Представляем первую статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по...
なるほど、実際に比較された方はいらっしゃらないようですね :) ディップラーニングが足場に対して優位性がないことが判明しても騙されないように、情報を探してみようと思います。そして、そこの構成パーツがMLPなので、そうでないことも十分に考えられるのですが...。
ちなみに、2層以上のものをディプラニングと呼びますが、 隠れ層が2層のMLPもディプラニングにあたります。上記リンクの記事でウラジミールが説明しているディープネットのことです。
全くもって間違っている。その情報はどこから得ているのですか？
モデルが同じように動くから予測変数が一番大事と言われていますが、それは理論上の話で、実際にはモデルの選択も非常に重要で、例えばNSは長くなりがち なので、スピードとクオリティの妥協点とか......」。
DNN 非常に高速で、テスト済みです。
MT5から Pサーバーに直接接続するか、MT5からPサーバーに直接接続したいのですが、直接接続の方が良いです。mqlで必要なニューラルネットワークをC++で書き直すのに1回必要、それだけです。
どのように確認するのですか？私には効果的です。
あ、IMHOを入れ忘れた
実践に基づくIMHO
グッドラック
ディープラーニング（深層構造学習、階層学習とも 呼ばれる）は、複数の隠れ層を 持つ人工ニューラルネットワーク（ANN）を学習課題に応用したものである。ディープラーニングは、タスクに特化したアルゴリズムではなく、データ表現の学習に 基づく機械学習 手法の広範なファミリーの一部である。学習には教師あり、部分教師あり、教師なしが ある。
オートエンコーダでのディップリングについては、たしかに早いのですが、まだ手をつけていなかったので、ロジックの問題、つまりRFに対するアドバンテージがあるかどうか
p.s. オプティマイザーでも動作するのですか？ それともクラウドで？
https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
ディープラーニング（深層構造学習、階層学習とも 呼ばれる）は、複数の隠れ層を 持つ人工ニューラルネットワーク（ANN）を学習課題に応用したものである。ディープラーニングは、タスクに特化したアルゴリズムではなく、データ表現の学習に 基づく機械学習 手法の広範なファミリーの一部である。学習には教師あり、部分教師あり、教師なしが ある。
オートエンコーダーを使ったディプリンクについて はい、速いです。でも、まだ手をつけていないので、論理的な質問でした - RFに対する利点はあるのでしょうか？
p.s. オプティマイザーでは飛ぶのか？ クラウドではどうなのか？
https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
1.この定義はどこで知ったのですか？本気ですか？時間があるときに、まともなソースのリンクを探します。
2.事前学習を伴うDNNの最大の利点は、転移学習である。大幅な高速化、高精度化、そして...darch パッケージを使用します。
3.最適化は、Rで行う必要があります。より速く、より透明で、よりフレキシブルに。
グッドラック
1.この定義はどこで知ったのですか？本気ですか？時間があるときに、まともなソースのリンクを探します。
2.事前学習を伴うDNNの最大の利点は、転移学習である。大幅な高速化、高精度化、そして...darch パッケージを使用します。
3.最適化は、Rで行う必要があります。より速く、より透明で、よりフレキシブルに。
グッドラック
ディープラーニング」という言葉は広義に理解することができるが、多くの場合、（人工）ニューラルネットワークの 分野で適用される。
https://habrahabr.ru/company/wunderfund/blog/314242/
とこちら
全員嘘かもしれない、私は知らない )
もちろん、IMHOです。
プレディクターは何のためにあるのか？時系列は予測器である。
(c)を入れるのを忘れていた :))
(c)を入れ忘れた :))
誰を引用したのですか?）
ディープラーニング」という言葉は広義に理解することができるが、そのほとんどは（人工）ニューラルネットワークの分野で適用されている。
https://habrahabr.ru/company/wunderfund/blog/314242/
そして、なんということでしょう。
おそらくみんな嘘をつくのでしょう、私は意識していません )
もちろん、IMHOです。
いいえ、そうではありません。以下は、その説明である。
はじめに
主な研究・応用分野
現在、ディープニューラルネットワーク（ここでは多層フルリンクニューラルネットワーク-MLPについてのみ述べる）の研究と応用において、隠れ層のニューロン重みの初期化のアプローチの違いで、主に2つの潮流が生まれている。
第一：ニューラルネットワークは、特に隠れ層の数が3以上になると、隠れ層のニューロンの初期化の仕方に非常に敏感になることがよく知られています。この問題の最初のきっかけは、G.ヒントン教授が提唱したものだった。これは、ニューラルネットワークの隠れ層のニューロンの重みを、RBM（constrained Boltzmann machine）やAE（autoencoder）からなる自動連想ネットワークの教師なし学習で得られた重みで初期化するものである。これらのStacked RBM (SRBM) とStacked AE (SAE) ネットワークは、ラベルのない大規模なデータセットに対してある方法で学習されます。このトレーニングの目的は、データの中に隠された構造（表現、イメージ）や依存関係を明らかにすることである。事前学習で得られた重みでMLPニューロンを初期化することで，MLPは最適解に最も近い解空間に位置することになります．これにより、その後のMLPの微調整（学習）において、より少ない学習エポックで、より少ないマークアップデータを適用することが可能となる。多くの実用的なアプリケーション（特に「ビッグデータ」処理）にとって、これらは非常に重要な利点である。
第二に、科学者グループ（Benjioら）は、隠れニューロンの初期化、特殊な活性化関数、安定化、学習方法などの具体的な方法を開発・研究することに主な努力を注いでいる。この方向での成功は、主に深層畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワーク（DCNN、RNN）の急速な発展によるもので、画像認識、テキスト解析や分類、生の音声をある言語から別の言語に翻訳する際に驚くべき結果を示している。これらのニューラルネットワークで開発されたアイデアや手法は、MLPにも適用され、同等の成功を収めている。
現在では、どちらの方向も積極的に実務に活用されています。2つのアプローチの比較実験[ ]では、一方が他方に対して大きな優位性を持つことは明らかにされていないが、それでも1つは存在する。事前学習を行ったニューラルネットワークは、ほぼ同等の結果を得ながら、学習に必要なサンプル数と計算機資源が 大幅に削減される。分野によっては、これは非常に重要なアドバンテージとなります。
グッドラック
現在では、どちらのアプローチも積極的に実用化されています。2つのアプローチの比較実験 [ ] では、一方が他方に対して大きな優位性を持つことは明らかにされていないが、1つだけ優位性があることがある。事前学習を行ったニューラルネットワークは、ほぼ同等の結果を得ながら、より少ない学習例と計算資源で 済む。分野によっては、これは非常に重要なアドバンテージとなります。
グッドラック
最近は、以前から親しんでいたGARCHに回帰しています。数年間、機械学習に魅了されてきた私が非常に驚いたのは、為替を含む金融時系列へのGARCHの適用に関する膨大な数の出版物である。
ディープネットワークで似たようなものはありますか？