Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2452
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Max, sonuca varmak için acele etme.
Gönderinizdeki "belki" kelimesi, soruyu bu şekilde çerçevelemeyi düşünmediğinizi gösteriyor, değil mi?
Genel olarak bir sinir ağı ve özel olarak MLP çok esnek bir şeydir ve bir ve aynı özellik kümesi aynı ağ tarafından ancak farklı nöron ağırlıkları değerleriyle eşit olarak bölünebilir .... Değil mi? - Öyleyse soru ortaya çıkıyor, bir dizi ağırlık için bu seçeneklerden hangisi daha sağlam?
Ve görevime cevap veren ikincisi ile artık bir diyalog sürdürmenin gerekli olduğunu düşünmüyorum - bu anlamsız.
Ölçeklerle kendim ilgilenmeye başladım) Böyle bir bilgi görmedim. Sınır değerlerin aktivasyon fonksiyonlarına ve öğrenmeye olumsuz etkisi olduğunu biliyorum, sonuç olarak
evet, ölçekler hakkında ilginç. ama daha da ilginç olanı, ağın çıktılarının aldığı değerlerdir.
Öğrenme kalitesinin ağırlıkların değerlerine bağlı olup olmadığını anlamak için bu bağımlılığı deneyle ölçmek gerekir.
Ağırlıkların değerlerinin ne olduğunu biliyoruz , eğitimin kalitesinin ne olduğunu bilmiyoruz, bu nedenle bir tanım vermemiz gerekiyor..
Dolayısıyla eğitim kalitesi , ağ performansı vb... ağdan beklentilerimizi ifade edebileceğimiz bir ölçüdür (örneğin, yeni verilerde ağ hatası)
Tamam, şimdi öğrenme kalitesinin ne olduğuna dair bir tanımımız var, o zaman öğrenme kalitesinin ağırlık değerlerine bağımlılığını ölçebiliriz.
Ama eğer ağın kalitesi için bir ölçü geliştirdiysek ( öğrenme kalitesi ), o zaman kalite ölçüsünün en iyi değerini seçebiliyorsak neden ağırlıklara bakmamız gerekiyor?
Bu basit şeyleri anlamamak için ne kadar özürlü olmak gerekiyor bilmiyorum + üçü de aynı şeyi söyledi zaten..
Öğrenme kalitesinin ağırlıkların değerlerine bağlı olup olmadığını anlamak için bu bağımlılığı deneyle ölçmek gerekir.
Ağırlıkların değerlerinin ne olduğunu biliyoruz , eğitimin kalitesinin ne olduğunu bilmiyoruz, bu nedenle bir tanım vermemiz gerekiyor..
Dolayısıyla eğitim kalitesi , ağ performansı vb... ağdan beklentilerimizi ifade edebileceğimiz bir ölçüdür (örneğin, yeni verilerde ağ hatası)
Tamam, şimdi öğrenme kalitesinin ne olduğuna dair bir tanımımız var, şimdi öğrenme kalitesinin ağırlıkların değerlerine bağımlılığını ölçebiliriz.
Ama eğer ağın kalitesi için bir ölçü geliştirdiysek ( öğrenme kalitesi ), o zaman kalite ölçüsünün en iyi değerini seçebiliyorsak neden ağırlıklara bakmamız gerekiyor?
Bu basit şeyleri anlamamak için ne kadar özürlü olmak gerekiyor bilmiyorum + üçü de aynı şeyi söyledi zaten..
Özellikle yetenekli olanlara çok basit bir şekilde aktarmaya çalışacağım: eğitimin kalitesini etkileyen ağırlıkların ve çıktıların ölçüsünü bilerek, sağlıklı insanlar için henüz olmayan, tanıdık olmayan verileri kontrol etmeden ÖNCE daha sağlam bir ağ elde edebiliriz. eğitim sırasında var.
Özellikle yetenekli olanlara çok basit bir şekilde aktarmaya çalışacağım: eğitimin kalitesini etkileyen ağırlıkların ve çıktıların ölçüsünü bilerek, sağlıklı insanlar için henüz olmayan, tanıdık olmayan verileri kontrol etmeden ÖNCE daha sağlam bir ağ elde edebiliriz. eğitim sırasında var.
1) kodlanabilmesi için en azından kendinize bir işlenebilirlik tanımı verin
2) Yeni veriler (test) kullanmadan yeni veriler üzerinde ağ performansını nasıl ölçeceksiniz?
1) kodlanabilmesi için en azından kendinize bir işlenebilirlik tanımı verin
2) Yeni veriler (test) kullanmadan yeni veriler üzerinde ağ performansını nasıl ölçeceksiniz?
1. Yabancılara, iyi huylu insanlar "size" döner.
2. Davranışınız için özür dileyin.
Bu iki noktayı takip edin ve belki de sorularınızın cevabını seslendireceğim.
Araştırmanızın başarılı sonuçlarını sabırsızlıkla bekliyoruz. Tercihen bir sinyal şeklinde.
ve hasta olmanıza gerek yok.
Kimseye bir şey kanıtlamak zorunda değil, ilgilenen - bunu düşünecek, ilgilenmeyen - geçecek.
Modülo alınan sinir ağının ağırlıklarının ortalama değeri, eğitiminin kalitesinin bir göstergesi midir?
aynı veriler üzerinde eğitilmiş iki özdeş nöron olduğunu, birinin 0.87 ve diğerinin 0.23 olduğunu, hangisinin daha iyi eğitildiğini varsayalım?
skaler bir değerin bir vektörü veya polinomu benzersiz bir şekilde karakterize edebileceği şüphelidir - NN'yi öğrenmenin sonucu
skaler bir değerin bir vektörü veya polinomu benzersiz bir şekilde karakterize edebileceği şüphelidir - NN'yi öğrenmenin sonucu