Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3086

 
Vay canına.))) ama oldukça iyi başladım.))
 
Andrey Dik #:

Arkadaşlar, merhaba!

Bir savaş var, hoş geldiniz, biraz gürültü yapın!!!

burada baştan kaybeden bir seçenek var, çünkü kolunuzda birçoğu var ve ikili sınıflandırmayı eski moda bir şekilde yapıyoruz :)

ve her fonksiyon acısız bir şekilde bir sinir ağına beslenemez.

 
Maxim Dmitrievsky #:

burada bir kaybet-kaybet durumu söz konusu, çünkü sizin elinizde bir sürü var ve biz de eski usul ikili sınıflandırma yapıyoruz :)

ve her işlev bir sinir ağına acısız bir şekilde beslenemez.

Aslında bir milyon parametre "büyük eşitleyici", arama alanı o kadar geniş ki hangi algoritmanın kazanacağını bilmiyorum. Ve kara kutunun içinde ne olacağı bilinmiyor (ya da daha doğrusu biliniyor, ama "anahtarı" bulmamız gerekiyor).

Eğlenceli, bir kasayı açmak gibi!

 
Andrey Dik #:

Aslında, bir milyon parametre "büyük eşitleyici", arama alanı o kadar geniş ki hangi algoritmanın kazanacağını bilmiyorum. Ve kara kutunun içinde ne olacağı bilinmiyor (ya da daha doğrusu biliniyor ama "anahtarı" bulmak gerekiyor).

Eğlenceli, kasa açmak gibi!

Ben daha sonra katılırdım, beyin egzersizi olarak. Hava şu an çok güzel :)
 
Maxim Dmitrievsky #:

ve her işlev bir sinir ağına zahmetsizce yüklenemez.

birkaç üç yıl önce, uzak Avustralya'dan bir arkadaşım bana yaklaştı ve dedi ki, hadi bir algoritma ile bitcoin madenciliği yapalım! bana bir sonraki bloğu bulabilecek bir şey yap. insanlar hash'teki 7. basamağı üretiyorlardı, algo'muz bir saatten daha kısa bir sürede 5. basamağa kadar bulabiliyordu.... Çok geç kalmıştık.

Ve işte burada. birisi ilgi uğruna şampiyonaya katılmaya çalışacak, yeni parlak fikirlerle gelecek ve onun için faydalı olacak.

 
Andrey Dik #:

Aslında, bir milyon parametre "büyük eşitleyici", arama alanı o kadar geniş ki hangi algoritmanın kazanacağını bilmiyorum. Ve kara kutunun içinde ne olacağı bilinmiyor (ya da daha doğrusu biliniyor ama "anahtarı" bulmak gerekiyor).

Eğlenceli, kasa açmak gibi bir şey!

Bu bir algoritma meselesi değil, bu bir genetik meselesi ya da sürü meselesi ya da her neyse.

1) Bu bir zaman ve demir gücü meselesidir!!!! kim daha fazla zamana ve daha güçlü demire sahipse o kazanacaktır.

2) Elde edilen sonuçlar hiçbir şekilde bu özel AO'nun en iyisi olduğunu garanti etmeyecektir, çünkü en iyi AO'nun şans eseri en iyi olması muhtemeldir (sadece en iyi maksimum değeri bulmuştur).

3) bir fonksiyonda 20-30'dan fazla ölçüm zaten bir tahmin oyunudur ve gerçek problemlerde kimse AO ile bir milyon parametreden oluşan bu kadar büyük ölçümler üzerinde çalışmaz (ölçümler azalır).

4) problemin kendisi yanlış kurgulanmıştır, AO'nun özelliklerini hiçbir şekilde ortaya koymaz, her şey en iyi maksimumu bulacak kadar şanslı olanın kazanması üzerine kurulmuştur.


Fonksiyonda 10 iterasyon için maksimum bulmak normal bir problemdir ve AO'nun verimliliğini ortaya çıkaracaktır ve normal çevrelerde problemler bu şekilde belirlenir ...

Ama kendini uzman sanan bir profanla konuştuğunuzda ve onun arkadaşı ve danışmanı gpt chat olduğunda ne işe yarar)))

 
mytarmailS #:

Bu bir algoritma meselesi değil, bu bir genetik meselesi, sürü meselesi, her neyse.

1) Bu bir zaman ve donanım gücü meselesidir!!!! kim daha fazla zamana ve daha güçlü donanıma sahipse o kazanacaktır.

2) Elde edilen sonuçlar, bu belirli AO'nun en iyisi olduğunu garanti etmeyecektir, çünkü en iyi AO büyük olasılıkla şans eseri en iyisi olacaktır (sadece en iyi maksimum değeri bulmuştur).

3) Bir fonksiyonda 20-30'dan fazla ölçüm zaten bir tahmin oyunudur ve gerçek görevlerde kimse AO ile bir milyon parametreden oluşan bu kadar büyük ölçümler üzerinde çalışmaz (ölçümler azalır).

4) Problemin kendisi yanlış kurgulanmıştır, AO'nun özelliklerini hiçbir şekilde ortaya çıkarmaz, her şey üzerine inşa edilmiştir - en iyi maksimumu bulacak kadar şanslı olan kazanır.


5) 10 iterasyon için fonksiyonda maksimumun bulunması AO'nun verimliliğini ortaya koyacak normal bir problemdir ve normal çevrelerde problemler bu şekilde kurulur...

6) Ama kendini uzman sanan küfürbaz biriyle konuşmanın ne faydası var, onun arkadaşı ve danışmanı gpt chat )))


1. Kara kutunun 10000'den fazla çalıştırılması imkansızdır, bu dile getirilmiştir. Ne kadar güçlü donanım kullanılırsa kullanılsın - yardımcı olmayacaktır.

2. Bir milyon parametre üzerinde şans eseri rastgele olmayan bir sonuç elde edemezsiniz, rastgele bir aramada sonuçların ortalaması alınır. Sadece algoritma daha iyiyse diğerlerinden daha iyi bir sonuç bulma şansı vardır. Bunu anlamak için biraz olasılık teorisi bilmeniz veya en azından bazı analitik becerilere sahip olmanız gerekir.

3. Gerçek problemlerde milyarlarca değişken vardır - modern üretici ağlar. İnsan beyninde birkaç milyar nöron vardır ve burada neden bahsettiğimizi anlamak için her gün öğrenmeniz gerekir.

4. Şanslı olmayacaksınız, size %100 garanti veriyorum.

5. Stokastik algoritmalar kabul edilebilir bir aralıktaki rastgele sayılarla başlar, ne kadar az iterasyon olursa sonuç o kadar rastgele olur. Ek olarak 2. maddeye bakın.

6. boşuna yapıştırılmadınız - pateushnik..... militan cehalet.

 
Normal dairelere nereden bakılmalı
 
Матрицы и векторы в MQL5: функции активации
Матрицы и векторы в MQL5: функции активации
  • www.mql5.com
В данной статье мы опишем только один из аспектов машинного обучения - функции активации. В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона вычисляет значение выходного сигнала на основе значений входного сигнала или набора входных сигналов. Мы покажем, что находится "под капотом".
 
Andrey Dik #:

Arkadaşlar, merhaba!

Bir savaş var, hoş geldiniz, biraz gürültü yapın!!!

Çok yaşa kolektif çiftlik!

Profesyonelleri utandıralım!

https://cran.r-project.org/web/views/Optimization.html

CRAN Task View: Optimization and Mathematical Programming
CRAN Task View: Optimization and Mathematical Programming
  • cran.r-project.org
This CRAN Task View contains a list of packages which offer facilities for solving optimization problems. Although every regression model in statistics solves an optimization problem, they are not part of this view. If you are looking for regression methods, the following views will also contain useful starting points: MachineLearning, Econometrics, Robust The focus of this task view is on Optimization Infrastructure Packages, General Purpose Continuous Solvers, Mathematical Programming Solvers, Specific Applications in Optimization, or Multi Objective Optimization.