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Você quer dizer muitas escalas na rede e é por isso que leva muito tempo para aprender? Quantas balanças? Quanto tempo leva para aprender?
Oh sim, a rede nos primeiros estágios é full-bonded, ou como redes de convolução, mas existem muitas camadas). E toda essa felicidade é multiplicada por 10 e começa a acasalar. Cada um deles tem que ser processado, ou seja, temos 10x. E se você tem uma idéia para ensinar um truque lucrativo, então eu tenho que calcular todo o intervalo de tempo para cada geração e executá-lo através de cada progênie. Esta operação me matou totalmente com sua intensidade de recursos e eu volto à minha pergunta original.Oh sim, a rede em seus primeiros estágios é totalmente interligada, ou como redes convolutivas, mas com muitas camadas). Portanto, é multiplicado por 10 e começa a emparelhar. Cada um deles tem que ser processado, ou seja, temos 10x. E se você tem uma idéia para ensinar um truque lucrativo, então eu tenho que calcular todo o intervalo de tempo para cada geração e executá-lo através de cada progênie. Esta operação me matou totalmente por sua intensidade de recursos e eu volto à minha pergunta original.
Número de camadas?
Número de camadas?
O antiquado [50]-60-39-2. Encorpado.O antiquado [50]-60-39-2. Totalmente explodido.
E quanto ao código genético, procure na linha privada.
Ainda não respondeu à minha pergunta: "Quantas escalas? Quanto tempo é o tempo de treinamento"?
Mas meu entendimento é que existem apenas 10 indivíduos na colônia. Isso é muito pouco. E você está perdendo seu tempo, permitindo que todos na população se intercruzem. Não é eficiente.
Aparentemente também há algo de errado com o algoritmo, já que está demorando tanto para funcionar.
Estou usando uma população de 200 indivíduos. Cada indivíduo tem até 300.000 genes. O aprendizado leva 10 minutos.
Tente executar uma função simples com duas variáveis primeiro, como esta:
F=MathPow(MathCos(2*x*x)-1.1,2)+MathPow(MathSin(0.5*x)-1.2,2)-MathPow(MathCos(2*y*y)-1.1,2)+MathPow(MathSin(0.5*y)-1.2,2)
com uma faixa de busca de -5 a 5. Neste intervalo de variáveis a função tem 1 máximo global (x=-3,315699...; y=-3,072485...) e um mínimo global (x=3,0702175...; y=3,3159335...)
Tenho um geneticista procurando o mínimo em 380 milissegundos. E no mesmo espaço de tempo o máximo.
Otimizar o algoritmo em funções simples. Em seguida, iniciar o treinamento de redes neurais.
Ontem eu escrevi uma grade 10-15-10-1
em frente...
Mas até onde eu entendo, existem apenas 10 indivíduos na colônia. Isso é muito pouco. E não se deve permitir que todos na população se intercruzem. Não é eficiente.
Estou usando uma população de 200 indivíduos. Cada indivíduo tem até 300.000 genes. Leva 10 minutos para aprender.
Onde escrevi que tenho todos os cruzamentos consangüíneos? Claro que não o corredor de 80%-20%.
Você não leu sobre XOR ou algo assim?
Revelar a estrutura da grade (que é de 200 exemplares cada).
Você recomenda aumentar a população? Se você não se importa, monte uma pequena experiência. Quanto tempo será necessário para treinar uma tarefa simples (tempo, número de populações) para 200 indivíduos e para 25 indivíduos. Vamos deixar o resto inalterado. Ainda não experimentei nada neste momento.
Parâmetros de otimização:
1. Corredor de probabilidade de continuação 80-20%
2. Etapa de peso 0,1-0,001
3. Probabilidade de mutação de genes 20-50
Ontem eu escrevi uma grade 10-15-10-1
>> continue...
agradável. Duas barras de entrada?