Neuromantes, no paséis de largo :) necesito consejo - página 6

 

Ya sé qué pares probar a continuación :)

 
TheXpert:

Ya sé qué pares voy a probar a continuación :)

Intenta no probar los pares, sino los DT...

;)

 
alexeymosc:

¿Cómo se aborda el problema del reentrenamiento de las redes neuronales? ¿Cómo se forma la muestra de ensayo?

No lo hay. Con una determinada proporción de pesos y patrones, este problema deja de producirse. Antes hablaba del muestreo.

Obviamente, el sistema aprende bien y se aproxima a los patrones en los segmentos de prueba, pero a veces falla en los segmentos de validación. Tal vez tenga sentido dar una forma diferente a la muestra de prueba...
Si fuera tan sencillo... Podría tener sentido... ¿Y al revés?
 

Estas opciones están en mi mente en este momento, como se dice:


- La muestra de prueba siempre está formada por los datos más recientes anteriores al corte de validación (hay que tener en cuenta el "Efecto de Recencia de las Series Temporales", aunque esto también es una de las suposiciones a priori del investigador, pero se puede intentar);


- La muestra de prueba se mezcla aleatoriamente con la muestra de entrenamiento;


- La muestra de prueba no se mezcla aleatoriamente con la muestra de entrenamiento, sino que es del tipo 000100010001, es decir, cubre el espacio de la muestra de manera uniforme.



Y pruebe con un tamaño de muestra diferente para cada caso. Opciones:


- igual al corte de validación;


- calculado sobre la base del error de muestreo, es decir, un intervalo de confianza del 5% y un nivel de confianza del 95%.

 

Así que entiendo que no utiliza una muestra de prueba en absoluto... Sólo hay que entrenar la red y seguir adelante, es decir, probarla de una vez. ¿Y si la red se entrena con los mismos datos (muestra de entrenamiento) y la calidad del entrenamiento se evalúa en la muestra de prueba? Y entonces - OOS.

IMHO - la muestra de prueba es necesaria para controlar el entrenamiento de la red.

 

Estoy de acuerdo con alexeymosc. Si te metes en redes neuronales, debes estar bien armado.

Creo que se llama así:

  • Muestreo de datos de entrenamiento (segmento de datos A; estimar el error en él no tiene sentido),
  • validación (estima el error en otro segmento de datos, B; el segmento B está implícitamente implicado en el entrenamiento, ya que B determina el final del entrenamiento por el error mínimo)
  • y prueba, C (datos no conocidos en absoluto).
 
joo:

Teoría de los patrones fluidos ....


Hablas con mucha seguridad de unos patrones que fluyen. Mientras tanto, ni Yandex ni Google han oído hablar de ellos (o su búsqueda tampoco funciona :)). Y aunque probablemente sé lo que quieres decir, me gustaría algo al menos un poco más detallado si es posible.

TheXpert:

Ya sé qué pares voy a probar a continuación :)


¿Por qué pares?) Prueba algunos índices, el oro... Me pregunto qué funcionará allí.

Z.U. Y en mi opinión todas estas fotos hasta ahora dicen que el TC con esos ajustes de momento no va a funcionar. Pero de 2001 a 2005 es genial) Deberíamos hacer algunos ajustes.

 
Figar0:


1) Hablas con tanta seguridad de unos patrones que fluyen.

2) Mientras tanto, ni Yandex ni Google han oído hablar de ellos (o quizás su búsqueda tampoco funciona :)). Y aunque probablemente sepa de qué se trata, si es posible me gustaría algo al menos un poco más detallado.

.....

1) Bueno, ¿cómo podría ser si no? Sabes que es un producto de mi imaginación.

2) No es muy conocido, supongo. :) ¿Qué más puedo decir? - Justo lo que he dicho antes, puedes buscarlo en el foro. Tal vez amontone todos mis posts y escriba una especie de "síntesis" de la esencia, también me será útil.

 

Quizá sea una pregunta trivial, pero aun así.

¿Pueden decirme si esta es la forma correcta de enseñar NS o no?

¿O está mal entrenar repetidamente pero con un propósito diferente para el indicador, y debería ser así?

En todo caso, uso NeuroSolutions.

 
Summer:

¿Puede decirme si esta es la forma de enseñar NS o no?

No veo ninguna buena razón para decir que no. ¿Por qué no? ¿Los datos son nuevos? Sí.

La enseñanza mediante el método de la ventana (es decir, obtener esencialmente una fórmula de recurrencia) es exactamente como se enseña.