앞으로 걷는 방법 - 페이지 11

 

모든 항공기는 작동하는 단순 모델을 기반으로 합니다. 많은 자유도를 가진 쓰레기(또는 많은 수의 비비행 자전거)로 비행기를 만들려는 시도는 성공하지 못할 것입니다.

단순한 시스템에서 복잡한 시스템으로 진화하는 방식으로 시스템이 발전합니다. 물론 이론적으로는 시너지 효과를 낼 수 있지만 엄청난 자원이 필요합니다.

 
Igor Volodin :

모든 항공기는 작동하는 단순 모델을 기반으로 합니다. 많은 자유도를 가진 쓰레기(또는 많은 수의 비비행 자전거)로 비행기를 만들려는 시도는 성공하지 못할 것입니다.

단순한 시스템에서 복잡한 시스템으로 진화하는 방식으로 시스템이 발전합니다. 물론 이론적으로는 시너지 효과를 낼 수 있지만 엄청난 자원이 필요합니다.

나는 시스템 전체와 별개로 몇 가지 변수를 개별적으로 최적화하는 것이 불가능하기 때문에 걷는 것이 모든 것을 함께 최적화해야 하고 이를 저장하는 것은 효과가 없다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다.

진화는 시너지 효과와 전혀 상반되지 않으며 실제 생활에서는 시너지 효과로 이어진다는 점에 유의하겠습니다. 이런 의미에서 선택 없이는 시너지를 낼 수 없습니다.

자원과 또 다른 필요를 위해 정확히 동일합니다. Synergy는 일반적으로 이 상황에서 잘못된 용어입니다. 실제로 시스템의 사용자 정의 가능성에 대해 이야기하고 있습니다.

그러나 이것은 주제에서 벗어나 여기에서 논의하고 싶지 않습니다.

 

그리고 일반적으로 Volkin을 사용하면 우리가 왜 그것을 하고 있는지 이해해야 합니다.

1. Expert Advisor /Code A가 B 보다 나은지 알아보십시오.

2. 재최적화를 위한 최적의 히스토리 크기 단계 또는 백포워드 비율을 찾는지 여부(분별 최적화, 포워드의 절대값은 중요하지 않고 상대적 중요)

3. 최적화 자체의 어떤 기준이 더 나은지 알아내십시오(분별 최적화, 포워드의 절대값 중요하지 않음, 상대값 중요)

4. 또는 데모/리얼 거래를 위한 고문을 준비 중입니다. (틱에 의한 최적화, 전체 기록을 살펴볼 필요는 없으며 여러 단계로 수행할 수 있지만 가장 최근 단계)

 
Youri Tarshecki :

시스템 전체와 별개로 몇 가지 변수를 개별적으로 최적화하는 것이 불가능하므로 걷기는 모든 것을 함께 최적화해야 하며 이를 저장하는 것은 작동하지 않는다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다.

진화는 시너지 효과와 전혀 상반되지 않으며 실제 생활에서는 시너지 효과로 이어진다는 점에 유의하겠습니다. 이런 의미에서 선택 없이는 시너지를 낼 수 없습니다.

자원과 또 다른 필요를 위해 정확히 동일합니다. Synergy는 일반적으로 이 상황에서 잘못된 용어입니다. 실제로 시스템의 사용자 정의 가능성에 대해 이야기하고 있습니다.

그러나 이것은 주제에서 벗어나 여기에서 논의하고 싶지 않습니다.

축구 포워드의 주요 목표는 득점하는 것입니다. 가급적이면 챔피언십에서 득점하는 것이 좋습니다.

우리는 6-8세의 소년을 데려가 챔피언십에 보냈고 그는 그곳에서 아무 것도 할 수 없었습니다. 소년은 절망적입니까?

걷기에 관한 것이 아니라 최적화와 같은 것이므로 시스템이 작동하기 전에 시스템이 작동할 아이디어를 현지화해야 합니다.

축구학교 남학생 선발은 간접적인 근거, 얼간이의 속도, 현장의 비전이 필요하다. 그리고 나서야 그들이 공을 치도록 훈련시키고, 그 다음에야 공을 골대에 맞추십시오.

나는 사용자 정의 FF 선택과 가능한 매개변수 필드에 대해 이야기하고 있습니다(많은 매개변수가 있기 때문에).

 
Nikolay Demko :

축구 포워드의 주요 목표는 득점하는 것입니다. 가급적이면 챔피언십에서 득점하는 것이 좋습니다.

우리는 6-8세의 소년을 데려가 챔피언십에 보냈고 그는 그곳에서 아무 것도 할 수 없었습니다. 소년은 절망적입니까?

걷기에 관한 것이 아니라 최적화와 같은 것이므로 시스템이 작동하기 전에 시스템이 작동할 아이디어를 현지화해야 합니다.

축구학교 남학생 선발은 간접적인 근거, 얼간이의 속도, 현장의 비전이 필요하다. 그리고 나서야 그들이 공을 치도록 훈련시키고, 그 다음에야 공을 골대에 맞추십시오.

나는 사용자 정의 FF 선택과 가능한 매개변수 필드에 대해 이야기하고 있습니다(많은 매개변수가 있기 때문에).

축구와 좋은 비유. 당신의 소년은 재능이 있을지 모르지만 훈련 수준이 다른 10명의 다른 플레이어와 함께 집단 게임을 하는 상황에서 그를 사용하지 않고는 그가 팀에서 어떻게 플레이하는지 결코 이해할 수 없을 것입니다. 당신은 코치이고 궁극적인 목표는 팀 전체를 이기는 것입니다. 별만 이기면 축구는 서커스가 된다. 포워드는 득점한 골의 수이지 인재 육성의 성공은 아니다.

우리는 종종 게임 자체가 실제로 어떻게 진행되는지에 대해 많이 알지 못하지만 일반적으로 블랙박스입니다. 당신은 팀을 앞으로 나아가게 하고 잠자리에 들게 합니다. 그리고 그들은 단지 당신이 플레이한 점수와 그것이 게임의 과정에 대해 아는 전부를 알려줍니다. 그러므로, 당신은 당신의 소년을 다른 소년으로 바꾸거나 그에게 포워드가 아닌 수비수의 임무를 부여하고 다시 잠들고 새 점수와 이전 점수를 비교합니다.

 

WF는 지금까지 전략의 최종 견고성 추정기입니다. 그러나 무릎을 꿇고 7년 동안(최소한 5년 동안) 더 쉽게 할 수 있습니다.

전략이 소음을 가르친다면 배수가 될 것입니다. 전방에 수익성있는 매개 변수 변형이 있고 일반 표시기가 있어도 볼 수 있습니다.

또한 전략의 자유도가 너무 높아 결과적으로 조정이 필요한 경우 하나의 큰 포워드는 소진을 보일 것입니다.

 
Youri Tarshecki :
축구와 좋은 비유. 당신의 소년은 재능이 있을지 모르지만 훈련 수준이 다른 10명의 다른 플레이어와 함께 집단 게임을 하는 상황에서 그를 사용하지 않고는 그가 팀에서 어떻게 플레이하는지 결코 이해할 수 없을 것입니다. 당신은 코치이고 궁극적인 목표는 팀 전체를 이기는 것입니다.
멋진 은유로 가자) 예, 하지만 소년들 중 아무도 공을 치지 않으면 그들의 군중은 더 좋지 않습니다). 따라서 한 소년으로 시작하여 공을 몰고 빈 골을 치게 한 다음 파트너를 추가하고 패스를 연습 한 다음 공격, 수비 등의 모델을 형성하여 팀 게임을 구축하십시오. 이 과정은 진화적이며, 단순히 팀을 풀어주는 것이 아니라 그들이 공을 쫓도록 만들고 잠들게 한 다음, 공이 상대방의 골문에 들어갔고 누구의 등 뒤에서 당신의 득점을 막았는지 분석합니다.
 
Igor Volodin :
멋진 은유로 가자) 예, 하지만 소년들 중 아무도 공을 치지 않으면 그들의 군중은 더 좋지 않습니다). 따라서 한 소년으로 시작하여 공을 몰고 빈 골을 치게 한 다음 파트너를 추가하고 패스를 연습 한 다음 공격, 수비 등의 모델을 형성하여 팀 게임을 구축하십시오. 이 과정은 진화적이며, 단순히 팀을 풀어주는 것이 아니라 그들이 공을 쫓도록 만들고 잠들게 한 다음, 공이 상대방의 골문에 들어갔고 누구의 등 뒤에서 당신의 득점을 막았는지 분석합니다.

걷기는 현실의 모방이고, 실제로는 프로팀이 맞서 싸우는 것이다. 개별 촬영 선수 의 훈련 은 걷는 것이 아니라 최적화이며 표시기 자체가 작동하지 않습니다.

걸을 때 적어도 한 명의 천재를 석방 할 수 있습니다. 한 명은 현장의 전사가 아니며 적어도 100 명의 장애인이 서로 간섭합니다. 적군은 두 경우 모두 여전히 당신을 이길 것입니다.

간단히 말해서, 당신이 가장 좋아하는 대로 시도하십시오 - 그러나 나는 늑대와의 치열한 전투에서 내 의견을 얻었습니다. 내가 그를 속이려고 했음에도 불구하고 나를 이렇게 만든 것은 그였다.-)

 
Alexey Burnakov :

또한 전략의 자유도가 너무 높아 결과적으로 조정이 필요한 경우 하나의 큰 포워드는 소진을 보일 것입니다.

자유도와 적합도 사이에는 관계가 없습니다. 피팅은 전방 검사가 없는 것입니다. 얼마나 많은 최적화 매개변수가 있는지는 중요하지 않습니다. EA가 앞으로 표시하지 않고 최적화 그래프 에 표시된 대로 작동한다고 말하면 적합합니다.

자유도와 이러한 자유가 정당화되지 않을 위험 사이에는 연관성이 있습니다. 서로에게 영향을 미치지 않고 피드백 시스템을 구축하지 마십시오.

저것들. 자유도는 상호 의존적일 수도 있고 단순히 경험적으로 발견된 상수로 끝날 수도 있고 실제로 이러한 상수를 인위적으로 선택하는 동안 뒷면은 모두 아름답지만 전방의 낯선 환경에 들어가면 그들은, 반대로 완고한 스포일러가됩니다.

그러나 변수를 시스템의 학습 및 반사를 위한 옵션으로 고려한다면 모든 경우에 변수가 많을수록 좋습니다. 가장 중요한 것은 서로 간섭하지 않는다는 것입니다.

 
Youri Tarshecki :

자유도와 적합도 사이에는 관계가 없습니다. 피팅은 전방 검사가 없는 것입니다. 얼마나 많은 최적화 매개변수가 있는지는 중요하지 않습니다. EA가 앞으로 표시하지 않고 최적화 그래프에 표시된 대로 작동한다고 말하면 적합합니다.

자유도와 이러한 자유가 정당화되지 않을 위험 사이에는 연관성이 있습니다. 서로에게 영향을 미치지 않고 피드백 시스템을 구축하지 마십시오.

저것들. 자유도는 상호 의존적일 수도 있고 단순히 경험적으로 발견된 상수로 끝날 수도 있고 실제로 이러한 상수를 인위적으로 선택하는 동안 뒷면은 모두 아름답지만 전방의 낯선 환경에 들어가면 그들은, 반대로 완고한 스포일러가됩니다.

그러나 변수를 시스템의 학습 및 반사를 위한 옵션으로 고려한다면 모든 경우에 변수가 많을수록 좋습니다. 가장 중요한 것은 서로 간섭하지 않는다는 것입니다.

이 주제는 토론할 수 있습니다. 10,000개의 거래(다차원 공간의 점, 선택한 차원 - 변수로 제한됨)가 있는 경우 모든 점을 초평면에 배치하기 위해 10,000개의 변수를 입력하는 것으로 충분합니다. 그것은 이미 지옥에 맞습니다. 즉, 내가 말하고 싶은 것은

자유도와 적합도 사이에는 관계가 없습니다.

이것은 원칙적으로 사실이 아니지만 중요하지 않은 경우가 발생합니다.

자유도와 이러한 자유가 비합리적일 위험 사이에는 연관성이 있습니다.

유효성을 확인할 수 있습니다. 다른 변수는 고정된 상태에서 한 변수의 변경이 결과를 크게 변경하지 않으면 유의성이 낮은 것입니다. 그러나 이 경우 다른 변수와의 상호 작용이 손실됩니다. 사실, 시스템은 여러 변수의 상호 작용입니다.