍。而如果你有一个想法，要教一个有利可图的技巧，那么我必须计算每一代的所有时间间隔，并在每个后代中运行。这个操作因其资源密集性而完全扼杀了我，我又回到了最初的问题。
有多少层？
有多少层？
老式的[50]-60-39-2。浓郁的酒体。老式的[50]-60-39-2。全面发展。
而关于遗传密码，请看私人线路。
仍然没有回答我的问题，"有多少秤？训练时间有多长？"
但我的理解是，该殖民地只有10个人。那是非常少的。而你却在浪费时间，让人口中的每个人都进行杂交。这是不高效的。
显然，算法也有问题，因为它需要这么长时间来工作。
我使用的是200个个体的人口。每个人有多达30万个基因。学习需要10分钟。
试着先运行一个有两个变量的简单函数，像这样。
F=MathPow（MathCos(2*x*x)-1.1,2）+MathPow（MathSin(0.5*x)-1.2,2）-MathPow（MathCos(2*y*y)-1.1,2）+MathPow（MathSin(0.5*y)-1.2,2）。
搜索范围为-5至5。在这个变量范围内，该函数有1个全局最大值（x=-3.315699...; y=-3.072485...）和1个全局最小值（x=3.0702175...; y=3.3159335...）。
我有一个遗传学家正在寻找380毫秒内的最小值。而在同样的时间内，最大。
在简单的函数上优化算法。然后开始训练神经网络。
昨天我写了一个10-15-10-1的网格
继续前进...
但据我所知，该殖民地只有10个人。那是非常少的。而且你不应该允许人口中的每个人都进行杂交。这是不高效的。
我使用的是200个个体的人口。每个人有多达300000个基因。这需要10分钟的时间来学习。
我在哪里写到我让他们都杂交了？当然不是80%-20%的走廊。
你没有读过XOR或其他的东西吗？
披露网格的结构（每个网格为200个标本）。
你是否建议增加人口？如果你不介意的话，设立一个小实验。为200人和25人训练一项简单的任务需要多长时间（时间，种群数量）。其他的就不做改动了。在这一点上，我完全没有做过实验。
优化参数。
1.续航概率走廊80-20%
2.重量步长0.1-0.001
3.基因突变的概率为20-50%。
昨天我写了一个10-15-10-1的网格
>>继续...
很好。两条来了？