Como você trabalha com redes neurais? - página 7
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Deixe-me lembrar a declaração original: NS e GA são coisas completamente diferentes, não relacionadas uma com a outra de forma alguma.
Um não se transforma no outro de forma alguma.
Por que não: ORO <-> GA ;).
Boa sorte.
VladislavVG:
Por que não: ORO <-> GA ;).
Se você remover ORO - GA vai trabalhar sem ele?
Deixe-me perguntar: o que seria exatamente a GA?
Sim. Essa é uma classe difícil que eles estão lhe dando.
Boa sorte. :)
Não se trata de dinâmica. A dinâmica pode ser qualquer coisa - desde que os padrões que a rede encontrou durante o período de treinamento funcionem no futuro. Esse é o problema .....))))
eu me referia à dinamika desde que você coloque o mesmo par na rede... como para as outras regularidades - eu concordo... mas onde você os colocaria para trabalhar o tempo todo )))
E se você remover o ORO, isso significa que a AG irá funcionar sem ele?
Ora, ora, ora, ora. Eles lhe ensinam muito ali.
Boa sorte com isso. :)
Explique exatamente o que você quer dizer com "ORO removido" e "GA vai funcionar sem ele"?
Se você quer dizer substituir/extender o algoritmo de aprendizagem ORO por GA, que é o que eu quis dizer, então, se algo mais, então eu devo ter entendido mal. Em muitos casos, o método de gradiente conjugado também funcionará e é muito mais eficiente do que o ORO. Tudo depende de o funcionamento ser minimizado.
E quanto ao "ensinado severamente", posso dizer a mesma coisa: você parece ser severamente subeducado ;).
Boa sorte.
ZZY Você é capaz de encontrar artigos sobre modificação de algoritmos de aprendizagem usando GA? Há alguns em russo ;).
Explique exatamente o que você quer dizer com "ORO removido" e "GA vai funcionar sem ele".
Você deveria ser o único a perguntar o que é isso. E Reshetov. Ou como entender seu "Bem, por que: GRO <-> GA"?
O que eu pessoalmente entendo: GA é apenas um mecanismo de otimização. Otimização de qualquer coisa. GA permite se livrar da otimização da força bruta.
Não tem nada a ver com redes neurais. Na verdade, tem, mas apenas como um mecanismo de busca de pesos ideais.
Portanto, a GA não é e nunca será uma NS.
VladislavVG:
Se você quer dizer substituir/prorrogar o algoritmo de aprendizagem ORO por GA, como eu disse, se algo mais, eu devo ter entendido mal. Em muitos casos, o método de gradiente conjugado também funcionará e é muito mais eficiente do que o ORO. Tudo depende de o funcionamento ser minimizado.
E em relação ao "severamente ensinado", posso responder com o mesmo: parece que você está severamente subeducado ;).
Estou rachando meu cérebro para tentar entender sua primeira frase.
A julgar pelas opções que você listou, ela poderia ser estruturada assim: "Se você quer dizer substituir o algoritmo de aprendizagem ORO pelo uso da GA, que é do que eu estava falando - então haverá".
Será que o quê? Trabalhar em vez de NS?
Você é quem deveria estar perguntando o que é isso. Ou como entender seu "Bem, por que: ORO <-> GA"?
O que eu pessoalmente entendo: GA é apenas um mecanismo de otimização. Otimização de qualquer coisa. GA permite se livrar da otimização da força bruta.
Não tem nada a ver com redes neurais. Na verdade, tem, mas apenas como um mecanismo de busca de pesos ideais.
Portanto, a GA não é e nunca será uma NS.
O que você quer dizer com "otimização"? Se é apenas uma busca de variantes, não é exatamente a mesma coisa. É a MT que está confundindo você.
Agora sobre a GA: é um método de busca, no caso de treinamento de uma rede, estamos procurando um mínimo de alguma funcionalidade. Muitas vezes são cometidos erros. No processo de treinamento da rede, tanto ORO como GA, e gradientes e recozimento (existe tal método - semelhante ao GA) tentam encontrar um extremo. Qual método será mais eficaz depende do próprio critério funcional e de qualidade (ou seja, critério segundo o qual as melhores variantes são selecionadas). GA é o mais universal de todos os métodos. Nenhum deles garante encontrar o extremo global.
Com o uso da GA é possível, por exemplo, selecionar simultaneamente a arquitetura da rede, ou seja, incluí-la (arquitetura) em parâmetros otimizados e estabelecer critérios de qualidade (função de adequação em termos de GA). Há mais possibilidades. E se necessário, você também pode usar ORO junto com GA.
Boa sorte.
Será que o quê? Trabalhar em vez de NS?
O método de treinamento não "funcionará em vez disso". Afinal, o ERO não funciona "em vez de NS". Respondido em mais detalhes acima.
Boa sorte.
O que você entende por "otimização" ? Se está apenas passando por opções, isso não é realmente o que é. É a MT que está confundindo você.
Agora sobre GA: é um método de busca, no caso de aprendizagem de uma rede, estamos procurando um mínimo de alguma funcionalidade. Muitas vezes há erros. No processo de treinamento da rede, seja ORO ou GA, seja gradientes ou recozimento (existe tal método - semelhante ao GA), tenta-se encontrar um extremo. Qual método será mais eficaz depende do critério funcional e de qualidade (ou seja, critério segundo o qual as melhores variantes são selecionadas). GA é o mais universal de todos os métodos. Nenhum deles garante encontrar o extremo global.
Com o uso da GA é possível, por exemplo, selecionar simultaneamente a arquitetura da rede, ou seja, incluí-la (arquitetura) em parâmetros otimizados e estabelecer critérios de qualidade (função de adequação em termos de GA). Há mais possibilidades. E se necessário, você também pode usar ORO junto com GA.
Boa sorte.
Ugh! Você está completamente confuso!
Você deve reler este tópico.
Reshetov afirma: "É bem possível, já que estamos lidando com uma caixa preta, que ao invés de uma rede neural em um pacote de firmware seja usado um algoritmo genético, e talvez algum método de regressão ou algum outro método de extrapolação".
https://www.mql5.com/ru/forum/108709/page4
É isso que estou tentando descobrir o que foi. E o ORO o confundiu com o GRNN.
VladislavVG:
O método de aprendizagem não "funcionará em vez disso". Afinal, a EDC não funciona "em vez de NS".
Isso é o que eu tenho tentado dizer a vocês. :)
E outra pessoa.
É que sua mensagem original estava errada.