Was soll in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden? Ihre Ideen... - Seite 60

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Maxim Dmitrievsky #:
Die Maximierung der Qualität des Trainings bedeutet die Maximierung der Qualität der Vorhersagen für neue Daten. Niemand ist an Vorhersagen für die Trainingsstichprobe interessiert, da diese bereits bekannt sind. Das ist kein Lernen, das ist eine Annäherung. Annäherung nennt man nicht Lernen.

Ein zweischichtiger MLP ist zum Beispiel ein universeller Approximator, der jede beliebige Funktion mit beliebiger Genauigkeit approximieren kann. Bedeutet das, dass er mit maximaler Qualität trainiert ist - natürlich nicht. Andernfalls würden wir nicht andere neuronale Netzarchitekturen erfinden, die für bestimmte Aufgaben besser lernen und nicht passen.

Schwach, obwohl Sie anscheinend schon lange mit dem Thema beschäftigt sind.
Nun, wenn man das Einmaleins, das Ohmsche Gesetz und andere Gesetze trainiert, dann werden die Antworten auf neue Daten umso genauer sein, je mehr Beispiele man beim Training gibt.

Und das Modell wird immer untertrainiert sein, weil es unendlich viele Varianten gibt, die man natürlich nicht alle füttern kann. In einer verrauschten Situation können die Funker mit weißem Rauschen (oder anderen natürlich erlernten Geräuschen) umgehen, im Handel ändert sich das Rauschen ständig. Für die Qualitätsbeurteilung ist das alles also ziemlich kompliziert.
 
Andrey Dik #:

Okay, das Wort "Note" ist gefallen, ausgezeichnet.

Das Lernen muss also auf irgendeine Art und Weise bewertet werden, es ist egal wie, Hauptsache, die Note wird verbessert. Richtig?

Die beste Note erhält man, wenn man sich alles merken kann. Beim Handel in einer lauten Situation tanzt jeder mit seinem Tamburin, während er)))) Manche auf dem Test, manche auf der Kreuzvalidierung, manche auf dem Walking Forward. Und jemand auf Auge))))
 
Aleksey Nikolayev #:
Was ist falsch an der üblichen Definition des Lernens - der Zuweisung bestimmter Werte zu den Modellparametern?

I van Butko #:

Sie spiegelt nicht das Wesentliche wider.



Man kann jede Art von Kauderwelsch und Unsinn zuordnen. Wenn wir vom Gegenteil ausgehen (Auswendiglernen/Erinnern), dann ist Lernen das Erkennen bestimmter Muster, dank derer man neues Wissen schaffen oder erkennen kann. Ein Beispiel: Chat schreibt Gedichte über ein beliebiges Thema.

Sowohl Modelllernen als auch menschliches Lernen - in beiden Fällen müssen Sie die Parameter des Modells (Neuronen im Gehirn) anpassen.

Nun gut. Die Frage ist, dass niemand irgendein Training braucht, sondern ein gutes Training. Was ist das Kriterium für die Bewertung der Güte des Trainings?

 
Forester #:
Die Höchstpunktzahl liegt bei absoluter Merkfähigkeit. Beim Handel in einer lauten Situation tanzt jeder mit seinem Tamburin, während er))))) Manche im Test, manche bei der Kreuzvalidierung, manche beim Vorwärtsgehen. Und einer auf Auge)))))
D.h., Lernen ist ein Prozess, der die Schätzung maximiert (oder den Fehler minimiert), richtig?
 
In der Diskussion über die Intelligenz haben wir versucht, ihr Wesen zu beschreiben. Und die Befürworter des biologischen Zusammenhangs hatten ein Kriterium (wenn ich mich nicht irre) - die Lernfähigkeit.

So ist das Auswendiglernen (Menschen-Enzyklopädie), wie die soziale Praxis zeigt, im Gegenteil ein Zeichen der Schwäche des Intellekts.

Und im Gegenteil, wer nicht über alles Wissen verfügt, kann es sich durch Erfahrung schneller aneignen.

Und so wird der zweite Typus des Intellekts, wenn er sich in einem Volumen von Wissen befindet, beginnen, den ersten zu überflügeln, in der Entwicklung, der Praxis, der Aktivität, der Forschung, usw.

Daher würde ich das Konzept des "vollständigen Auswendiglernens" nicht in die Definition oder Beschreibung des Lernens aufnehmen.



Projiziert man dies auf den Devisenhandel, so müssen wir, um eine Maschine zu entwickeln, die von der Kurstabelle profitieren kann, eine Architektur in Betracht ziehen, die mehr als einen Wert pro Eingabe akzeptiert und nicht zusammenbricht.

Die Praxis zeigt, dass je mehr Werte pro Eingabe, desto schlechter ist es, und es sollte andersherum sein.

Andererseits gibt es zwei Arten von Eingaben in Bezug auf das Diagramm:

1. Eine Folge von zeitlich ähnlichen(!) Daten.

2. nur die jüngsten, aber heterogenen Daten.

In demselben einfachen MLP bricht also die erste Art von Daten eindeutig zusammen, wenn mehr als ein Wert eingegeben wird.

Aber der 2. Typ funktioniert manchmal(!) besser, wenn Sie geeignete (komplementäre) Eingabedaten finden.

Zum Beispiel ergeben die Position des Preises in einer Spanne und die Position eines Oszillators manchmal ein funktionierendes Modell, das den Erfolg bei verwandten Paaren wiederholt.

Mit der ersten Art von Daten ist dies unmöglich, denn mit jeder neuen (zeitlich alten) Eingabe erhält das Ergebnis für verbündete Paare den absoluten Zufallswert.


So kam ich auf die Idee, dass es ein Lernen im informationellen Sinne gibt (nicht an Beispielen aus dem Leben, sondern an Beispielen aus der virtuellen Umgebung). Und die virtuelle Umgebung sind Bits.

Wenn wir die Frage nach den Bytes und warum es so viele von ihnen (Zeichen) gibt, weglassen, bleibt eines übrig: Nicht nur Zahlen, sondern auch Zeichen sind Gegenstand des Lernens.
Und daher - die Eingabedaten sollten nicht nur einen numerischen Wert haben, denn die Zahl hat einen Potenzfaktor (an sich - schon Gewicht), sondern sollten eine qualitative Form haben (a, B, C), wobei diese Zeichen gewichtet werden - schon durch Zahlen.

Dementsprechend muss man, wenn man eine Lernarchitektur komponiert, nicht unbedingt Ansichten aus Lehrbüchern haben, es ist wirklich fast ein kreativer Prozess.

Aber um aus der Kreativität herauszukommen und den Weg der Rechtfertigung zu gehen, ist es notwendig, zumindest zu beschreiben, was Lernen im informatorischen (angewandten) Sinne ist
 
Andrey Dik #:
D.h. das Lernen eines Prozesses, der die Schätzung maximiert (oder den Fehler minimiert), richtig?

Nein. Lernen kann ohne Bewertung erfolgen. Benotung ist eine Option.

Wenn Sie die gesamte Multiplikationstabelle auswendig lernen. Ob Sie benotet werden oder nicht, Ihr Wissen wird sich nicht ändern (wenn Sie es gut auswendig gelernt haben).
 

A ndrey Dik #: D. h., Lernen ist ein Prozess, der die Schätzung maximiert (oder den Fehler minimiert), richtig?

Beim Lernen geht man nicht die Optionen durch:

3*3=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11...
und dann berechnet man die Differenz zu 9 und lernt daraus, dass die Antwort wirklich 9 ist. Man prägt sich 9 sofort ein.

 
Forester #:

Nein. Lernen kann auch ohne Noten stattfinden. Noten sind eine Option.

Wenn du das gesamte Einmaleins auswendig lernst. Ob du benotet wirst oder nicht, dein Wissen wird sich nicht ändern (wenn du es gut auswendig gelernt hast).

Woher wissen Sie, ob Sie das Einmaleins vollständig oder nur teilweise ohne Noten gelernt haben?
 
Forester #:

Nein. Lernen kann auch ohne Noten stattfinden. Noten sind eine Option.

Wenn du das gesamte Einmaleins auswendig lernst. Ob du benotet wirst oder nicht, dein Wissen wird sich nicht ändern (wenn du gut auswendig gelernt hast).

F örster #:

Es ist nicht so, dass du die Optionen durchgehst, wenn du lernst:

3*3=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11...
und dann rechnest du die Differenz mit 9 aus und lernst dadurch, dass die Antwort wirklich 9 ist. Du merkst dir die 9 sofort.


Wie werden Sie wissen, ob Sie das Einmaleins vollständig oder nur teilweise ohne Note gelernt haben?

 
Andrey Dik #:


Woher wissen Sie, ob Sie das Einmaleins vollständig oder nur teilweise gelernt haben, ohne eine Note zu bekommen?

Man weiß es nicht. Man lernt, was man zu lernen hat.
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