L'étiquette du marché ou les bonnes manières dans un champ de mines - page 30
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Dans votre code - if(NormalizeDouble(SquarHid[i,j],4) != 0.0), la comparaison ne fonctionne pas.
Merci, mais il n'y a pas non plus d'erreur de "division par zéro" dans mon code.
Salut, Sergei !
Mais Grasn a dit que la 14ème version est corrompue et que le moteur est mort et a des erreurs dans les diphires. L'essentiel est que vous ne puissiez pas l'utiliser pour la première fois de votre vie. Le kit de distribution de Matkad coûte 100 roubles.
Ce n'est pas exactement "grattant". Ce que je disais, c'est qu'en 14, le moteur est moins cher et que tout se résume au vieil argument : quel moteur est le meilleur ? Waterloo Maple vs SciFace Software. En réalité, certaines sont meilleures et d'autres pires - il faut voir ce dont on a besoin. Voici un exemple, il y a un problème classique sur le mouvement de 3 planètes. Sous certaines conditions initiales, une planète capte la trajectoire de l'autre.
Voici la solution en 13 Mathcadet (captures)
Voici la solution en 14 matcadet (screw it).
Mais la version 14 a beaucoup d'avantages, beaucoup. Je vais probablement devoir passer à ce système, car le 13 se plante sous Vista. Mais la version 13 comporte déjà suffisamment de bogues, alors que dire des anciennes versions.
Salut, Sergei !
Ce sont de belles questions que vous avez soulevées. Ils sont magnifiques. Peut-être s'agit-il de la précision de la méthode numérique. Obtenez une précision plus élevée et les solutions convergeront...
Salut, Sergei !
Ce sont de belles questions que vous avez soulevées. Ils sont magnifiques. Peut-être s'agit-il de la précision de la méthode numérique. Si vous réglez la précision plus haut et que les solutions convergent...
Non, ce n'est pas une question de précision.
Neutron, si j'entre ce facteur de régulation (1 - J/N), dois-je l'utiliser pour toutes les échelles, ou puis-je l'utiliser pour les échelles de la couche cachée par exemple, et ne pas l'utiliser pour les échelles du neurone de sortie ? Pour l'instant, je ne l'utilise que pour les poids de la couche cachée. Les poids se sont plus ou moins stabilisés +/-50. J'utilise le nombre d'époques comme N.
Essayez-le de cette façon et de cette façon. Je l'applique sur toutes mes écailles sans exception. Mais cela est dû à mon amour de la simplicité en toutes choses, au désir de similitude. Peut-être que ça marchera pour toi. N est le nombre d'ères.
Une chose me trouble :
Dans ce système, la correction se fait tout le temps, que vous en ayez besoin ou non. C'est d'autant plus stagnant pour une grille d'entrée binaire.
C'est-à-dire que si le signe est deviné correctement, mais qu'il y a une différence entre l'amplitude à la sortie de la grille et le signal de test, la correction a quand même lieu. Mais est-ce vraiment nécessaire ?
Après tout, la grille, dans ce cas, ne se trompe pas...
... Mais, cela a à voir avec mon amour de la simplification en toutes choses, le stemma de sameness....
Pas une branche, mais une classe de maître ! Merci pour toutes ces informations utiles ! Je ne fais pas partie du BGC, mais les recommandations de formation fonctionnent très bien sur PNN également. Merci encore : merci Neutron !
Merci, rsi, pour vos aimables paroles. Toujours heureux de partager ses connaissances !
Une chose me trouble :
Dans ce système, la correction se fait tout le temps, que vous en ayez besoin ou non. D'autant plus stagnant pour une grille à entrée binaire.
C'est-à-dire que si le signe est deviné correctement, mais qu'il y a une différence entre l'amplitude à la sortie de la grille et le signal de test, la correction a quand même lieu. Mais est-ce vraiment nécessaire ?
Après tout, la grille, dans ce cas, ne se trompe pas...
J'ai le même comportement.
Et c'est exact, car la grille aiguise constamment la précision de la prédiction non seulement du signe...
Salut Neurton! Bref, pas encore de chance avec la double couche.
J'ai écrit un perceptron à une couche avec ORO et je l'ai fait tourner toute la journée d'hier. Il se comporte bizarrement. Il apprend et n'apprend pas, et est catastrophiquement dépendant du nombre d'époques.
Mes résultats sont donc les suivants : 8 epochs - la grille n'apprend pas, 12 epochs - la grille apprend, 13 epochs - la grille n'apprend pas.
En bref, les résultats se vantent de ce que je ne peux pas encore.
Dans tous les cas, je vais décrire un algorithme que j'ai mis en place. Voir si j'ai raté quelque chose.
1. Le perceptron a D entrées binaires, dont l'une est une constante +1.
2) La BP utilisée est une progression séquentielle des cotiers sur un certain nombre d'Open.
3. Tous les poids sont initialisés avec de petites valeurs aléatoires de l'ordre de +/-1 avant de commencer.
4. La longueur du vecteur d'apprentissage est calculée comme suit : P = 4 * D*D/D = 4*D.
5. Le vecteur d'apprentissage est transmis à l'entrée de la grille et l'erreur de grille est calculée comme suit : Qs = Test - OUT, où Test est la valeur de BP à n+1, c'est-à-dire à la lecture suivante, OUT est la sortie de la grille à n lectures.
6. Pour obtenir la valeur de l'erreur aux entrées Qs, l'erreur de grille Qs est multipliée par la dérivée de la fonction d'écrasement (1 - OUT+OUT): Q = Qs *(1 - OUT*OUT).
7. Le vecteur de correction pour chaque poids entrant dans un neurone COR[i] += Q*D[i] est calculé et accumulé pendant l'époque.
8. SQR[i] += COR[i]*COR[i] est calculé séparément et accumulé pendant toute l'époque pour chaque poids, inclus dans le neurone.
9. A la fin d'une époque, pour chaque poids, la correction personnelle est calculée et ajoutée à ce poids W[i] += COR[i]/SQR[i]
J'ai essayé d'utiliser un coefficient de (1 - j/N), ainsi que de randomiser les poids dont les valeurs absolues ont augmenté de plus de 20. La randomisation aide mieux.
P.S a corrigé une erreur dans le texte