Réseaux neuronaux hybrides. - page 5
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OK. Je vais attendre et voir :) Cela ressemble beaucoup à une recherche de rayons.....Non, ce n'est pas une recherche de rayon. Et, à proprement parler, pas un algorithme génétique au sens classique du terme. Je n'ai décrit que l'épine dorsale, pour ainsi dire, de mon algorithme. Et c'est très similaire à GA.
agréable. 2 barres entrantes ?
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Fermer seulement. Nadaže, et c'est assez bien, mais imaginez si vous y mettiez une balançoire ? Encore une fois, avez-vous vérifié le surentraînement ?Je suggère que le meilleur filtre pour les moments uniques est de les intégrer. La grille aura plus de chances d'isoler un phénomène qui se répète.
puis vous écrivez, mais décrivez-le plus en détail :
Qu'est-ce que l'intégration du bruit ? .......................
Si vous voulez dire exactement supprimer le bruit en faisant la moyenne, ce n'est pas une bonne idée. Ce n'est pas une bonne idée d'extrapoler à partir de BP, et ce n'est pas la meilleure façon d'utiliser NN.
Pour limiter un réseau à la recherche de pépites floues en une seule fois (appelons cela l'effet d'abstractionnisme), nous réduisons le nombre de neurones, de sorte que nous gagnons en généralisabilité du réseau et rendons impossible l'apprentissage d'un grand nombre de matériaux par le perceptron. Nous allons cibler le réseau pour trouver une seule chose, mais la plus rentable sur les données.
Il n'est pas nécessaire de castrer le cerveau pour le rendre plus intelligent. Il doit être formé correctement, sans utiliser de filtres de moyenne dans le processus. Mais qu'est-ce que ça veut dire, châtrer ? Je n'ai aucune idée de ce que tu alimentes à l'entrée. Peut-être que 20 neurones, c'est beaucoup, ou peut-être que 10 000, ce n'est pas assez. En fait, vous ne devriez pas essayer de forcer NN à se souvenir de l'une ou l'autre "chose". Un réseau correctement formé est capable d'extraire des données qu'il ne connaît pas à partir du peu d'informations dont il dispose.
"Ne lisez pas trop de livres" C - je ne me souviens pas de qui a dit....
Non, ce n'est pas une recherche de rayon. Et, à proprement parler, pas un algorithme génétique au sens classique du terme. J'ai seulement décrit l'ossature de base de mon algorithme, pour ainsi dire. Et c'est très similaire à GA.
Si vous l'avez inventé, alors vous êtes un grand inventeur :) L'avez-vous vraiment testé ?Fermer seulement. Nada, et c'est plutôt bien, mais tu peux imaginer si tu mets une balançoire là-dedans ? Encore une fois, avez-vous vérifié le surentraînement ?
Non.
Si vous l'avez inventé, alors vous êtes un grand inventeur :) L'avez-vous vraiment testé ?En fait, je l'ai inventé quand j'étais en 3ème ou 4ème année. Quand faites-vous l'extraction des racines ? Ici, j'ai fait des racines carrées, des racines cubiques... Je l'ai fait sur une feuille de cahier à carreaux.
Je l'ai testé. Les résultats sont vraiment impressionnants.
J'enseigne au stade de l'initialisation de l'indicateur. Et puis il pense tout seul...
J'enseigne au stade de l'initialisation de l'indicateur. Et puis il pense tout seul...
Essayez d'écrire un Expert Advisor sur cet indicateur. Je pense que le résultat vous surprendra. Désagréable...
En fait, je l'ai inventé quand j'étais en 3ème ou 4ème année. Quand extrait-on les racines ? Ici, je faisais des racines carrées, des racines cubiques... Mais sur une feuille de cahier à carreaux.
Je l'ai testé. Les résultats sont vraiment impressionnants.
Nous allons donc l'intégrer dans le développement. Faites un rapport sur le bruit.