Redes neuronales híbridas. - página 2
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
¿Quieres decir que hay muchas escalas en la red y que por eso se tarda mucho en aprender? ¿Cuántas escalas? ¿Cuánto tiempo se tarda en aprender?
Oh sí, la red en las primeras etapas es de enlace completo, o como las redes de convolución, pero hay muchas capas). Y toda esta felicidad se multiplica por 10 y comienza a aparearse. Hay que procesar cada una de ellas, es decir, tenemos 10x. Y si tienes una idea para enseñar un truco rentable, entonces tengo que calcular todo el intervalo de tiempo para cada generación y ejecutarlo a través de cada progenie. Esta operación me ha matado totalmente con su intensidad de recursos y vuelvo a mi pregunta original.Ah, sí, la red en las primeras etapas es de enlace completo, o como las redes convolucionales, pero con muchas capas). Así que se multiplica por 10 y comienza a emparejarse. Cada uno de ellos tiene que ser procesado, es decir, tenemos 10x. Y si tienes una idea para enseñar un truco rentable, entonces tengo que calcular todo el intervalo de tiempo para cada generación y ejecutarlo a través de cada progenie. Esta operación me ha matado totalmente con su intensidad de recursos y vuelvo a mi pregunta original.
¿Número de capas?
¿Número de capas?
El antiguo [50]-60-39-2. Con mucho cuerpo.El antiguo [50]-60-39-2. A tope.
Y en cuanto al código genético, mira en la línea privada.
Todavía no ha respondido a mi pregunta: "¿Cuántas escalas? ¿Cuánto dura el entrenamiento?"
Pero tengo entendido que sólo hay 10 individuos en la colonia. Son muy pocos. Y se pierde el tiempo permitiendo que todos los de la población se entrecrucen. No es eficiente.
Al parecer, también hay algo que falla en el algoritmo, ya que tarda mucho en funcionar.
Estoy utilizando una población de 200 individuos. Cada individuo tiene hasta 300.000 genes. El aprendizaje dura 10 minutos.
Intenta ejecutar primero una función simple con dos variables, como esta:
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)
con un rango de búsqueda de -5 a 5. En este rango de variables la función tiene 1 máximo global (x=-3,315699...; y=-3,072485...) y un mínimo global (x=3,0702175...; y=3,3159335...)
Tengo un genetista que busca el mínimo en 380 milisegundos. Y por el mismo tiempo el máximo.
Optimizar el algoritmo en funciones simples. A continuación, empieza a entrenar las redes neuronales.
Ayer escribí una cuadrícula 10-15-10-1
pasando...
Pero según tengo entendido, sólo hay 10 individuos en la colonia. Son muy pocos. Y no hay que permitir que todos los miembros de la población se crucen. No es eficiente.
Estoy utilizando una población de 200 individuos. Cada individuo tiene hasta 300.000 genes. Se tarda 10 minutos en aprender.
¿Dónde he escrito que los tengo a todos cruzados? Por supuesto, no el corredor del 80%-20%.
¿No has leído sobre XOR o algo así?
Revela la estructura de la parrilla (que es de 200 ejemplares cada una).
¿Recomienda aumentar la población? Si no te importa, prepara un pequeño experimento. Cuánto tiempo se tarda en entrenar una tarea sencilla (tiempo, número de poblaciones) para 200 individuos y para 25 individuos. Dejemos el resto sin cambios. No he experimentado nada en este momento.
Parámetros de optimización:
1. Corredor de probabilidad de continuación 80-20%
2. paso de peso 0,1-0,001
3. Probabilidad de mutación del gen 20-50%
Ayer escribí una cuadrícula 10-15-10-1
>> Sigue...
bonito. ¿Dos barras de entrada?