이니셜라이저는 네트워크 구조에 대한 테이블 형식 데이터를 초기화 형식으로 변환하고 "이제 이 함수를 호출해야 합니다. 그렇지 않으면 이 루프에 많은 반복이 발생합니다"라는 형식으로 변환하므로 네트워크의 기능에 따라 다릅니다. 이와 같이 네트워크를 생성할 수 없으면 이 실패로 인해 초기화 장치에 제한이 발생합니다.
관리자는 저장/로드, 시각화 도우미에 의해 생성된 내용 저장, 저장된 내용을 로드하지만 초기화 프로그램이 종속된 경우 종속성이 이를 통해 관리자와 시각화 도우미 모두에게 전달됩니다. 예를 들어 사용자가 * wg의 결과를 쌍으로 추가한 다음 곱해야 한다는 요구 사항을 입력했는데 네트워크 기능이 이를 지원하지 않으므로 시각화 도우미에 제한을 도입해야 하며 이것이 종속성입니다.
쓰레기. 이러한 환상은 어디에서 오는가? 무슨 말씀을 하시는지 이해를 못하시는 것 같아요.
의존성은 어디에??
약간 오해했습니다. 종속성은 직접적이지 않고 역방향으로 체인을 따라 전송됩니다. 네트워크가 무언가를 수행할 수 없는 경우(일종의 구성 생성) 상위 블록을 작성할 때 이를 고려해야 합니다. 이것이 종속성입니다. . 그들은 네트워크의 기능을 분석하고 위시리스트의 대부분을 지원하도록 계획해야 하며 나머지는 상위 블록에 제한을 가해야 합니다. 네트워크의 승인된 구성이 있을 때까지 상위 블록에 대해 이야기하기에는 너무 이르다. 왜냐하면 그것들은 불확실성의 분야에 떠 있기 때문이다.
위협 다른 방향으로 이동하여 모든 블록을 있는 그대로 작성한 다음 불일치가 식별되면 패치를 적용한 다음 다시 패치를 수행하여 결과적으로 패치의 양이 임계 수준에 도달하면 모든 것을 분석하고 모든 것을 다시 작성할 수 있습니다. 할퀴다. 약간 지루하지만 즉시 작업에 착수하여 점차적으로 모든 불일치를 드러낼 수 있습니다.
이미 결정하고 적용했습니다. 이 스레드에도 게시되었습니다.
나는 tol64가 게시한 자료를 기반으로 작성했습니다. 나는 그런 제안을 본 적이 없습니다(부주의하거나 부족해서).
내가 무언가를 복제했다면 NeuroOpenSource 를 허용해도 상관 없습니다. 제거합니다.
더엑스퍼트 :
dll은 허용되지 않습니다
중복되는 것이 있다면 상관없어요 뉴로 오픈 소스 제거합니다.
그는 관리자가 아닙니다 :) .
글쎄, 나는 지금까지 핸들을 옮기라고 말했고, 그러면 MQ가 감각에 와서 특별한 경우에 대한 특별한 방법을 만들 것입니다 :o)
포용할 수 없는 것을 포용하려고 할 필요가 없습니다. 점진적으로 좋아집니다. 다음과 같은 기본 엔터티가 현재 부상하고 있습니다.
__________________________
네트워크 (계층, 시냅스 및 버퍼로 구성).
네트워크에서 구성 가능한 모든 매개변수를 열거하고 적용해야 하는 교사 (외부 범용 학습 알고리즘). 예를 들어, 유전 교사. 일반적으로 훈련은 기본적으로 레이어와 그리드 내부에 재봉됩니다.
초기화 . 아마도 가장 간단한 엔터티 :) 사용자 지정 네트워크 매개 변수를 초기화합니다.
패턴 관리자 . 패턴을 생성(생성)하고 로드 및 저장할 수 있는 엔티티는 네트워크와 호환됩니다.
비주얼 매니저 . 네트워크를 시각적으로 디자인할 수 있는 엔터티입니다.
데이터 핸들러 . 패턴을 정규화하고 분석하기 위한 엔티티입니다.
__________________________________________
잊지 않으셨나요?
모든 엔터티는 어떤 방식으로든 연결되어 있지만(즉, 일부 엔터티는 인터페이스를 통해 다른 엔터티를 지원한다고 가정) 본질적으로 독립적입니다.
__________________________________________
현재로서는 최소한의 지원 계약으로 문제 없이 Web Trainer Pattern Manager와 Data Processor를 동시에 개발하는 것이 가능합니다.
잊지 않으셨나요?
모든 엔터티는 어떤 방식으로든 연결되어 있지만(즉, 일부 엔터티는 인터페이스를 통해 다른 엔터티를 지원한다고 가정) 본질적으로 독립적입니다.
__________________________________________
현재로서는 최소한의 지원 계약으로 문제 없이 Web Trainer Pattern Manager와 Data Processor를 동시에 개발하는 것이 가능합니다.
예, 나는 아무것도 잊지 않은 것 같습니다. 모든 것이 있습니다.
한 가지 추가 사항 - 패턴 관리자가 어드바이저의 표준 마스터 생성기와 어느 정도 호환되는 것이 바람직합니다 (마스터 자체를 완료해야 할 수도 있음). 따라서 표준 마스터를 사용하여 신경 엔진에 대한 패턴을 생성할 수 있습니다.
다음 아키텍처 요점을 고려할 것을 제안합니다.
1) 다음을 허용하는 지표 형태의 모든 외부(NS 관련) 데이터를 준비합니다.
- 전체 시스템에서 독립적이어야 합니다.
- 아이디어의 "정확성"을 시각적으로 평가
- 정규화 방법 선택
2) OpenCL을 적극적으로 고려합니다(유감스럽게도 CUDA는 AMD GPU의 행복한 소유자에게 제공되지 않음).
- HD6970용 1536 스트림 프로세서 - 이것은 CPU의 6코어가 아닙니다.
- 대부분의 경우 신경망 훈련은 GPU에 완벽하게 맞는 SIMD 작업입니다.
- 전체 단지의 아키텍처는 초기에 이러한 요구 사항을 고려하여 설계되어야 합니다.
3) 하위 시스템(구성, 네트워크, 요청 등) 간의 모든 파일 순환은 XML로 유지되어야 합니다.
- 개방형 표준
- 100500 비주얼 에디터
- 기성품 파서 https://www.mql5.com/en/code/97
네트워크 (계층, 시냅스 및 버퍼로 구성).
네트워크에서 구성 가능한 모든 매개변수를 열거하고 적용해야 하는 교사 (외부 범용 학습 알고리즘). 예를 들어, 유전 교사. 일반적으로 훈련은 기본적으로 레이어와 그리드 내부에 재봉됩니다.
이니셜라이저 는 아마도 가장 간단한 엔티티일 것입니다. :) 네트워크의 구성 가능한 매개변수를 초기화합니다.
패턴 관리자 네트워크와 호환되는 패턴을 생성(생성), 로드 및 저장할 수 있는 엔티티입니다.
시각적 관리자 네트워크를 시각적으로 디자인할 수 있게 해주는 개체입니다.
패턴 정규화 및 분석을 위한 데이터 핸들러 엔티티.
내가 이해하는 패턴 관리자 는 Initializer 형식의 다양한 네트워크에 대한 기성 템플릿입니다. 그런 다음 그들은 의존적입니다.
또한 Visual Manager 는 MP를 통해 Init 형식으로 생성된 Initiator TC VM 저장에 종속됩니다.
이니셜라이저 는 네트워크에 따라 다릅니다.
물론 외부 유형의 GA가 아닌 한 교사 는 네트워크 자체에 재봉되어야 합니다. 따라서 내부 교육자는 네트워크 에 의존합니다.
데이터 핸들러는 자체적으로도 독립된 엔티티입니다. o), 전처리기는 후처리기에 의존하지 않습니다(중요한 것은 동기화를 잃지 않는 것입니다).
일반적으로 우리는 지금까지 두 개의 독립적인 요소인 네트워크와 프로세서만 가지고 있습니다.
내가 이해하는 패턴 관리자 는 Initializer 형식의 다양한 네트워크에 대한 기성 템플릿입니다. 그런 다음 그들은 의존적입니다.
패턴 관리자는 파일에 대한 쓰기 패턴을 읽고 시간 필터 로 작업할 수 있는 것이 아닙니다.
또한 Visual Manager 는 Initializer 에 종속됩니다.
이니셜라이저는 그것에 미끄러진 데이터만 초기화합니다. 어떤 종속성이 있습니까?
이니셜라이저 는 네트워크에 따라 다릅니다.
위 참조.
물론 외부 유형의 GA가 아닌 한 교사 는 네트워크 자체에 재봉되어야 합니다.
외부입니다. 나는 그것을 괄호 안에 썼다.
두 가지 흥미로운 SVM 알고리즘: 커널 기능으로 동적 시간 왜곡이 있는 SVM: http://notendur.hi.is/steinng/ijcnn08.pdf 증분 SVM 학습: http://www.isn.ucsd.edu/svm/incremental/
이니셜라이저는 네트워크 구조에 대한 테이블 형식 데이터를 초기화 형식으로 변환하고 "이제 이 함수를 호출해야 합니다. 그렇지 않으면 이 루프에 많은 반복이 발생합니다"라는 형식으로 변환하므로 네트워크의 기능에 따라 다릅니다. 이와 같이 네트워크를 생성할 수 없으면 이 실패로 인해 초기화 장치에 제한이 발생합니다.
관리자는 저장/로드, 시각화 도우미에 의해 생성된 내용 저장, 저장된 내용을 로드하지만 초기화 프로그램이 종속된 경우 종속성이 이를 통해 관리자와 시각화 도우미 모두에게 전달됩니다. 예를 들어 사용자가 * wg의 결과를 쌍으로 추가한 다음 곱해야 한다는 요구 사항을 입력했는데 네트워크 기능이 이를 지원하지 않으므로 시각화 도우미에 제한을 도입해야 하며 이것이 종속성입니다.
초기화 프로그램은 네트워크 구조에 대한 표 형식의 데이터를 초기화 형식으로 변환합니다.
쓰레기. 이러한 환상은 어디에서 오는가? 무슨 말씀을 하시는지 이해를 못하시는 것 같아요.
의존성은 어디에??
쓰레기. 이러한 환상은 어디에서 오는가? 무슨 말씀을 하시는지 이해를 못하시는 것 같아요.
의존성은 어디에??
약간 오해했습니다. 종속성은 직접적이지 않고 역방향으로 체인을 따라 전송됩니다. 네트워크가 무언가를 수행할 수 없는 경우(일종의 구성 생성) 상위 블록을 작성할 때 이를 고려해야 합니다. 이것이 종속성입니다. . 그들은 네트워크의 기능을 분석하고 위시리스트의 대부분을 지원하도록 계획해야 하며 나머지는 상위 블록에 제한을 가해야 합니다. 네트워크의 승인된 구성이 있을 때까지 상위 블록에 대해 이야기하기에는 너무 이르다. 왜냐하면 그것들은 불확실성의 분야에 떠 있기 때문이다.
위협 다른 방향으로 이동하여 모든 블록을 있는 그대로 작성한 다음 불일치가 식별되면 패치를 적용한 다음 다시 패치를 수행하여 결과적으로 패치의 양이 임계 수준에 도달하면 모든 것을 분석하고 모든 것을 다시 작성할 수 있습니다. 할퀴다. 약간 지루하지만 즉시 작업에 착수하여 점차적으로 모든 불일치를 드러낼 수 있습니다.