"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 50
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Hay un matiz en el problema del flujo de trabajo, ya que los métodos de procesamiento de datos dependen del tipo de neurona, deben ser parte de un objeto del tipo de neurona.
1) La novedad está en lo que hay que considerar como capa. Si tal formulación, como he dado, sería difícil organizar el cálculo en la GPU.
2) Si me detuviera en la formulación de TheXpert , habría problemas con la carga de la GPU.
1) ¿Por qué?
2) ¿Por qué?
Una capa es una amalgama de neuronas que no dependen de la misma iteración y del mismo tipo.
¿Cómo se hace eso? ¿Cómo vas a exprimir el jugo de la GPU sin una representación vectorial? Es una de las cosas que tengo en cuenta.
¿Por qué sin vector? Las matrices de datos son externas, lo único que queda es especificar qué datos hacen qué con qué.
Así, tienes datos sobre qué neuronas hay en una capa, y los envías a la GPU para que calcule el vector de esta capa y así sucesivamente a través de las capas.
ZS ah sí en el modelo de neuronas que dibujé, hay que introducir el concepto de datos para almacenar cálculos intermedios (bueno para trabajar con GPU deben ser externos también).
1) ¿Por qué?
2) ¿Por qué?
1) Porque en mi formulación una capa puede contener diferentes tipos de neuronas, y esto son tareas atípicas que no se pueden pasar a la GPU
2) Porque en la formulación de Andrew una neurona puede ser una capa y eso amenaza con subcargar la GPU
ZS en general uno elige el menor de los males, la subcarga de la GPU no es tan terrible como la potencial incapacidad de usar la GPU.
es una pena que mql no tenga punteros a los datos, si no podríamos agregar los datos de los vectores a las neuronas directamente.
Alto, ¿por qué necesitamos la agregación, si podemos pasar el índice del vector de datos en su lugar? sería la misma vinculación de acceso directo.
ZZI Crear un objeto de referencia de datos en una neurona en lugar de un objeto de datos.
2) porque en la formulación de Andrei una neurona puede ser una capa y esto amenaza con subcargar la GPU
Si se puede fusionar... Entonces debería fusionarse.
Tengo retazos de ideas sobre cómo organizar un gas neural creciente con un motor de este tipo, pero aún no se han plasmado en palabras.
Sólo una tesis: será necesaria la reinicialización de la red. Esa misma inicialización debe estar disponible para el algoritmo de aprendizaje.
El director del proyecto puede ser gpwr. En parte podría ser yo.
Gracias por su confianza, pero no creo que encaje bien como director del proyecto. Le explicaré por qué.
De todo lo anterior, mi recomendación es esta.