Гибридные нейросети. - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Где я написал, что они у меня все скрещиваются?...
->
IlyaA писал(а) >>
О да, сеть на первых этапах полносвязная, ну или по типу сетей свертки, но там слоев много). И это все счастье множиться на 10 и начинает спариваться. Обсчитывать приходится каждого, т.е. имеем 10х.
IlyaA писал(а) >>
Про XOR вы не прочитали чтоли?
Раскройте структуру сетки (которая по 200 экземпляров).
А про количество весов, пока я писал пост, Вы ответили. Свой пост корректировать не стал.
То есть, получается: количество весов=50*60+60+60*39+39+39*2+2=5519. Так?
А причем здесь 200 экземпляров? Вы об этом нигде не писали.
to IlyaA и gumgum
А зачем вы используете 2 скрытых слоя. Для любой задачи достаточно одного скрытого слоя. Доказано математически.
->
А про количество весов, пока я писал пост, Вы ответили. Свой пост корректировать не стал.
То есть, получается: количество весов=50*60+60+60*39+39+39*2+2=5519. Так?
А причем здесь 200 экземпляров? Вы об этом нигде не писали.
Да весов столько.
Раскрой, пожалуйста, свою структуру перцептрона, коих в популяции 200 особей (сложность оценить).
to IlyaA и gumgum
А зачем вы используете 2 скрытых слоя. Для любой задачи достаточно одного скрытого слоя. Доказано математически.
Что ты знаешь про сети свертки? Там так вообсче мин. 4 слоя.Раскройте структуру сетки (которая по 200 экземпляров).
Рекомендуете увеличить популяцию? Если вам не сложно, поставьте маленький эксперимент. Сколько займет обучение простенькой задачи (время, кол-во популяций) для 200 особей и для 25 особей. Остальное оставим без изменений. В этом месте я совсем не экспериментировал.
Ааа, это был вопрос про мои 200 особей?, просто там нет знака вопроса, поэтому не понял.
Моя сеть: 400-600-200. Итого 360800 весов.
Да, рекомендую увеличить популяцию.
На счет эксперимента. Я довольно много экспериментировал с количеством особей в популяции. И не хочется тратить время на дополнительные эксперименты. Ответ получил не однозначный. Много зависит от алгоритма GA, а также от того, какой критерий останова используется. Совершенно очевидно, что основное время тратится на саму фитнес функцию(фф), а время работы чистого алгоритма GA ничтожно мало. Поэтому, резонно стараться уменьшить количество запусков фф. Этого можно добиться разными способами. И самый простой - подобрать количество особей в популяции.
Если брать очень много особей, порядка 1000 штук, то лучшая особь находится очень быстро, в плане прохода колличества эпох, но при этом фитнес функция запускается 1000*n раз, где n - количество эпох. Что не есть гуд - очень долго получается.
Если же брать слишком малое количество особей в популяции, скажем 10-25, то в популяции нет достаточного генофонда, для поиска, время поиска увеличивается, опять из за того, что увеличивается кл-во запусков фф.
Оптимальным вариантом считаю 200 особей в популяции.
Хотел бы посоветовать ещё вот что. Заведите дополнительную популяцию, в которую помещайте лучших особей из каждой эпохи(я называю это "Генофонд Эпохи", или ГЭ). При скрещивании брать особей из текущей популяции и из ГЭ. Таким образом резко сокращается кол-во запусков фф. Не путать этот прием с элитным отбором.
Что ты знаешь про сети свертки? Там так вообсче мин. 4 слоя.Мы уже плавно перешли на "ты"? Ок.
Я не знаю что такое "сети свертки". А за чем 4 слоя? Можешь объяснить мне, и тем, кто думает, что одного внутреннего (скрытого) слоя достаточно за глаза? Не нужно усложнять алгоритм. Он и так не лёгкий для расчетов.
А Ваш GA реализован в чем? MQL?
Мы уже плавно перешли на "ты"? Ок.
Я не знаю что такое "сети свертки". А за чем 4 слоя? Можешь объяснить мне, и тем, кто думает, что одного внутреннего (скрытого) слоя достаточно за глаза? Не нужно усложнять алгоритм. Он и так не лёгкий для расчетов.
Есть книжка Хайкина. Нейронные сети?to dentraf
MQL4
to IlyaA
Есть. А также ещё разных авторов порядка 200-300 книг. Только я подумал, что NN и GA самостоятельно освою быстрее, чем прочитаю эту библиотеку. Так и вышло. Быстрее.
Под освоением я имею виду практическое применение, а не владение терминологией.
Если брать очень много особей, порядка 1000 штук, то лучшая особь находится очень быстро, в плане прохода колличества эпох, но при этом фитнес функция запускается 1000*n раз, где n - количество эпох. Что не есть гуд - очень долго получается.
Если же брать слишком малое количество особей в популяции, скажем 10-25, то в популяции нет достаточного генофонда, для поиска, время поиска увеличивается, опять из за того, что увеличивается кл-во запусков фф.
Оптимальным вариантом считаю 200 особей в популяции.