O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5. - página 50
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Há uma nuance no problema do fluxo de trabalho, já que os métodos de processamento de dados dependem do tipo de neurônio, eles devem fazer parte de um objeto do tipo neurônio.
1) A novidade está no que se deve considerar como uma camada. Se tal formulação, como eu dei, seria difícil organizar os cálculos na GPU.
2) Se eu parasse na formulação do TheXpert , haveria problemas com o carregamento da GPU.
1) Porquê?
2) Porquê?
Uma camada é uma amalgamação de neurônios não dependentes da mesma iteração e do mesmo tipo.
Como é que se faz isso? Como você vai espremer o suco para fora da GPU sem representação vetorial? Essa é uma das coisas que estou a ter em conta.
Porquê sem vector? As matrizes de dados são externas, resta apenas especificar quais os dados que fazem o quê com quais.
Então, você tem dados sobre o que são neurônios em uma camada, e os envia para a GPU para calcular o vetor dessa camada e assim por diante através das camadas.
ZS ah sim no modelo de neurônio que eu desenhei, você precisa introduzir o conceito de dados para armazenar cálculos intermediários (bem para trabalhar com GPU eles devem ser externos também).
1) Porquê?
2) Porquê?
1) Porque na minha formulação uma camada pode conter diferentes tipos de neurônios, e isso é uma tarefa atípica que não pode ser passada para a GPU
2) Porque na formulação de Andrew um neurônio pode ser uma camada e isso ameaça sobrecarregar a GPU.
ZS em geral escolhe-se o menor de dois males, a subcarga de GPU não é tão terrível quanto a potencial incapacidade de usar GPU.
é uma pena que o mql não tenha ponteiros para os dados, senão poderíamos apenas agregar dados de vetores em neurônios diretamente.
Halt, por que precisamos de agregação, se podemos simplesmente passar o índice vetorial de dados em vez disso? será a mesma ligação de acesso direto.
ZZI Criar um objeto de referência de dados em um neurônio, ao invés de um objeto de dados.
2) porque na formulação de Andrei um neurônio pode ser uma camada e isso ameaça sobrecarregar a GPU
Se puder ser fundido... Então deve ser fundido.
Eu tenho pedaços de pensamentos sobre como organizar um gás neural crescente com tal motor, mas eles ainda não se formaram em palavras.
Uma tese: a reinicialização da rede será necessária. Essas inicializações propriamente ditas devem estar disponíveis para o algoritmo de aprendizagem.
O gerente de projeto pode ser gpwr. Parte poderia ser eu.
Obrigado pela sua confiança, mas não acho que eu seria um bom gestor do projecto. Vou explicar porquê.
De tudo o que foi dito, a minha recomendação é esta.