"New Neural" è un progetto di motore di rete neurale Open Source per la piattaforma MetaTrader 5. - pagina 82

 
Urain:
Penso di aver risposto a tutto, forse ho dimenticato qualcosa, se non ti dispiace ripeterlo se non l'ho fatto.
Cognitron e Hopfield. Oh e ok, rete echo ))))
 
gpwr:

Prima, un po' fuori tema. C'era questo progetto al Caltech, PolyWorld. L'obiettivo del progetto era quello di creare un mondo bidimensionale di creature virtuali, dare loro una semplice rete cerebrale e la capacità di vedere, muoversi, trovare cibo, riprodursi, uccidersi a vicenda (la quantità di cibo è limitata), ecc. per sopravvivere. La rete cerebrale consisteva in diversi neuroni con una data funzione di input-output e sinapsi plastiche (imparabili) tra i neuroni. Alla nascita, le connessioni tra i neuroni sono casuali. Lo scopo del progetto era di osservare l'evoluzione di questo mondo virtuale. Chi è interessato può guardare una conferenza su questo progetto qui (l'interessante inizia al minuto 16):

https://www.youtube.com/watch?v=_m97_kL4ox0

E ora passiamo all'argomento. Qualcuno ha provato ad applicare la genetica ad una rete composta da neuroni collegati tra loro, agli ingressi e alle uscite tramite pesi iniziali casuali? Le sinapsi possono apparire e scomparire applicando la regola di Hebb o un'altra regola di apprendimento non supervisionato. Creare un mondo virtuale di tali reti-trader che fanno trading sul Forex, ognuno dei quali ha un certo deposito iniziale e cerca di aumentarlo a spese degli altri trader. Per esempio, ogni volta che un trader fa un affare redditizio, il profitto viene detratto dai fondi degli altri trader, o qualcosa di simile, ma i fondi totali devono rimanere costanti. I trader competono tra loro per la sopravvivenza, cioè per non perdere il deposito. Si può introdurre la possibilità di incrociare i commercianti della rete, ecc. In breve, creare un ambiente reale per l'evoluzione delle reti sul mercato.

Ho avuto un'idea simile dopo aver scritto Life su mql4, ho deciso che è necessario provare a scriverla quando ho familiarità con echo, ma in realtà sono pronto a implementarla solo ora.

Posso solo vedere come implementarlo ora.

 
TheXpert:
Cognitron e Hopfield. ah e ok, echo network ))))

Cosa c'è che non va nel cognitron?

Ho già scritto su Hopfield.

l'eco chiede solo di mentire su quel modello stesso.

Mi dispiace che ogni modello rompa il letto, quindi se non capisci come implementare, allora chiedi specificamente cosa in una particolare rete è difficile da implementare, cercherò di descriverlo.

 
Urain:

Cosa c'è che non va nel cognitron?

Non c'è niente di male. Avete visto lo schema?

Dai, non ha senso agitare l'aria. L'inconveniente verrà fuori più tardi, non appena inizierete ad implementarlo.

 
TheXpert:

Non c'è niente di male. Hai visto lo schema del circuito?

Dai, non ha senso agitare l'aria. Avrai l'inconveniente più tardi, non appena inizierai ad implementarlo.

Mi chiedevo solo come prendere la mano, mi chiedevo solo come prendere la mano.

Forse ho un diagramma diverso, puoi mostrarmelo?

Immagino che quello che hai problemi, pensi che il modello che ho presentato può solo riassumere gli ingressi?!

In realtà, ciò che un neurone farà con gli ingressi è determinato dal discendente della classe CProcessing,

per ogni tipo di neurone può essere diverso, si può anche descrivere l'elaborazione del cognitron.

 

Mi piacerebbe che il progetto partisse alla grande e si sviluppasse a passi da gigante, perché questo è il possibile futuro dell'intero progetto. Non posso immaginare il progetto senza le seguenti cose:

1. il supporto iniziale di GPU computing per l'addestramento o l'ottimizzazione delle reti neurali e naturalmente la nuvola per supportare quelle già esistenti.

2. Creazione del nostro emulatore di rete con selezione dell'architettura e dei suoi metodi di addestramento, ecc. In modo che l'utente possa scegliere il metodo richiesto per creare la propria strategia.

 

Tutti i miei tentativi di incorporare il video sono falliti. Proprio come cercare di convertire in .flv da solo

Eric Berlow: Come la complessità porta alla semplicità.

http://www.ted.com/talks/lang/ru/eric_berlow_how_complexity_leads_to_simplicity.html

Эрик Берлоу: Как сложность приводит к простоте.
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  • www.ted.com
Эколог Эрик Берлоу не чувствует себя подавленным, когда сталкивается со сложными системами. Он знает, что большее количество информации может привести к лучшему и более простому решению. Иллюстрируя советы и хитрости, которые используются, чтобы справиться с большими проблемами, он...
 
MetaDriver:

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Eric Berlow: Come la complessità porta alla semplicità.

http://www.ted.com/talks/lang/ru/eric_berlow_how_complexity_leads_to_simplicity.html

solo da youtube è inserito (regole)
 
Zeleniy:
solo da youtube è inserito (regole)
Ok, grazie.