"New Neural" est un projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5. - page 75
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La question n'est pas de savoir lequel. Je me demande juste si l'AG, avec un matériel aussi faible, y arrivera ?
Une version allégée de l'algorithme joo.
Eh bien, vous pouvez l'estimer approximativement. Il suffit de le lancer une fois dans l'historique FF et de mesurer le temps, puis de le multiplier par 10000. Vous obtiendrez un résultat assez réaliste, qui correspond à ce que vous obtiendrez si vous suivez la formation.
Et c'est... Qu'y a-t-il à se réjouir ? :)
Eh bien, vous pouvez l'estimer approximativement. Pour ce faire, parcourez une fois l'historique de FF, en mesurant le temps, puis multipliez par 10000. C'est tout à fait réaliste ce que vous obtiendrez si vous le faites passer par la formation.
Et c'est... Qu'y a-t-il à se réjouir ? :)
Pas tout à fait adéquat, il faut encore mesurer séparément et soustraire le temps total du FF pour obtenir la valeur nette de l'exécution de l'algorithme.
vous pouvez alors multiplier par le nombre de paramètres.
Les escalopes sont séparées des mouches.
J'ai un jour pensé à écrire un testeur pour entraîner une petite grille avec Tester GA, comme celle que j'ai dessinée plus haut, 6 échelles 3 neurones, tâche XOR, mais je n'arrive toujours pas à mettre la main dessus :)
Je parle de :
1) Ce qu'il faut enseigner,
2) combien d'exemples,
3) une erreur, etc.
1) Pour l'expérience, essayez d'approximer une fonction, par exemple celle de l'article.
2) Eh bien, au moins 1000, je pense.
3) ZFF est la plus petite erreur avec la surface de la fonction de test.
Et c'est... Qu'y a-t-il à se réjouir ? :)
3) ZFF est la plus petite erreur avec la surface de la fonction de test.
ZFF - Je ne comprends pas. ?
Valeur de FF, ou - VFF, pour suivre la terminologie de l'article.
la plus petite erreur est un concept insaisissable...
Je m'en vais maintenant, il y a déjà trop de moi ici. Si j'ai d'autres questions, je les poserai en privé, afin de ne pas encombrer l'espace. Je vous montrerai les résultats.
Avec un peu de chance, Urain & yu-sha proposeront une architecture et une description du réseau.
Un problème XOR résolu par un GA testeur standard, pour 100 exemples de 14 erreurs discrètes.
il y a deux mailles dans le code pour deux neurones en cascade, et pour trois neurones comme dans le MLP classique.
pitch en haut des commentaires, pour 7 paramètres pas 0.005, pour 9 poids 0.2-03 avec entrée 0.2, indépendant 03.
donc le jeu mais joli.
ZZZ Je suis un imbécile, j'ai donné dans les exemples de coins de 1 par exemple, et le milieu 0. Et peu importe comment la grille torsades des deux zéros à l'entrée ne peut pas donner 1.
Je vérifie que l'erreur des sorties de grille doit être égale à zéro en forme discrète, et tend vers zéro en réel.
C'est donc étrange, j'ai inversé les sorties mais l'erreur est restée, même en augmentant un bit à 16, d'accord, je vais l'écrire sur GA :) Peut-être que j'ai sommeil maintenant.
Aujourd'hui, c'est le jour des aînés :)
Silence total, tout le monde fume l'interview.