거기에서 발부하는 것은 위원회가 아니라 최소한의 오차로 몇 개(숫자가 정해져 있음)의 그리드를 뽑았을 뿐인데, Statistic이 준비되지 않은 데이터를 공급해야 한다는 사실은 확실히 착각이다. 물론 솔루션을 찾을 때 무엇이든 시도할 수 있지만 모든 것을 네트워크에 넣고 끓이면 작동하지 않을 것입니다. 여기 있는 누구라도 그렇게 말할 것입니다.
그리고 어떤 방향으로 작업할 가치가 있는지 말씀해 주십시오. 물론 작업 결과가 대중에게 분류되지 않는 한?
staticbool Parallel =true;
Если параллельный режим не поддерживается процессором , то это может привести к тому , что терминал выгрузится с сообщением об ошибке
f2M_randomize_weights를 주석 처리해 보십시오. 네트워크의 응답이 달라지면 FANN2MQL에 오류가 있는 것입니다. 여전히 동일하다면 - FANN의 오류입니다.
기본값은 무작위화(-0.1 ... 0.1)입니다.
UPD: 직접 확인했습니다. 두 경우 모두 무작위화가 있습니다. 이상한 점이 있을 뿐입니다. 연속으로 2개에서 5개의 그리드가 같은 방식으로 응답한 다음 다른 동일한 그리드 그룹이 응답합니다. 따라서 16개의 그리드에 대해 5개의 다른 답변이 있습니다. 오류가 수정되지 않으면 N 회원위원회의 경우 3 * N 네트워크가 필요하고 나머지는 안정기입니다.
UPD: 직접 확인했습니다. 두 경우 모두 무작위화가 있습니다. 이상한 점이 있을 뿐입니다. 연속으로 2개에서 5개의 그리드가 같은 방식으로 응답한 다음 다른 동일한 그리드 그룹이 응답합니다. 따라서 16개의 그리드에 대해 5개의 다른 답변이 있습니다. 오류가 수정되지 않으면 N 회원위원회의 경우 3 * N 네트워크가 필요하고 나머지는 안정기입니다.
주목. 무작위화는 -1에서 1까지이며 네트워크 프로필에서 가중치 값은 -10.0e--003에서 10.0e-003입니다.
당신은 당신이 그것을 개인적으로 가져갔기 때문에 그렇게 생각합니다. 그리고 나는 라이브러리에 강력한 오류 처리기가 없으며 개체 및 포인터에 대한 잘못된 작업을 용서하지 않는다는 것을 말하려고 했습니다. 그러니 친구하자! )))
Reshetov의 고문을 사용해 보셨습니까? 같은 터미널을 녹아웃?
나는 친구를 좋아한다))))
내가 병렬 컴퓨팅을 취소하기 전에 Reshetov의 고문이 터미널을 내쫓고 있었습니다.
이제 저는 Expert Advisor를 모든 각도에서 시도하고 Print로 작업의 성공 여부를 확인하고 있습니다.
그런 기능을 발견했습니다. 그리드 생성이 실패할 수 있습니다(((
a = f2M_create_standard(nn_layer,nn_input,nn_hidden1,nn_hidden2,nn_output);
이 줄은 매우 자주 -1을 반환합니다.
더 정확하게 말하면 -1이 아닌 특정 횟수만큼 반환한 다음 -1만 반환하면 제거합니다.
도움이 되는 유일한 방법은 컴퓨터를 다시 시작하는 것입니다. 요점은 이전 그리드가 삭제되지 않고 새 그리드가 들어갈 곳이 없다는 것입니다.
돌아서서 다음과 같은 코드를 만들었습니다.
for (int i=0;i<1024;i++) {ann_destroy (ann[i]);} int a=-1; while(a<0) { a = f2M_create_standard (nn_layer,nn_input,nn_hidden1,nn_hidden2,nn_output); Print(a); }
자, 이제 정확히 처음 1024개의 그리드를 제거해야 합니다! (제가 틀렸을 수도 있습니다).
실험을 위해 무차별 대입(즉, 각 막대: ~300,000)으로 차원 30/N/N/1의 네트워크 46개로 구성된 위원회를 훈련하기로 결정했습니다. 각 데이터 채널에 대해 하나의 NS. 입력은 시간 패턴입니다. 나는 치수를 가지고 놀았으므로 N / N을 나타냅니다 (다른 것을 시도했습니다). 레이어도 가지고 놀았습니다. 액티베이터 - FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE. 나는 다른 사람들을 시도했지만 네트워크는 그와 같이 빨리 수렴하지 않습니다. 나는 부호 1 또는 -1만 가르친다. 모든 반복에서 학습합니다. 양성 및 음성 훈련 반복 횟수는 거의 같습니다. 더 정확하게: 132522/-112221 데이터는 1:-1 범위로 정규화됩니다. 거의 모든 그리드는 훈련이 끝날 때까지 0.09 이내의 표준 편차로 수렴합니다. 물론 많긴 한데 그게 중요한게 아니라..
그런데 이상한 점은 테스트 현장에서 전체 위원회가 만장일치로 -1에 가까운 값을 주었다는 것입니다. IMHO, 이것은 NS의 건강에 해로운 행동입니다. 아마도 라이브러리에 알고리즘 오류가있을 수도 있습니다 ...
그리고 한 가지 더 관찰하자면... 일반 교육(신호 섹션만)을 사용하면 위원회가 무차별 대입만큼 명확하지는 않지만 조기에 음수 값에 빠지는 경향이 있습니다.
결과는 그냥 제정신일뿐이지 이게 ZZ의 장점이라고 할 수는 없다)
거기에서 발부하는 것은 위원회가 아니라 최소한의 오차로 몇 개(숫자가 정해져 있음)의 그리드를 뽑았을 뿐인데, Statistic이 준비되지 않은 데이터를 공급해야 한다는 사실은 확실히 착각이다. 물론 솔루션을 찾을 때 무엇이든 시도할 수 있지만 모든 것을 네트워크에 넣고 끓이면 작동하지 않을 것입니다. 여기 있는 누구라도 그렇게 말할 것입니다.
그리고 어떤 방향으로 작업할 가치가 있는지 말씀해 주십시오. 물론 작업 결과가 대중에게 분류되지 않는 한?
얘들 아, 그러나 도서관은 확실히 "곡선"이 아니다?
상황은 다음과 같습니다. 오류 메시지가 정기적으로 나타나고 터미널이 닫힙니다.
스레드를 읽으십시오. 러시아어로 작성:
예, 고문과 함께 지옥에. 예, 다시 작성하고 처리할 필요가 없습니다.
라이브러리 자체가 제대로 작동하지 않는다는 의혹이 있는데, 여기에서는 그렇지 않기 때문에 알아낼 필요가 있습니다. 그렇지 않으면 계속할 의미가 없습니다.
귀하의 상황을 모델링했습니다. 실제로 ann_train을 사용할 때 ~10,000개의 신호로 네트워크를 훈련한 후에도 응답은 동일합니다.ann_train_fast를 사용할 때 네트워크의 응답은 때때로 다르고 때로는 그렇지 않습니다.
적어도 가중치의 무작위화에는 문제가 있다고 생각합니다.
f2M_randomize_weights를 주석 처리해 보십시오. 네트워크의 응답이 달라지면 FANN2MQL에 오류가 있는 것입니다. 여전히 동일하다면 - FANN의 오류입니다.
기본값은 무작위화(-0.1 ... 0.1)입니다.
UPD: 직접 확인했습니다. 두 경우 모두 무작위화가 있습니다. 이상한 점이 있을 뿐입니다. 연속으로 2개에서 5개의 그리드가 같은 방식으로 응답한 다음 다른 동일한 그리드 그룹이 응답합니다. 따라서 16개의 그리드에 대해 5개의 다른 답변이 있습니다. 오류가 수정되지 않으면 N 회원위원회의 경우 3 * N 네트워크가 필요하고 나머지는 안정기입니다.
스레드를 읽으십시오. 러시아어로 작성:
그리고 내가 병렬 모드를 사용한다고 누가 말했습니까?!
"똥 던지기"를 즉시 도덕화해야 하는 이유는 무엇입니까? 스택에 기록된 내용과 오류가 정확히 무엇인지 알 수 없습니다.
그러니 아무 말도 하지 마세요. 예, 이제 텔레파시 등에 대해 시작합니다. 이 느낌표를 경고합니다. 오류 메시지가 표시되었습니다.
전체 텍스트, 사용된 기능은 Yuri Reshetov의 기능과 동일하며 병렬 모드는 사용되지 않았습니다.
이 메시지의 이유는 무엇입니까?
그리고 내가 병렬 모드를 사용한다고 누가 말했습니까?!
죄송합니다 ))
그러므로 나는 당신의 마지막 말을 넌센스라고 생각합니다.
당신은 당신이 그것을 개인적으로 가져갔기 때문에 그렇게 생각합니다. 그리고 나는 라이브러리에 강력한 오류 처리기가 없으며 개체 및 포인터에 대한 잘못된 작업을 용서하지 않는다는 것을 말하려고 했습니다. 그러니 친구하자! )))
Reshetov의 고문을 사용해 보셨습니까? 같은 터미널을 녹아웃?
UPD: 직접 확인했습니다. 두 경우 모두 무작위화가 있습니다. 이상한 점이 있을 뿐입니다. 연속으로 2개에서 5개의 그리드가 같은 방식으로 응답한 다음 다른 동일한 그리드 그룹이 응답합니다. 따라서 16개의 그리드에 대해 5개의 다른 답변이 있습니다. 오류가 수정되지 않으면 N 회원위원회의 경우 3 * N 네트워크가 필요하고 나머지는 안정기입니다.
주목. 무작위화는 -1에서 1까지이며 네트워크 프로필에서 가중치 값은 -10.0e--003에서 10.0e-003입니다.
예: (12, -7.35577636217311400000e-003) (13, 7.63970005423449810000e-002)
맞나요?
.....
예, 처음 두 개 또는 네 개의 네트워크 출력 값이 후속 네트워크와 다른 것과 동일했습니다.
다른 계수로 입력을 곱하려고 했습니다. 문제가 해결되지 않습니다.
당신은 당신이 그것을 개인적으로 가져갔기 때문에 그렇게 생각합니다. 그리고 나는 라이브러리에 강력한 오류 처리기가 없으며 개체 및 포인터에 대한 잘못된 작업을 용서하지 않는다는 것을 말하려고 했습니다. 그러니 친구하자! )))
Reshetov의 고문을 사용해 보셨습니까? 같은 터미널을 녹아웃?
나는 친구를 좋아한다))))
내가 병렬 컴퓨팅을 취소하기 전에 Reshetov의 고문이 터미널을 내쫓고 있었습니다.
이제 저는 Expert Advisor를 모든 각도에서 시도하고 Print로 작업의 성공 여부를 확인하고 있습니다.
그런 기능을 발견했습니다. 그리드 생성이 실패할 수 있습니다(((
a = f2M_create_standard(nn_layer,nn_input,nn_hidden1,nn_hidden2,nn_output);
이 줄은 매우 자주 -1을 반환합니다.
더 정확하게 말하면 -1이 아닌 특정 횟수만큼 반환한 다음 -1만 반환하면 제거합니다.
도움이 되는 유일한 방법은 컴퓨터를 다시 시작하는 것입니다. 요점은 이전 그리드가 삭제되지 않고 새 그리드가 들어갈 곳이 없다는 것입니다.
돌아서서 다음과 같은 코드를 만들었습니다.
for (int i=0;i<1024;i++)
{ann_destroy (ann[i]);}
int a=-1;
while(a<0)
{
a = f2M_create_standard (nn_layer,nn_input,nn_hidden1,nn_hidden2,nn_output);
Print(a);
}
자, 이제 정확히 처음 1024개의 그리드를 제거해야 합니다! (제가 틀렸을 수도 있습니다).
그러나 다시 -1이 로그에 기록됩니다. 재부팅 전...
글쎄, 아마도 나는 이상한 보물에 FANN을 추가 할 것입니다 ...
실험을 위해 무차별 대입(즉, 각 막대: ~300,000)으로 차원 30/N/N/1의 네트워크 46개로 구성된 위원회를 훈련하기로 결정했습니다. 각 데이터 채널에 대해 하나의 NS. 입력은 시간 패턴입니다. 나는 치수를 가지고 놀았으므로 N / N을 나타냅니다 (다른 것을 시도했습니다). 레이어도 가지고 놀았습니다.
액티베이터 - FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE. 나는 다른 사람들을 시도했지만 네트워크는 그와 같이 빨리 수렴하지 않습니다.
나는 부호 1 또는 -1만 가르친다. 모든 반복에서 학습합니다.
양성 및 음성 훈련 반복 횟수는 거의 같습니다. 더 정확하게: 132522/-112221
데이터는 1:-1 범위로 정규화됩니다.
거의 모든 그리드는 훈련이 끝날 때까지 0.09 이내의 표준 편차로 수렴합니다. 물론 많긴 한데 그게 중요한게 아니라..
그런데 이상한 점은 테스트 현장에서 전체 위원회가 만장일치로 -1에 가까운 값을 주었다는 것입니다. IMHO, 이것은 NS의 건강에 해로운 행동입니다. 아마도 라이브러리에 알고리즘 오류가있을 수도 있습니다 ...
그리고 한 가지 더 관찰하자면... 일반 교육(신호 섹션만)을 사용하면 위원회가 무차별 대입만큼 명확하지는 않지만 조기에 음수 값에 빠지는 경향이 있습니다.
유사한 현상을 관찰한 사람이 있습니까? 어쩌면 아이디어가 있습니까?
렌더링된 입력 데이터의 예(하단):