Методы прогнозирования. Технологии.
Добро пожаловать на Форум о прогнозах и прогнозировании. Если это ваш первый визит, рекомендуем ознакомиться с правилами форума и зарегистрироваться. Для размещения своих сообщений необходимо зарегистрироваться. Для просмотра сообщений выберите раздел.
_next_ написал:
Возможно вы правы, просто для меня этого термина("фундамент"), не существует впринципе.
Это совсем другая тема. Фундаментальный анализ можно заложить в экспертную систему. Нейронные сети для этого не пригодны.
Offline
Кстати об эволюционных методах – никто не интересовался методом колонии муравьев(Ant Colony System)? Поделитесь пож. информацией кто чем может, или где почитать подскажите. Очень надо!!
Offline
Dmitry написал:
Кстати об эволюционных методах – никто не интересовался методом колонии муравьев(Ant Colony System)? Поделитесь пож. информацией кто чем может, или где почитать подскажите. Очень надо!!
Если очень надо, тогда лучше спрашивать в соответствующих топиках. Ищи темы по оптимизации или бионике и скорее всего тебе там ответят. В нейросетях эволюционные методы не так часто используются, но встречаются. А такие узкоспецифичные, как методы колонии муравьев, даже не совсем понятно, с какой стороны к сетке прикручивать.
Offline
Led написал:
Если очень надо, тогда лучше спрашивать в соответствующих топиках. Ищи темы по оптимизации или бионике и скорее всего тебе там ответят. В нейросетях эволюционные методы не так часто используются
еще как используются...
Led написал:
с какой стороны к сетке прикручивать.
С той стороны, что ГА - выбирать оптимальные нейросети для дальнейшего обучения.
Offline
Dmitry написал:
С той стороны, что ГА - выбирать оптимальные нейросети для дальнейшего обучения.
А что понимается под оптимальностью? Высокое качество обобщения (малая ошибка обобщения - ошибка решения новых, не использованных при обучении данных)? Так качество обобщения зависит только от тех внутренних свойств сети, которая та приобретет именно в процессе обучения. Поэтому оптимизация с помощью ГА именно структуры сети - это не совсем оптимальный способ, т.к. не гарантирует того, что в последующем алгоритм обучения не испортит найденную "правильную" структуру.
Offline
Оптимальные - не приводящие к локальным максимумам.
Offline
Dmitry написал:
Кстати об эволюционных методах – никто не интересовался методом колонии муравьев(Ant Colony System)? Поделитесь пож. информацией кто чем может, или где почитать подскажите. Очень надо!!
Led написал:
В нейросетях эволюционные методы не так часто используются, но встречаются. А такие узкоспецифичные, как методы колонии муравьев, даже не совсем понятно, с какой стороны к сетке прикручивать.
Что там "узкоспецифичного"? Это лишь одна из разновидностей.
История возникновения Эволюционных алгоритмов
Виктор Геннадьевич, подскажите пожалуйста преимущества использования в качестве выхода, аксона с гипертангенсом.
Offline
_next_ написал:
подскажите пожалуйста преимущества использования в качестве выхода, аксона с гипертангенсом.
Именно для выходного нейрона сети? Не вижу преимуществ по сравнению с нейроном без нелинейности (наиболее часто используемом, а закрепившийся на практике стандарт вряд ли будет являться самым плохим вариантом), скорее наоборот - риск насыщения нелинейности еще в одном месте и возникающий при насыщении рост синапсов нейронов (что приведет и к росту значений критериев "неоптимальности" сети - например, того же NIC-критерия Мураты и Амари)
Offline
2_next_
Спасибо, все в копилку..
Offline
Victor G. Tsaregorodtsev написал:
Не вижу преимуществ по сравнению с нейроном без нелинейности (наиболее часто используемом, а закрепившийся на практике стандарт вряд ли будет являться самым плохим вариантом)
Спасибо большое.
Offline