Sinir ağları ile nasıl çalışıyorsunuz? - sayfa 3

 
Anladığım kadarıyla, kaynak kodu herkese açık değil. Sadece bireysel olarak mı sağlanıyorlar? Zor değilse ve yazık değilse yukarıdaki sabunun üzerine atın.
 

"Ne mutlu iman edene, dünyada sıcaklık vardır"...

 

"Блажен, кто верует, тепло тому на свете"...

Lanet olsun, başlıkta üç sayfa ve sorulara tek bir cevap gelmedi. Yardım etmek zor mu? Ne de olsa gerçek şeyler hakkında soruyorum ve soruyorum. Teşekkürler topluluk.

 
sayfuji :

"Ne mutlu iman edene, dünyada sıcaklık vardır"...

Lanet olsun, başlıkta üç sayfa ve sorulara tek bir cevap gelmedi. Yardım etmek zor mu? Ne de olsa gerçek şeyler hakkında soruyorum ve soruyorum. Teşekkürler topluluk.

Bunu reddedemezsiniz - esas hakkında bir şey söylemeden konuyu nasıl destekleyeceklerini biliyorlar.

 

sayfuji En azından biraz arkadaş edinirsin, aramayı kullan. Burada sinir ağları hakkında birçok konu var.

buraya da bakabilirsin, ayrıca bu forumun çok ünlü ve saygın bir ziyaretçisi

http://fxreal.ru/forums/index.php

 

Soruya tüm sorumlulukla yaklaştım, sadece saygın LeoV konuşmayı sürdürdü, ancak sorunun özüne cevap vermedi. Bir süre alp..ri forumunda yaşadı, bu yüzden bilgi ve becerileri hakkında hiçbir şüphem yok, bu yüzden cevabını bekliyordum ama orada değildi.

PS Prival, şube gerçekten çok iyi, birkaç aydır üzerinde yaşıyorum. genç adam

 
Belki de yanlış anlaşıldım. Esasen (bundan sonra tamamen şahsi görüşüm olarak anılacaktır);

1) bu durumda, en önemli şey, yazılım uygulamasının yolları değil, fikirdir. Bu fikir, yukarıdaki pasajda St. Lema;
2) büyük olasılıkla hiç kimse gerçekten çalışan bir ağın kaynak kodlarını boşuna sağlamayacaktır;
3) hazır sinir ağı programları hakkında: "her şeyin genel teorisini" oluşturmak imkansızdır, bu nedenle, amaç uygulanabilir bir şey geliştirmekse, hiç kimse fikirlerinin bağımsız uygulamasından kaçmaz. Bu nedenle örneğin güçlü araçlarıyla Matlab bile bana uymadı. NSDT, elbette, Matlab seviyesine ulaşmaktan çok uzak.

Misal.

Hemen bir rezervasyon yapacağım - fiyatın kendisinin, özellikle üçüncü veya dördüncü ondalık basamağa kadar olan her türlü tahminini elbette anlamsız buluyorum. Bana göre bu tür yapılar kendini kandırmaktan başka bir şey değildir. Bunun yerine, yerel konulardan birinde zaten önerildiği gibi, en azından önceden belirlenmiş sayıda puan geçeceği başlangıç fiyat hareketinin erken tanınmasını deneyebilirsiniz. Bu sayı, önceki fiyat davranışının analizine dayalı olarak belirlenebilir (Görünüşe göre Composter trendi/sabiti belirlerken böyle bir görevle meşguldü).

Çalışma hipotezi: Herhangi bir güçlü fiyat hareketinin bir tür tekrarlanabilir "habercisi" vardır. "Piyasadan" çalışırken, ağa bu "habercileri" tanımayı öğretmeyi deneyebilirsiniz.

Ağ cihazı (St. Lem terminolojisinde büyük bir ağın ana yapısal birimi olarak "kristal", yani "bulutlar") genel olarak:


- giriş, ara ve çıkış katmanlarının transfer fonksiyonunun tipini ve parametrelerini seçme yeteneğine sahip tek çıkışlı çok katmanlı otomatik uyarlamalı sıkıştırıcı Oia ağı. Böyle bir ağ, giriş vektörlerinin uyarlanabilir depolama ve sınıflandırma işlevlerini aynı anda gerçekleştirebilir;

- katman sayısı, girdi vektörünün boyutuna göre belirlenir, yani. ağ, çalışan dizileri tanımlayarak ve başlatarak/okuyarak otomatik olarak oluşturulur;

- gizli katmandaki nöronların sayısı, 1/(2^N) ("belirleyici kristaller") veya 1/N ("bellek kristalleri") yasasına göre artan katman sayısı N ile kademeli olarak azalır;

- gizli katmandaki doğrusal olmama parametresi katman numarasına bağlı olabilir;

- bir "bulut" oluşturmak için diğer "kristaller" ile iletişim için değiştirilebilir bir dahili geri besleme modu ve değiştirilebilir bir harici giriş vardır.

En önemli ve ince noktalardan biri girdi vektörünün oluşumudur. Şimdiye kadar, sadece ağın işleyişini test etmek ve kontrol etmek için, genel olarak kabul edilen şekilde oluşturulmuştur: y[] = (x[] - ortalama(x[])) / sigma(x[]). (Sorunun bu kısmı henüz tam olarak çözülmemiştir.)

Ağ, olgudan sonra buluşsal bir kurala göre "eğitilir": fiyat belirli bir sayıda noktayı geçtikten sonra, ağırlıkları belirli sayıda çubuk geriye kaydırılana ayarlamak için bir emir verilir, yani. "önceki", girdi vektörü; böylece ağ, önceki birikmiş bilgiyi dikkate alarak onu "hatırlar". Bu şekilde eğitilmiş ağın "habercileri" tanıyacağı ve böylece gerçek zamanlı olarak ticaret sinyalleri gönderebileceği varsayılmaktadır. Bu arada, "ayrı bir kristal sıçrama kadar uçmadı..." (bkz. age).

Çıktının yorumlanması ve "bulut" un kendisinin otomatik oluşumu, yani. nörokomite henüz uygulanmadı. Şimdiye kadar, özellikle güzel resimler de yok.

Şahsen, bu yaklaşım bana umut verici görünüyor. Bir kez daha tekrarlıyorum - yukarıdakilerin tümü tamamen kişisel görüşüm.
 
sayfuji :

Soruya tüm sorumlulukla yaklaştım, sadece saygın LeoV konuşmayı sürdürdü, ancak sorunun özüne cevap vermedi. Bir süre alp..ri forumunda yaşadı, bu yüzden bilgi ve becerileri hakkında hiçbir şüphem yok, bu yüzden cevabını bekliyordum ama orada değildi.

PS Prival, şube gerçekten çok iyi, birkaç aydır üzerinde yaşıyorum. genç adam

Gerçekte memnun olmadığın şey nedir? Leov, tam tersini iddia etmeye çalışmanıza rağmen, başlangıçta sorduğunuz öznel soruyu yanıtladı. Ve kaynak kodunu paylaşmaması ve diğer detayları açıklamaması, bu yüzden bu onun sorumluluğunda değil.


Bazı forum kullanıcılarının yaptığı gibi daha küstahça bir soru sorun: "Haydi, bana süper kârlı bir sinir ağının kaynaklarını göster" ve oldukça yeterli cevaplar alın.

 
Yuri, ne yazık ki (ya da neyse ki?), Küçük bir vergilendirme derecem var. Neyse. Alexjou'ya verdiğin cevap için çok teşekkürler.Kendime çılgın hedefler koymuyorum. Grid Oya çok ilgilendi. Okuyabileceğim bir kaynak önerebilir misiniz?
 
"Oya ağı" burada sadece bir ifade özgürlüğüdür, "ağırlıkları Oya kuralına göre ayarlanmış ağ"ın kısaltmasıdır. Oya kuralının kendisi, ayarlama sürecinde kendi normalleştirmeleriyle ağırlıkların sonsuz büyümesini hariç tutarak Hebb kuralının bir modifikasyonudur; bu durumda, ağırlık vektörlerinin uçları yaklaşık olarak birim hiper küre içinde yer alır. Örneğin burada görebilirsiniz: A.A. Yezhov, S.V. Shumsky. "Nörobilgisayar ve ekonomi ve işletmedeki uygulamaları". M., 1998 (dersler - pdf formatında internette mevcuttur). Ayrıca yeni başlayanlar için biraz zor olsa da çok iyi bir kitap: Stanislav Osovsky. "Bilgi işleme için sinir ağları ". M., "Finans ve istatistik", 2002 (İnternette djvu formatında mevcuttur). Ağlarla ilgili başka birçok literatür internette dolaşıyor.