Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 499

 
Maksim Dmitrievski :

Ve benim düşünceme göre, bazı servis işlevleri dışında hiç kimse bu kodlara ihtiyaç duymaz), aksi takdirde herkes kendi başına bir şeyle meşgul olur.

bu bilgi mükemmelliği hiyerarşisinin bir sonucudur, bir zürafa için mevcut olan bir su aygırı için kabul edilemez ve bunun tersi de geçerlidir.Bu nedenle, ilk ortaokuldan akademik kurumlara kadar bilgi mükemmellik derecesine göre çeşitli eğitim türleri vardır. .

Samimi olarak.

 


Percetronun böyle bir diyagramını gördüm. Genellikle bir toplayıcı vardır, ancak burada üç tane vardır. Üç aktivasyon nöronunuz var mı?

MQL4'te bunu yaptım:

   a1 = iAC ( Symbol (), 0 , 0 );
   a2 = iAC ( Symbol (), 0 , 3);
   a3 = iAC ( Symbol (), 0 , 7);
   
   perceptron1[ 0 ]=w11 * a1 + w21 * a2 + w31 * a3;
   perceptron2[ 0 ]=w22 * a2 + w12 * a1 + w32 * a3;
   perceptron3[ 0 ]=w33 * a3 + w13 * a1 + w23 * a2;

Her şeyle ilgileniyor musunuz? Anladığım kadarıyla, burada a1, a2, a3 girişlerinin her biri, hangi toplayıcıya düştüğüne bağlı olarak ağırlığıyla çarpılır.

Sonra lineer fonksiyonu bir aktivasyon sigmoid fonksiyonu ile değiştirmeye çalışacağım.

Bir toplayıcıyla veya birkaç toplayıcıyla neyin daha iyi olduğunu kim söyleyecek, aynı girdileri farklı ağırlıklarla kullanmanın mantıklı olup olmadığı açık değil?

Ayrıca, en azını, iki katmanlı bir ağı alıp almadığımızı sormak istedim, o zaman optimizasyon için çok sayıda değişkene ihtiyacımız olacak, üç veya dört katmandan bahsetmeye gerek yok.

Yani, tüm katmanlar aynı anda optimize edilirse. Testlerin az çok elde edilmesi için maksimum kaç değişken kullanılabilir, belki bu amaçlar için bazı yazılımlar vardır?

 
forexman77 :

Her şeyle ilgileniyor musunuz? Anladığım kadarıyla, burada a1, a2, a3 girişlerinin her biri, hangi toplayıcıya düştüğüne bağlı olarak ağırlığıyla çarpılır.

Neredeyse doğru, sonuca ek olarak hala bir önyargı var

   perceptron1[ 0 ]=w11 * a1 + w21 * a2 + w31 * a3 + w01 ;
   perceptron2[ 0 ]=w22 * a2 + w12 * a1 + w32 * a3 + w02 ;
   perceptron3[ 0 ]=w33 * a3 + w13 * a1 + w23 * a2 + w03 ;

Büyük olasılıkla, nöronun iç katmanında y1, y2, y3 değerleri kullanılır ve bu değerlerin kendileri de bir sonraki katman için giriş değerleri olarak kullanılmalıdır.

perceptron4[0] = w14 * perceptron1[ 0 ] + w24 * perceptron2[ 0 ] + w34 * perceptron3[ 0 ] + w04;

Veya Y1,Y2,Y3 çıkış değerleri ise, o zaman sınıflandırmada birkaç çıkış nöronu kullanılır - örneğin, Y1,Y2,Y3 arasındaki en büyük değer Y1 ise sonuç "sınıf 1" olur, en büyük değer ise Y2 ise sonuç "sınıf 2", en büyük değer Y3 ise sonuç "sınıf 3" olur. Sınıflandırma yerine regresyon için bir nöron kullanılırsa, sadece bir çıktı nöron olacaktır. Eğer sadece iki sınıf varsa, o zaman bir çıkış nöronu ile idare edebilirsiniz (eğer sonuç <0.5 ise sınıf1, >=0.5 ise sınıf2 ise).

Bir nöronun aktivasyon fonksiyonu için bir sigmoid eklemek çok kolaydır, böyle bir fonksiyona ihtiyacınız var -

double sigmoid( double sum)
{
     if (sum < - 15.0 )
         return ( 0.0 );
     else if (sum > 15.0 )
         return ( 1.0 );
     else
         return ( 1.0 / ( 1.0 + MathExp (-sum)));
}

Ve bununla birlikte, zaten bir iç katmana (üç algılayıcıya sahip) ve bir çıktı algılayıcıya sahip tam teşekküllü bir nöron alacaksınız.

   perceptron1[ 0 ] = Sigmoid(w11 * a1 + w21 * a2 + w31 * a3);
   perceptron2[ 0 ] = Sigmoid(w22 * a2 + w12 * a1 + w32 * a3);
   perceptron3[ 0 ] = Sigmoid(w33 * a3 + w13 * a1 + w23 * a2);
   perceptron4[0] = Sigmoid(w14 * perceptron1[0] + w24 * perceptron2[0] + w34 * perceptron3[0] + w04);

sonuç = perceptron4[0]

 
forexman77 :

Testlerin az çok elde edilmesi için maksimum kaç değişken kullanılabilir, belki bu amaçlar için bazı yazılımlar vardır?

Bir nörondaki ağırlık sayısı on binlerce veya daha fazla olabilir. Mql ve R'de nöronlar oluşturmak ve eğitmek için özel kütüphaneler vardır, nöronunuzu sıfırdan programlamak yerine bunlar üzerinde çalışmak daha iyidir.

 
San Sanych Fomenko :

Düzgün nefes almana izin vermiyorum .. nefes al ve sakinleş


Ne kadar ileri gidersen o kadar kategoriksin ;))

 
San Sanych Fomenko :


Bu konum, istatistik aksiyomu (ve bu arada tüm matematik) tarafından çok kısaca formüle edilmiştir: ÇÖP GİR - ÇÖP ÇIKTI.

Bunu bilmeyen veya uygulamayan bir kimse, kanaatimce, perceptron kelimesini bilse de bilmese de yoğun cahillerdendir.


Oldukça doğru. Desteklerim.

 
Maksim Dmitrievski :

evet, yanlışlıkla kelimeleri karıştırdım çünkü o sırada yaklaşıklık hakkında okuyordum


İyi ;))))

 
Oleg otomatı :

Oldukça doğru. Desteklerim.


Belirli sorulara yanıt olarak yetersiz bilinç akışı sağlıyor musunuz? Genel olarak, uzun zamandır fark ettim ki, yaşla birlikte insanların bilinci donuklaşıyor, ona söz veriyorsunuz ve o size tüm tatmin edilmemiş fantezilerinin asil bir bölümünü veriyor. Eh, elbette destekliyorsunuz, çünkü aynı şekilde iletişim kuruyorsunuz. Ya da belki de yaş değil, sorunun özüne konsantre olma konusunda temel bir yetenek eksikliği.

Cevaplayıcının sanatı, kendisini soran kişinin problemine kaptırmak, bir süre kendi haline gelmek, neye ihtiyacı olduğunu anlamak ve anlayacağı şekilde cevap vermektir. Ve sadece sözlü olarak sıçmak bir sanat değil, kendini onaylamadır.

 
Maksim Dmitrievski :

Belirli sorulara yanıt olarak yetersiz bilinç akışı sağlıyor musunuz? Genel olarak, uzun zaman önce fark ettim ki, yaşla birlikte, dubeet halkının bilinci, ona bir kelime veriyorsunuz ve o size tüm tatminsiz fantezilerinin asil bir bölümünü veriyor. Eh, elbette destekliyorsunuz, çünkü aynı şekilde iletişim kuruyorsunuz. Ya da belki de yaş değil, bir konuya konsantre olma yeteneğinin temel eksikliğidir.

Cevaplayıcının sanatı, kendisini soran kişinin problemine kaptırmak, bir süre kendi haline gelmek, neye ihtiyacı olduğunu anlamak ve anlayacağı şekilde cevap vermektir. Sadece sıçtım, bu sanat değil, kendini onaylama.


Kafanızı karıştırmamak ve neyin ne olduğunu - yaklaşıklık, enterpolasyon, ekstrapolasyon ve sizin için zor olan diğer terimleri - istikrarlı bir şekilde ayırt etmek için ders kitaplarını açar ve çalışırsınız. Ama sen düğmeleri dürtmeyi tercih ediyorsun ve sonra orada ne dürttüğünü anlamaya çalışıyorsun. Ve anlamak için yeterli bilgi birikimine sahip değilsin. Öğrenin, o zaman anlayış gelecek ve anlamlı deneyler planlayabilecek ve anlamlı deneyler oluşturabileceksiniz ve deneylerin sonuçları sizin için açık olacaktır.

 
Oleg otomatı :

Kafanızı karıştırmamak ve neyin ne olduğunu - yaklaşıklık, enterpolasyon, ekstrapolasyon ve sizin için zor olan diğer terimleri - istikrarlı bir şekilde ayırt etmek için ders kitaplarını açar ve çalışırsınız. Ama sen düğmeleri dürtmeyi tercih ediyorsun ve sonra orada ne dürttüğünü anlamaya çalışıyorsun. Ve anlamak için yeterli bilgi birikimine sahip değilsin. Öğrenin, o zaman anlayış gelecek ve anlamlı deneyler planlayabilecek ve anlamlı deneyler oluşturabileceksiniz ve deneylerin sonuçları sizin için açık olacaktır.

Kusura bakmayın ama hiçbir sorumda değerini kanıtlamadınız en azından ben görmedim

ve bir kaptan üslubunda yazmak işe yaramaz ve yeniden biraz önemli görünmek için her şeyi alt üst eder.