Sinir ağının girişine ne beslenmeli? Fikirleriniz... - sayfa 63
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
Ezber: Kalite değerlendirmesi koruma süreci sırasında gerçekleştiriliyorsa , bu zatenezberdir.
Bilgiyi %100 ezberleyen veritabanları, ağaçlar ve kümelerin değerlendirmeye ihtiyacı yoktur. Ancak 3*3'ün neye eşit olduğunu tüm olası varyantları deneyerek kontrol edebilirsiniz. Bu size ve zamanınıza kalmış... Ben daha önemli şeyler yapacağım.
Sadece yetersiz eğitilmiş modellerin değerlendirilmesi gerekir.
1. Bilgileri %100 hatırlayan veritabanları, ağaçlar ve kümelerin değerlendirilmesine gerek yoktur.
2. Sadece eğitimsiz modellerin değerlendirilmesi gerekir.
1. Eğer değerlendirme yoksa, bu ezberleme değil, akılda tutma süreci anlamına gelir. Yukarıda aradaki fark gösterilmiştir.
2. Bir modelin ne zaman ve ne kadar "az öğrenildiği" nasıl belirlenir?
Muhtemelen konu dışı, ancak deneyimlerim yalnızca osilatörlerin (olasılıklar, kazanç oranları vb.) Niteliksel olarak tahmin edilebileceğini söylüyor. Fiyat hareketlerini tahmin etmeyi hayal edenler, benim kişisel görüşüm bunun henüz mümkün olmadığı (hatta belki de hiç mümkün olmadığı)!
kazanç oranı ne anlama geliyor?
1. Eğer değerlendirme yoksa, bu bir ezberleme değil, akılda tutma sürecidir. Aradaki farkı yukarıda gösterdim.
2. Bir modelin ne zaman ve ne kadar "az öğrenilmiş" olduğu nasıl belirlenir?
1) Ezberleme sadece sizin için olası varyantları gözden geçirip her birini değerlendirmekten ibarettir. Bunu başkalarına dayatmanıza ve gerçek olarak göstermenize gerek yoktur.
2) Tanımlanmasına gerek yoktur, eğitimden önce parametrelerde ayarlanır - %100 eğitmek veya az eğitmek.
1) Ezber sadece sizin için olası seçenekleri gözden geçirmekten ibarettir. Bunu başkalarına dayatmayın ve gerçekmiş gibi göstermeyin.
2) Tanımlanmasına gerek yoktur, eğitimden önce parametrelerde ayarlanır - %100 eğitmek veya yetersiz eğitmek için.
1. Ezberlemenin ve "olası seçenekleri gözden geçirmenin" bununla ne ilgisi var? Benim iddia etmediğim ve dolayısıyla kimseye empoze edemeyeceğim bir şeyi uydurmanıza gerek yok:))
2. Sizin ve genel olarak pek çok insanın MO'yu uygulama biçiminde öğrenme yalnızca koşullu olarak mevcuttur. Çünkü bilinmeyen yeni verileri işlemek için kuralların oluşması söz konusu değildir. Ezberleme vardır. Yukarıda gösterdim.
Bazı şeyleri kabul etmenin acı verici olabileceğinin farkındayım çünkü bunlar yerleşik inançları sarsıyor. Ancak kabul edilirse, bazı yöntemlerin neden beklenen sonuçları vermediği anlaşılır ve bu nedenle araştırmanın yönünü değiştirmenize olanak tanır.
1. Ezberlemenin ve "seçenekleri gözden geçirmenin" bununla ne ilgisi var? Benim iddia etmediğim ve dolayısıyla kimseye empoze edemeyeceğim bir şeyi uydurmanıza gerek yok:))
2. Sizin ve genel olarak birçok insanın MO'yu uygulama biçiminde öğrenme yalnızca koşullu olarak mevcuttur. Çünkü bilinmeyen yeni verilerin işlenmesine yönelik kuralların oluşturulması söz konusu değildir. Ezberleme vardır. Yukarıda gösterdim.
Bazı şeyleri kabul etmenin acı verici olabileceğinin farkındayım, çünkü bunlar yerleşik inançları yıkıyor. Ancak kabul edilirse, bazı yöntemlerin neden beklenen sonuçları vermediği anlaşılır ve bu nedenle araştırmanın yönünü değiştirmenize olanak tanır.
Sıradan bir veri tabanı ile akıllı bir sistem arasındaki fark nedir?
Sıradan bir veri tabanı ile akıllı sistemler arasındaki fark nedir?
Örnek olarak, aynı gpt sadece çarpım tablosunu hatırlamakla kalmaz, sütun kuralını kullanmak üzere eğitilir. Bu, sadece çarpım tablosunda değil, herhangi bir sayıyı çarpabileceği anlamına gelir.
Sıradan bir veritabanı ile akıllı sistemler arasındaki fark budur. Bu tür sistemler, bir insanın yaptığı gibi yeni bilgileri işlemek için bilinen kuralları uygulayabilir. Daha da yüksek bir zeka seviyesi, eski kuralları temel alarak yeni kurallar geliştirme yeteneğidir.
Bir sinir ağının geleneksel "eğitimi" kural oluşturmaz ve bu nedenle bilinmeyen veriler üzerinde iyi çalışmaz. Bu sadece verilerin bir yaklaşımıdır ve bu yaklaşımın yeni verilerde de eğitim verilerinde olduğu kadar iyi çalışmasını bekleriz.