ハイブリッドニューラルネットワーク - ページ 2

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ネットワーク上にたくさんのスケールがあるから、学習するのに時間がかかるということですか？スケールはいくつ？学習時間はどのくらいですか？
 
joo >> :
ネットに目からウロコの情報がたくさんあって、だから習得に時間がかかるということですか？スケールはいくつ？学習時間はどのくらいですか？


そうそう、最初の段階のネットワークはフルボンドネットワークというか、畳み込みネットワークのようなものなんですが、層数が多いんです）。そして、この幸せが10倍になって交尾を始めるのです。それぞれを処理しなければならない、つまり10倍あるのです。また、儲かる仕掛けを教えるアイデアがあれば、各世代の時間間隔をすべて計算し、それぞれの子孫に実行させなければなりませんね。この操作で、私はそのリソースの多さにすっかりやられてしまい、最初の質問に戻ることにしました。
 
IlyaA писал(а)>>

そうそう、最初の段階のネットワークはフルボンドネット、つまり畳み込みネットのようなものですが、何層にもなっていますね）。だから10倍してペアリングを開始するのです。それぞれを処理しなければならない、つまり10倍あるのです。また、儲かる仕掛けを教えるアイデアがあれば、各世代の時間間隔をすべて計算し、それぞれの子孫に実行させなければなりませんね。このオペレーションは、リソースを大量に消費するため、私は最初の質問に戻ることにしました。

レイヤーの数？

 
gumgum >> :

レイヤーの数？


昔ながらの[50]-60-39-2です。フルボディーです。
 
IlyaA писал(а)>>

昔ながらの[50]-60-39-2です。本格的な

そして、遺伝子のコードについては、プライベートラインを見てください。

 

まだ、「スケールはいくつですか？トレーニング時間はどのくらいですか？"

しかし、私の理解では、コロニーには10個体しかいないのです。それはとても少ないですね。そして、集団の全員が交配できるようにするのは、無駄なことです。効率が悪いんです。

どうやら、動作に時間がかかっていることから、アルゴリズムにも問題があるようです。

母集団を200個体としています。一人一人が持つ遺伝子は最大で30万個。学習時間は10分。

まずこのように、2つの変数を持つ簡単な関数を実行してみてください。

F=MathPow(MathCos(2*x*x)-1.1,2)+MathPow(MathSin(0.5*x)-1.2,2)-MathPow(MathCos(2*y*y)-1.1,2)+MathPow(MathSin(0.5*y)-1.2,2)とする。

で、検索範囲は-5～5です。この変数範囲では、関数は1つのグローバル最大値（x=-3.315699...; y=-3.072485...）と1つのグローバル最小値（x=3.0702175...; y=3.3159335...) を持っています。

遺伝学者が380ミリ秒の最小値を探しているんです。そして、同じ時間......最大で

単純な関数でアルゴリズムを最適化する。そして、ニューラルネットワークのトレーニングを開始します。

 

昨日は10-15-10-1のグリッドを書きました。

てんちょ

 
joo >> :

しかし、私の理解では、コロニーには10個体しかいない。それはとても少ないですね。そして、母集団の全員が交配することを認めてはいけないのです。効率が悪いんです。

200個体の母集団を使用しています。一人一人が持つ遺伝子は最大で300000個。10分ほどで習得できます。

どこで交配させてると書いたんだ？もちろん、80％～20％の廊下はダメです。

XORとか読んでないの？

グリッドの構造を明らかにする（200個ずつの標本である）。

人口を増やすことを推奨しているのでしょうか？差し支えなければ、小さな実験を仕掛けてみてください。200人の場合と25人の場合の単純作業の訓練にかかる時間（時間、母集団数）。あとは変更しないでおきましょう。今のところ、まったく実験していないんです。

 

最適化パラメータ。

1.継続確率廊下80-20%。

2. ウェイトステップ 0.1-0.001

3.遺伝子変異の確率 20～50

 
gumgum >> :

昨日は10-15-10-1のグリッドを書きました。

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