L'étiquette du marché ou les bonnes manières dans un champ de mines - page 46

 
paralocus писал(а) >>

Pourquoi ai-je besoin de délais ? Que ceux qui les ont inventés fassent du commerce avec eux.

Et qu'est-ce qui est incrémental pour vous alors ? Un certain temps ? Un volume ? Takeprofit ?

 
YDzh >> :

Qu'est-ce qui est donc incrémental pour vous ? Dans un certain laps de temps ? >> Takeprofit ?

L'augmentation du quotient n'est en aucun cas liée au temps. Il y a une augmentation du quotient de N points, par exemple vers le haut - c'est un symbole.

 
paralocus писал(а) >>

L'augmentation d'un quotient n'est en aucun cas liée au temps. Il y a une augmentation de la cote de N points, par exemple vers le haut - c'est un symbole.

Et combien de temps il faut attendre pour cette augmentation et quel sera le prélèvement - c'est une dixième question... Très bien, vous êtes le patron...

 
YDzh >> :

Et combien de temps attendre pour cette augmentation et quel sera le prélèvement est une dixième question... Très bien, c'est ça, tu es le patron...

Vous n'êtes pas obligé d'attendre, ce n'est pas nécessaire, mais le prélèvement se fera de toute façon - c'est le business.

 

Voici un exemple de la façon dont les poids convergent vers un minimum global pendant l'apprentissage de la grille:

Voici deux cas avec des points de départ différents pour les pondérations. Vous pouvez voir qu'à la fin de l'entraînement, les oscillations s'estompent doucement pour chacun des poids et qu'ils convergent approximativement vers les mêmes valeurs. L'exemple est donné pour un seul neurone avec trois entrées.

 

Incroyable, les photos ! Partagez votre traitement :-)

Au fait, je vis à Korolev.


 

Pas de problème.

Cette image illustre l'apprentissage du prochain décompte du quotient :

Vous pouvez voir que les valeurs optimales des poids sont stables d'une expérience à l'autre, mais qu'elles sont significativement biaisées par rapport aux résultats précédents obtenus sur le comptage à rebours. Cela indique une faible stationnarité du BP du type de marché et la nécessité de recycler la fille à chaque décompte.

 
Neutron >> :

Pas de problème.

Cette image illustre l'apprentissage du prochain décompte du quotient :

Vous pouvez voir que les valeurs optimales des poids sont stables d'une expérience à l'autre, mais qu'elles sont sensiblement décalées par rapport aux résultats précédents obtenus sur le comptage à rebours. Cela indique une faible stationnarité du BP du type de marché et la nécessité de recycler la fille à chaque comptage.

Cela peut également être dû au rationnement.

 
registred >> :

Cela pourrait aussi être dû au rationnement.


Mais la chose, d'accord, est belle - :)


 
paralocus писал(а) >>

Mais la chose est, d'accord, belle - :)

Diminuer le taux d'apprentissage - coefficient avant la parenthèse 1-L/Epox (la stabilité sera améliorée) et avoir une fonction de compression sur les poids après chaque époch, sinon ils prennent de trop grandes amplitudes dans le processus d'apprentissage. C'est du pareil au même, mais parfois le poids arrive à saturation et devient perdu pour l'apprentissage (typique pour une bicouche non linéaire).