Redes neurais híbridas. - página 19
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Está no primeiro ano da universidade. Eu realmente passei por isso no colegial. A única coisa que importa é o professor, que é essencialmente o tipo de erro na saída da rede.
O que importa é a formulação do problema. Como ensinamos (o professor), o erro na saída da rede é de importância secundária.
A declaração do problema é importante. Como treinamos (professor), o erro na saída da rede é secundário.
Uma rede neural aprendendo a adicionar 2+3 terá um erro de MSE. O reconhecimento de um padrão de aprendizagem em rede neural terá um erro diferente. Ou você está sugerindo interpretar a declaração do problema em alguns outros termos?
Uma rede neural aprendendo a adicionar 2+3 terá um erro de MSE. O reconhecimento de um padrão de aprendizagem em rede neural terá um erro diferente. Ou você está sugerindo interpretar a declaração do problema em alguns outros termos?
A declaração do problema é o que você está tentando fazer, com uma rede. Vamos usar um exemplo, ter uma função x(t) = 4*x(t-1)*(1 - x(t-1)).
Vamos aproximar seu valor para t=100.150; respectivamente, construir uma amostra de treinamento e uma amostra de teste como uma extensão da amostra de treinamento.
X0 = 0,2, amostra de treinamento - 100, itens de 1-100. O de treinamento tem 50 elementos de 100 a 150.
No Atacha .rar há gráficos:
learning-1.gif - amostra de treinamento
test-1.gif - teste
learning-2.gif - distribuição dos valores da amostra de treinamento
Vamos iniciar o treinamento, respectivamente, a entrada X e esperar X+1 na saída, a rede 1-6-1. Treinar pelo método de gradiente com passo adaptativo.
Então, o par de treinamento {X,D}, onde D=X(t+1)
No processo de treinamento, temos
MSE: 0,3549103488
Epoc: 3375
erro.gif - gráfico de erro
Vamos testar a amostra de teste
Erro de teste
MSE: 0,708909074281
test-2.gif - gráfico de teste, dados de saída esperados e o que o modelo de rede mostra.
test-3.gif - gráfico de distribuição de valores de amostras de teste
Isto é, o objetivo foi alcançado
como ajustar a taxa de aprendizagem não linearmente?
Bem, neste caso eu utilizei uma etapa adaptativa, que é calculada de acordo com o dE/dW.
rip, como você aplica esta função ao forex? Você está calculando os MSEs também?
rip, como você aplica esta função ao forex? Você calcula o MSE também?
De jeito nenhum :) É apenas uma das funções de teste para ver se a rede está funcionando corretamente.
De jeito nenhum :) É apenas uma das funções de teste, que permite ver, se a rede funciona corretamente.
Estou me referindo ao método de parar de aprender. Que critério você utiliza para isto em relação ao forex? Neste exemplo, você usou o erro quadrático médio de raiz.
Estou me referindo ao método de parar de aprender. Que critério você utiliza para isto em relação ao forex? Neste exemplo, você usou a raiz do erro quadrático médio.
MSE