네, 네트워크는 첫 번째 단계에서 완전히 연결되거나 컨볼루션 네트워크의 유형으로 연결되지만 많은 계층이 있습니다). 그리고 이 모든 행복에 10을 곱하고 짝짓기를 시작합니다. 모든 사람은 계산되어야 합니다. 우리는 10x가 있습니다. 그리고 유익한 트릭을 가르치는 아이디어가 나왔다면 각 세대에서 전체 시간 간격을 계산하고 각 후손을 통해 구동해야 합니다. 이 작업은 실제로 리소스 집약도로 나를 죽였으며 원래 질문으로 돌아갑니다.
나는 그것이 더 빠르고 경사 하강법에 동의합니다. 차이는 크지 않습니다. 유전학을 사용하는 요점은 GLOBAL 극한값을 찾을 확률이 1에 접근한다는 것입니다. 단일 기울기가 이를 표시하지 않습니다(내가 틀렸다면 맞음). 또한 최적화된 초평면의 표면에는 상당한 진폭을 갖는 무한한 수의 국부 극값이 점으로 표시되어 있습니다. 뉴런 수의 증가는 불에 연료를 더하고 초평면은 더욱 까다로워집니다. 이러한 조건에서 기울기는 수렴하지만 위에서 썼듯이 전역 극값을 찾을 확률은 50~80%입니다.
IlyaA писал(а)>> 그래디언트 디센트와 마찬가지로 더 빠릅니다. 차이는 크지 않습니다. 유전학을 사용하는 요점은 GLOBAL 극한값을 찾을 확률이 1에 접근한다는 것입니다. 단일 기울기가 이를 표시하지 않습니다(내가 틀렸다면 맞음). 또한 최적화된 초평면의 표면에는 상당한 진폭을 갖는 무한한 수의 국부 극값이 점으로 표시되어 있습니다. 뉴런의 수가 증가하여 불에 연료가 추가되고 초평면은 더욱 까다로워집니다. 이러한 조건에서 기울기는 수렴하지만 위에서 썼듯이 전역 극값을 찾을 확률은 50~80%입니다.
나는 그것이 더 빠르고 경사 하강법에 동의합니다. 차이는 크지 않습니다. 유전학을 사용하는 요점은 GLOBAL 극한값을 찾을 확률이 1에 접근한다는 것입니다. 단일 기울기가 이를 표시하지 않습니다(내가 틀렸다면 맞음). 또한 최적화된 초평면의 표면에는 상당한 진폭을 갖는 무한한 수의 국부 극값이 점으로 표시되어 있습니다. 뉴런의 수가 증가하여 불에 연료가 추가되고 초평면은 더욱 까다로워집니다. 이러한 조건에서 기울기는 수렴하지만 위에서 썼듯이 전역 극값을 찾을 확률은 50~80%입니다.
동의합니다. 그래디언트가 학습 알고리즘의 100% 수렴을 제공하지 않습니다.
나는 GA만을 사용하여 새로운 네트워크 토폴로지를 얻습니다. 평균적으로 RProp은 100-200 에포크에서 로컬 최소값의 달성을 보여줍니다.
구체적인 결과는 없습니다. 아이디어와 예측만 있을 뿐입니다. 내가 얻은 모든 퍼셉트론은 표시기 단계에 미치지 못했습니다. 나는 그들과 결혼했다. :( 그리고 현재 가장 좋은 아이디어는 알고리즘의 리소스 집약도를 극복합니다. 그러나 VERA는 계속됩니다(Nadya와 Lyuba도 마찬가지입니다.).
사실 3~4학년 때 생각해 냈어요. 뿌리는 언제 제거되나요? 여기, 나는 사각형, 3 차 뿌리를 추출했습니다. 사실, 상자의 노트북 시트에.
테틸. 결과는 정말 인상적입니다.
소리(자랑).내가 설명한 작업은 실제로 당신을 건드리지 않았습니다. 여기저기 다니는 것 같습니다. 너 뭐야. 대부분의 전자 장비는 이 원칙에 따라 만들어집니다.
우리는 추정하거나 평균하지 않고 분리합니다. 노이즈 통합이 작동하는 곳입니다.
학습의 의미는 발생하는 몇 가지 특수 기능을 선별하여 암기하는 것으로 분리하지 않는 것입니다. 그리고 우리가 징후를 제거 할 수 없다는 것도 아닙니다.
나는 지점 중 하나에서 훈련의 원칙을 설명했습니다.
학습은 일반화, 분류, 추상화 및 결론 도출 능력을 획득하는 과정입니다.
어떤 수단으로 또 다른 질문입니다.
IlyaA 작성 >>
사람들은 어떻게 훈련됩니까? :) 그들은 한 주제를 읽은 다음 다른 주제를 읽습니다. 각 주제는 개별적으로 학습됩니다. 그럼 일반화. 따라서 그리드는 그림을 기억하고 아무 것도 일반화하지 않습니다. 고도로 전문화하십시오.
위의 내용을 읽으십시오.
IlyaA 작성 >>
책을 많이 읽지 않지만 무엇을 제안합니까? TV를 보고 벽에 머리를 부딪치세요?
그 의미는 보이는 것보다 더 깊거나 오히려 이 단어들에 전혀 의미가 없는 것처럼 보입니다. 의미 - 생각하고, 추론하고, 결론을 내리고, 어리석게 들소를 삼지 마십시오.
IlyaA 작성 >>
소리(자랑).
안 필요해. 질문이 있었고 답이 있었습니다.
네, 네트워크는 첫 번째 단계에서 완전히 연결되거나 컨볼루션 네트워크의 유형으로 연결되지만 많은 계층이 있습니다). 그리고 이 모든 행복에 10을 곱하고 짝짓기를 시작합니다. 모든 사람은 계산되어야 합니다. 우리는 10x가 있습니다. 그리고 유익한 트릭을 가르치는 아이디어가 나왔다면 각 세대에서 전체 시간 간격을 계산하고 각 후손을 통해 구동해야 합니다. 이 작업은 실제로 리소스 집약도로 나를 죽였으며 원래 질문으로 돌아갑니다.왜 RProp을 사용하지 않습니까? 유전학의 경우 계산 속도가 크게 빨라집니다.
학습의 의미는 발생하는 몇 가지 특수 기능을 선별하여 암기하는 것으로 분리하지 않는 것입니다. 그리고 우리가 징후를 제거 할 수 없다는 것도 아닙니다.
나는 지점 중 하나에서 훈련의 원칙을 설명했습니다.
학습은 일반화, 분류, 추상화 및 결론 도출 능력을 획득하는 과정입니다.
어떤 수단으로 또 다른 질문입니다.
나는 우리가 철학화하기 시작했고 나는 이 문제에 대한 논의를 "독립적으로 남았다"는 메모로 마무리할 것을 제안합니다.왜 RProp을 사용하지 않습니까? 유전학의 경우 계산 속도가 크게 빨라집니다.
나는 그것이 더 빠르고 경사 하강법에 동의합니다. 차이는 크지 않습니다. 유전학을 사용하는 요점은 GLOBAL 극한값을 찾을 확률이 1에 접근한다는 것입니다. 단일 기울기가 이를 표시하지 않습니다(내가 틀렸다면 맞음). 또한 최적화된 초평면의 표면에는 상당한 진폭을 갖는 무한한 수의 국부 극값이 점으로 표시되어 있습니다. 뉴런 수의 증가는 불에 연료를 더하고 초평면은 더욱 까다로워집니다. 이러한 조건에서 기울기는 수렴하지만 위에서 썼듯이 전역 극값을 찾을 확률은 50~80%입니다.그래디언트 디센트와 마찬가지로 더 빠릅니다. 차이는 크지 않습니다. 유전학을 사용하는 요점은 GLOBAL 극한값을 찾을 확률이 1에 접근한다는 것입니다. 단일 기울기가 이를 표시하지 않습니다(내가 틀렸다면 맞음). 또한 최적화된 초평면의 표면에는 상당한 진폭을 갖는 무한한 수의 국부 극값이 점으로 표시되어 있습니다. 뉴런의 수가 증가하여 불에 연료가 추가되고 초평면은 더욱 까다로워집니다. 이러한 조건에서 기울기는 수렴하지만 위에서 썼듯이 전역 극값을 찾을 확률은 50~80%입니다.
이 시스템으로 구체적인 거래 결과가 있습니까? 게임은 촛불의 가치가 있습니까?
나는 그것이 더 빠르고 경사 하강법에 동의합니다. 차이는 크지 않습니다. 유전학을 사용하는 요점은 GLOBAL 극한값을 찾을 확률이 1에 접근한다는 것입니다. 단일 기울기가 이를 표시하지 않습니다(내가 틀렸다면 맞음). 또한 최적화된 초평면의 표면에는 상당한 진폭을 갖는 무한한 수의 국부 극값이 점으로 표시되어 있습니다. 뉴런의 수가 증가하여 불에 연료가 추가되고 초평면은 더욱 까다로워집니다. 이러한 조건에서 기울기는 수렴하지만 위에서 썼듯이 전역 극값을 찾을 확률은 50~80%입니다.동의합니다. 그래디언트가 학습 알고리즘의 100% 수렴을 제공하지 않습니다.
나는 GA만을 사용하여 새로운 네트워크 토폴로지를 얻습니다. 평균적으로 RProp은 100-200 에포크에서 로컬 최소값의 달성을 보여줍니다.
그 후 가장 생산적인 개인이 발견되고 새로운 인구가 형성됩니다. 돌연변이. RProp.
동의합니다. 그래디언트가 학습 알고리즘의 100% 수렴을 제공하지 않습니다.
나는 GA만을 사용하여 새로운 네트워크 토폴로지를 얻습니다. 평균적으로 RProp은 100-200 에포크에서 로컬 최소값의 달성을 보여줍니다.
그 후 가장 생산적인 개인이 발견되고 새로운 인구가 형성됩니다. 돌연변이. RProp.
조합 수단. 여러분, 모두 축하드립니다! 지점 이름을 정당화했습니다. 이것은 아이디어입니다! 그게 생각났어요. 유전학의 돌연변이는 체중의 20~40%를 조금씩 변화시킵니다. 자손이 부모의 서식지로 돌아갈 가능성이 있습니까?이 시스템으로 구체적인 거래 결과가 있습니까? 게임은 촛불의 가치가 있습니까?
구체적인 결과는 없습니다. 아이디어와 예측만 있을 뿐입니다. 내가 얻은 모든 퍼셉트론은 표시기 단계에 미치지 못했습니다. 나는 그들과 결혼했다. :( 그리고 현재 가장 좋은 아이디어는 알고리즘의 리소스 집약도를 극복합니다. 그러나 VERA는 계속됩니다(Nadya와 Lyuba도 마찬가지입니다.).문제.
누가 Takagi-Sugeno-Kanga 퍼지 네트워크를 구현했습니까?