"New Neural "は、MetaTrader 5プラットフォーム用のオープンソース・ニューラルネットワークエンジンプロジェクトです。 - ページ 82

 
ウラン です。
すべて答えたつもりですが、もしかしたら見落としていることがあるかもしれませんので、もし見落としていたら、もう一度教えてください。
コグニトロンとホップフィールドOh and ok, echo network )))です。)
 
gpwr

まず、少し話がそれますが。カリフォルニア工科大学の「PolyWorld」というプロジェクトがありました。このプロジェクトの目的は、仮想の生き物の二次元世界を作り、簡単な脳神経網を持たせ、生きるために見る、動く、食べ物を探す、繁殖する、殺し合う(食べ物の量は限られている)等の能力を持たせることでした。ブレインネットワークは、与えられた入出力機能を持つ複数のニューロンと、ニューロン間の可塑的な(学習可能な)シナプスで構成されている。生まれたとき、神経細胞間の結合はランダムである。この仮想世界の進化を観察することがプロジェクトの目的でした。ご興味のある方は、このプロジェクトに関するレクチャーをこちらでご覧ください(興味深いのは16分から)。

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

さて、本題です。神経細胞が互いに接続され、初期のランダムな重みを介して入力と出力に接続されたネットワークに遺伝学を適用しようとした人はいるだろうか?シナプスは、ヘブの法則や他の教師なし学習の法則を適用することで現れたり消えたりする。 FXで取引するトレーダーが、それぞれ一定の初期預金を持っていて、他のトレーダーを犠牲にしてそれを増やそうとする、そんなネットワークの仮想世界を作るのである。例えば、あるトレーダーが利益を上げるたびに、他のトレーダーの資金から利益が差し引かれるなど、総資金は一定でなければならない。 トレーダーは、生き残るため、つまり預金を失わないために互いに競争しているのだ。ネットワークトレーダーを横断する可能性などを紹介することができます。つまり、市場でネットワークを進化させるための真の環境を作ることです。

mql4でLifeを書き直した後にこんなアイディアが浮かんだので、echoに慣れた頃に書いてみる必要があると判断したのですが、実は今になってようやく実装する気になりました。

今、実装の仕方が見えてきたところです。

 
TheXpert です。
コグニトロンとホップフィールドあ、あと、エコーネットワークはOKです )))

コグニトロンはどうしたんだ?

ホップフィールドについては、すでに書きました。

エコーは、そのモデル自体が嘘をつくことを望んでいるのです。

どのモデルもベッドを壊してしまうので、もし実装方法が分からないのであれば、特定のネットワークの何が実装しにくいのか具体的に聞いていただければ、それを説明するようにします。

 
ウラン です。

コグニトロンはどうしたんだ?

何も問題はないんです。回路図を見たことがありますか?

さあ、空気を震わせても仕方がない。不便な点は後から、実装を始めるとすぐに出てきます。

 
TheXpert です。

何も問題はないんです。回路図はご覧になりましたか?

さあ、空気を震わせても仕方がない。実装を始めるとすぐに不便を感じるのは後回し。

アクティベーション・リンクは抑制的であり、特に問題はないと思います。

もしかしたら、私の図が違うかもしれないので、見せてもらえますか?

私が提示したモデルは、入力の要約しかできないとお考えなのでしょうか。

実際には、ニューロンが入力に対して何を行うかは、CProcessingクラスの子孫によって決定されます。

また、ニューロンの種類ごとに、コグニトロンの処理を記述することができます。

 

プロジェクト 全体の将来性を考えると、スタートダッシュを決めて、飛躍的に発展させたいですね。次のようなことを抜きにして、このプロジェクトは考えられません。

1. ニューラルネットワークのトレーニングや最適化のための初期GPUコンピューティングサポートはもちろん、既にあるようなものをサポートするためのクラウドも提供します。

2.アーキテクチャの選択とその学習方法など、独自のネットワークエミュレータを作成。そのため、ユーザーは自分の戦略を立てるために必要な方法を選択することができます。

 

ビデオを埋め込もうとすると、すべて失敗します。ちょうど自分で.flvに変換しようとしているようなものです。

エリック・バーロウ:複雑さがいかにしてシンプルさをもたらすか。

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

Эрик Берлоу: Как сложность приводит к простоте.
Эрик Берлоу: Как сложность приводит к простоте.
  • 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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エリック・バーロウ:複雑さがいかにしてシンプルさをもたらすか。

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

ユーチューブからしか挿入されない(ルール)
 
ゼレニー
ユーチューブからしか挿入されない(ルール)
わかりました ありがとうございます