하이브리드 신경망. - 페이지 8 123456789101112131415...22 새 코멘트 ilyaa 2009.10.06 13:08 #71 gumgum >> : 문제. 누가 Takagi-Sugeno-Kanga 퍼지 네트워크를 구현했습니까? 내가 뭔가를 읽을 수 있습니다. :) 어쩌면 모든 것이 그렇게 무섭지 않을 수도 있습니다. :) Andrey Dik 2009.10.06 13:14 #72 IlyaA >> : 나는 우리가 철학하기 시작했다는 것을 가지고 있습니다 ... 나는 철학을 말한 것이 아니라 토픽 스타터가 제안한 대로 내 연구를 수행하는 개념과 실제 경험을 공유했습니다. 일리아 썼다 (a) >> .... 그리고 나는 이 문제에 대한 논의를 "독립적"이라는 메모로 끝낼 것을 제안합니다. 반대하지 않습니다. IlyaA 작성 >> 자손이 부모의 서식지로 돌아갈 가능성이 있습니까? 그것은 돌연변이 외에 여전히 사용되는 유전 연산자의 유형과 유형에 따라 다릅니다. 삼가 고인의 명복을 빕니다 썼다 (a) >> 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. 당신이 얻는 피트니스 기능 실행의 총 수가 무엇인지 아는 것은 흥미롭습니다. Denis Timoshin 2009.10.06 13:14 #73 gumgum >> : 문제. 누가 Takagi-Sugeno-Kanga 퍼지 네트워크를 구현했습니까? 구현이 있지만 지금까지는 GA에 정착했습니다. gumgum 2009.10.06 13:16 #74 276페이지 gumgum 2009.10.06 13:18 #75 여기 내 생각에는 모두가 GA에 열광하고 있습니다 ...... gumgum 2009.10.06 13:19 #76 dentraf писал(а) >> 구현이 있지만 지금까지는 GA에 정착했습니다. GA 없이 시도하십시오. ilyaa 2009.10.06 13:20 #77 gumgum >> : 여기 내 생각에는 모두가 GA에 열광하고 있습니다 ...... 그들이 찾기 때문입니다! Denis Timoshin 2009.10.06 13:29 #78 gumgum >> : GA 없이 시도하십시오. GA 없이는 잘 작동하지 않으며 예측은 최대 30바 앞이고 품질은 일정하지 않습니다. 그래서 나는 GA를 시도하고 싶다 Andrey Dik 2009.10.06 13:31 #79 IlyaA >> : 그들이 찾기 때문입니다! 잘했다. 짧은. 사실, 나는 GA가 없습니다. 여러 사람들이 알고리즘에 대해 이야기했지만 물론 모두 다르게 구현되었습니다. 제안이 있습니다. 2페이지에서 제가 제안한 기능을 피트니스 기능으로 사용해 보세요. 알고리즘이 중지될 때까지 피트니스 함수가 몇 번 실행됩니까? 모든 사람은 자신이 추구하는 바를 스스로 찾고 결정할 것입니다. 나는 60번째 epoch에 업적을 얻었고, 총 160개의 epoch가 있고, 인구에 200명의 개인이 있으며, 총 ff 발사 횟수는 160 * 200 = 32000 입니다. gumgum 2009.10.06 13:34 #80 각 실행마다 n이 감소하면 어떻게 될까요? 123456789101112131415...22 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
문제.
누가 Takagi-Sugeno-Kanga 퍼지 네트워크를 구현했습니까?
내가 뭔가를 읽을 수 있습니다. :) 어쩌면 모든 것이 그렇게 무섭지 않을 수도 있습니다. :)나는 우리가 철학하기 시작했다는 것을 가지고 있습니다 ...
나는 철학을 말한 것이 아니라 토픽 스타터가 제안한 대로 내 연구를 수행하는 개념과 실제 경험을 공유했습니다.
일리아 썼다 (a) >>
.... 그리고 나는 이 문제에 대한 논의를 "독립적"이라는 메모로 끝낼 것을 제안합니다.
반대하지 않습니다.
IlyaA 작성 >>
자손이 부모의 서식지로 돌아갈 가능성이 있습니까?
그것은 돌연변이 외에 여전히 사용되는 유전 연산자의 유형과 유형에 따라 다릅니다.
삼가 고인의 명복을 빕니다 썼다 (a) >>
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.
당신이 얻는 피트니스 기능 실행의 총 수가 무엇인지 아는 것은 흥미롭습니다.
문제.
누가 Takagi-Sugeno-Kanga 퍼지 네트워크를 구현했습니까?
구현이 있지만 지금까지는 GA에 정착했습니다.
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구현이 있지만 지금까지는 GA에 정착했습니다.
GA 없이 시도하십시오.
여기 내 생각에는 모두가 GA에 열광하고 있습니다 ......
그들이 찾기 때문입니다!GA 없이 시도하십시오.
GA 없이는 잘 작동하지 않으며 예측은 최대 30바 앞이고 품질은 일정하지 않습니다. 그래서 나는 GA를 시도하고 싶다
그들이 찾기 때문입니다!
잘했다. 짧은. 사실, 나는 GA가 없습니다.
여러 사람들이 알고리즘에 대해 이야기했지만 물론 모두 다르게 구현되었습니다.
제안이 있습니다. 2페이지에서 제가 제안한 기능을 피트니스 기능으로 사용해 보세요. 알고리즘이 중지될 때까지 피트니스 함수가 몇 번 실행됩니까? 모든 사람은 자신이 추구하는 바를 스스로 찾고 결정할 것입니다. 나는 60번째 epoch에 업적을 얻었고, 총 160개의 epoch가 있고, 인구에 200명의 개인이 있으며, 총 ff 발사 횟수는 160 * 200 = 32000 입니다.
각 실행마다 n이 감소하면 어떻게 될까요?