"新神经 "是MetaTrader 5平台的一个开源神经网络引擎项目。 - 页 64

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你是谁？
 
Urain:

建议另一种实现方式，我不介意，让我们讨论、比较并决定哪个更好。

将所有数据以一列形式写入csv文本文件。根据架构的不同，对这一列会有读/写规则。这就是我现在训练网格 时的做法--我将网络的所有设置和权重存储在一列中，它相当于染色体表示法，在GA中容易读/写。
 
米切克。
你是谁？
米切克。你想要神经质吗？我有他们。
 
TheXpert。
米沙。你想要一些神经元吗？我已经得到了他们。

这可能是为你（程序员）做的。"你需要把旗子放在这里，在这里取下来，我把鲱鱼放在那里，先别碰它。"

而我需要的是 "给傻瓜的"。

 
joo:
将所有数据写入文本csv文件中的一列。根据架构的不同，会有对该列的读/写规则。这 就是我现在训练网格时的做法--我把网络的所有设置和权重都存储在一列中，它相当于染色体的表示，很容易读/写到GA中。

所以你改变架构，改变规则？

而如果架构不是由程序员创建的，而是由用户创建的，那么谁来编写新的规则？

是的，然后你不能因为每一个喷嚏而感谢我，为每个架构写一个新的负载规则（我认为）是一件很麻烦的事。

是否有可能有一个变体算法，根据架构创建一个加载规则？

 
Urain。

所以你改变架构，改变规则？

而如果架构不是由程序员创建的，而是由用户创建的，那么谁来编写新的规则？

而且你不能感谢我们的每一次偷袭，为每个架构写一个新的负载规则（我认为）是非常烦人的。

是否有可能有一个变体的算法，根据架构创建一个负载规则？

我以一种更简单的方式来看待这个问题。

让我们从一般的神经元中抽象出来。我们有一组一些块--黑盒子。 我们需要为所有的块做一列设置，所以。

我们问积木有多少个设置（设置、重量或任何东西），他们会回答。

1-й -10

2-й -115

3-й - 214

....

然后我们把所有的东西都写在一列中，我们总是知道什么东西从哪个地方去。

这样，我们总能找到哪些设置属于哪个区块，我们需要做的就是向区块询问--"你有多少个设置？

你们只需要直接商定轮询区块的顺序，就可以了。


SZZ 即使个别区块在未来会自行改变，也不会有任何破坏，一切都会像以前一样工作--重要的是不要改变投票区块的顺序。但是，即使你改变了顺序，也不会有什么问题，你只需要通过再次轮询区块来重写该列。

 
joo:
...

所以这个阵列的长度不仅取决于神经元的数量和类型，还取决于每个神经元有多少个连接？

因为每个神经元都必须被分配给其他人。

 
Urain。

事实证明，这个阵列的长度不仅取决于神经元的数量和类型，而且还取决于每个神经元有多少个连接？

因为每个神经元都必须被分配给它所连接的人。

当然了。长度取决于区块响应的内容。

虽然...你可能在谈论描述架构的数据格式？- 我坚持认为，它应该是一个单独的文件，有自己的写进格式。

而我说的是所有的设置/权重。

 
米切克。

你必须让它为你（一个程序员）制作。"你要把旗子放在这里，在这里取下来，我把鲱鱼放在那里，先别碰它。"

不可能。通常我都是这样做的。真正通过dll和4号的。

我正在寻找一个 "傻瓜"。

写下你想要的 "傻瓜 "的方式。也要写下它的用途。
 
joo:

当然。长度取决于区块的答案。

虽然...你可能在谈论描述架构的数据格式？- 我认为，它应该是一个单独的文件，有自己的写入格式。

而我说的是所有的设置/权重。

不要为误解而烦恼，你应该首先定义。
负载算法 是一个从存储格式 到网格创建 格式 +网格创建算法 的转换器。
我们有依赖性...
创建算法 取决于网格创建 格式 [-] ...

网格创建格式 对存储格式 没有直接的依赖[~]，这种依赖是以选择最佳格式的形式间接存在的。

az=fx ~> fs -> as

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