"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 19

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TheXpert:
Por cierto, una nota al margen para ti. La mayoría de los paquetes de genética para redes no tienen nada de genética. Y en esta lista, es sólo para las casillas de verificación o si falta la heurística (imho).
Por cierto, es bueno saberlo. He intentado utilizar este software en versión demo. Para el juicio, amañado tal esquema que el diablo se rompe las piernas - mejor hecho frente a la tarea es sólo GA. Todos los demás empiezan a tropezar o se atascan en local. Por eso se incluye la GA, para casos especialmente graves. :)
 
Urain:

Por cierto, ¿por qué no tienen BeckProp? ¿O estoy entendiendo mal algo?

Sí, no lo hacen. Aparentemente no está disponible porque es problemático utilizarlo con grandes esquemas de redes diversas y manejadores pre/post.
 
joo:
Sí, no está ahí. Aparentemente no está ahí porque es problemático utilizarlo con grandes esquemas de redes heterogéneas y manejadores pre/post.

Entonces, ¿por qué no utilizamos estos tres paradigmas como base?

Algoritmos genéticos





Enjambre de partículas





Monte carlo


¿O hay algo más que añadir?

 
Urain:
Entonces, ¿por qué no utilizamos estos tres paradigmas como base?
Sí, ve a por ello. Me lavaré las manos y empezaré un proyecto alternativo :) .
 
gpwr:
Por cierto, Vladimir, ¿quieres expresar tu punto de vista y las rejillas de forma más amplia?
 
Urain:

Entonces, ¿por qué no utilizamos estos tres paradigmas como base?

Algoritmos genéticos





Enjambre de partículas





Monte carlo


¿o debería añadir algo más?

La cuestión es que estos algoritmos son universales y pueden aplicarse a cualquier cosa.

Hay más, pero no muy populares "universales", pero no los necesitamos:

Линейное программирование — Википедия
  • ru.wikipedia.org
Линейное программирование — математическая дисциплина, посвящённая теории и методам решения экстремальных задач на множествах -мерного векторного пространства, задаваемых системами линейных уравнений и неравенств. Многие свойства задач линейного программирования можно интерпретировать также как свойства многогранников и таким образом...
 
TheXpert:
Ajá, tómalo. Me lavaré las manos y empezaré un proyecto alternativo :) .

Y lo más importante, con un corazón puro :o)

Andrey seguir haciendo lo que estás haciendo, yo (como se convertirá en más liberado) se dedican a motor de entrada gráfica, así, en paralelo, la mía, y luego el tiempo mostrará lo que es mejor, entonces la gente va a ponerse al día.

 
TheXpert:
Ajá, tómalo. Me lavaré las manos y empezaré un proyecto alternativo :) .
Así es con ustedes, los inteligentes. No hay compromiso. "O lo hago a mi manera o me lavo las manos". No puedes hacer eso.
 
joo:

La cuestión es que estos algoritmos son universales y pueden aplicarse a cualquier cosa.

Hay más, pero no muy populares "universales":

Espera, has volcado aquí los métodos de optimización, no toda la optimización es apta para el aprendizaje, por ejemplo el método de Newton está definido sólo para función conocida, si no se conoce el tipo de función no se puede calcular a secas, para eso se usan métodos cuasi-newtonianos (no puedo decir para otros a simple vista, pero supongo que también hay limitaciones).

Nuevamente vale la pena aplicar el modelo de cribado evolutivo, si un método es desconocido debe ser cojo (a no ser que se haya inventado ayer y sólo sea poco conocido). La mayoría de los métodos de optimización tienen 300 años de antigüedad.

 
Mischek:
Así es con ustedes, los inteligentes. No hay compromiso. "O lo haces a mi manera o te lavas las manos". No puedes hacer eso.
El punto crucial aquí es que todos estos métodos requieren memoria adicional para el aprendizaje.
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