Neurális hálózatok kereskedelemhez
Mi a különbség a mély tanulás és a szokásos gépi tanulás között? Válasz 1: Ez egy érdekes kérdés, és igyekszem megválaszolni egy nagyon általános módszert. Ennek tl; dr neurális hálózatok kereskedelemhez A mély tanulás lényegében olyan technikák összessége, amelyek segítenek a mély idegi hálózati struktúrák, a sok, sok réteggel és paraméterrel rendelkező neurális hálózatok paraméterezésében.
És ha érdekli, konkrétabb példa: Kezdjük a többrétegű észlelőkkel MLP Érintőn: Az MLP-kben az "perceptron" kifejezés kissé zavaró lehet, mivel nem igazán csak lineáris idegsejteket akarsz a hálózatában. Az MLP-k segítségével összetett függvényeket kell megtanulni a nemlineáris problémák megoldásához.
Így a hálózat általában egy vagy több "rejtett" rétegből áll, amelyek összekötik a bemeneti és a kimeneti réteget. Ezeknek a rejtett rétegeknek általában valamilyen szigmoid aktiválási funkciója van log-sigmoid vagy a hiperbolikus érintő stb. Gondolj például egy hálózati log-szigmoid egységre, mint logisztikus regressziós egységre, neurális hálózatok kereskedelemhez folyamatos értékkimeneteket ad vissza a tartományban.
A "a" az aktivált neuronok, a "w" pedig a súly együtthatói.
Tartalomjegyzék
Ha több rejtett réteget ad hozzá ehhez az MLP-hez, akkor a hálózatot "mélynek" is hívja. Az ilyen "mély" hálózatok problémája az, hogy egyre nehezebb megtanulni ennek a hálózatnak a "jó" súlyát. A hálózat kiképzésének megkezdésekor általában véletlenszerű értékeket rendel hozzá kezdeti súlyokként, amelyek szörnyen elkerülhetők a megtalálni kívánt "optimális" megoldástól.
Az edzés során ezt követően a népszerű backpropagation algoritmust használja gondolj rá fordított üzemmódú önerősségre a "hibák" jobbról balra terjesztésére és a részleges deriváltok kiszámítására az egyes súlyok vonatkozásában, hogy lépést tegyen a költség vagy "hiba" gradiens.
Betűméret:
Mivel a hálózat súlya eleinte szörnyű lehet véletlenszerű inicializálásszinte lehetetlenné válhat egy "mély" ideghálózat paraméterezése backpropagation segítségével. Számos, különféle neurális hálózat architektúra létezik, de ha folytatnám az MLP példáját, neurális hálózatok kereskedelemhez mutassam be a konvolúciós neurális hálózatok ConvNets ötletét. Fontoljuk meg a ConvNet-et a kép besorolása kontextusában. Ezután összekapcsolja ezeket a "recepciós mezőket" például 5x5 pixel méretű a következő rétegben lévő 1 egységgel, ezt "jellemző térképnek" is hívják.
Miután elvégezte ezt a leképezést, felépített egy úgynevezett konvolúciós réteget. Vegye figyelembe, hogy a funkciódetektorok alapvetően egymás másolatai - azonos súlyúak.
Az ötlet az, hogy ha egy funkcióérzékelő a képzelet egyik részében hasznos, akkor valószínű, hogy valahol máshol is hasznos, de ugyanakkor lehetővé teszi, hogy az egyes képfoltok többféle módon jelenjenek meg. Ezután van egy "összevonási" réteg, ahol a szomszédos funkciókat a szolgáltatás térképéből egyes egységekké redukálja például a max tulajdonság megszerzésével vagy azok átlagolásával.
Ezt több fordulón keresztül megteszi, és végül a kép szinte skálán változó képét kapja a pontos kifejezés "ekvivalens". Ez nagyon erős, mivel bármilyen objektumot felismerhet egy képen, függetlenül attól, hogy hol vannak.
Neurális hálózat – Wikipédia
Válasz 2: Feltételezem, hogy jól ismeri a gépi tanulást, és valószínűleg azt gondolod, hogy a mélytanulás az ML részhalmaza, és elgondolkodnak azon, mi új a mélytanulásban. Nos, igen és nem. Gépi tanulás: Összefoglalás Dióhéjban az ML a számítógépes tudomány területe, amely statisztikai vagy matematikai technikákat alkalmaz a modell vagy rendszer felépítésére a megfigyelt adatokból, ahelyett, hogy a felhasználó megadja az utasítások sorozatát, amely meghatározza az adatok modelljét.
Bár a név divatosnak tűnik, néha olyan egyszerű, mint a lineáris regresszió nagyon kezdetleges formában.
Egy kicsit összetettebb példa a levélszemét-érzékelő, amely "megtanulja", hogy mely e-mailek vannak spam, mivel soha nem adott útmutatást minden egyes e-mail típushoz.
Nyugodtan szólva, ezek az algoritmusok leggyakrabban a nyers adatokból kinyert funkciók pontos sorozatán működnek. A szolgáltatások nagyon egyszerűek lehetnek, például a képek pixelértékei, a jel időbeli értékei vagy az olyan összetett szolgáltatások, mint például a Bag of Words funkciók ábrázolása a szöveghez.
A legismertebb ML algoritmusok csak annyira működnek, mint a szolgáltatások az adatokat képviselik.
Matematikai készülék
A helyes tulajdonság-azonosítás az, hogy az adatainak minden állapota szorosan reprezentatív, kritikus lépés. Mi a legfontosabb a funkciók kivonatában? A helyes szolgáltatás-kivonó készítése nagy tudomány az önmagában. Ezeknek a szolgáltatásoknak a többsége az adatokból a funkciók és a hasznosság szempontjából nagyon specifikusak.
Például: az arcfelismeréshez szükség van egy olyan extraktorra, amely helyesen ábrázolja az arc részeit, ellenálló a térbeli aberrációkkal stb.
Az ideghálózatok alapelvei
Az egyes adatok és feladatok minden típusának megvan a maga tulajdonságainak kivonási osztálya. Miben különbözik a mélytanulás? A Deep Learning a Machine Learning módszerek szélesebb családja, amely megpróbálja megtanulni az adott adatokból magas szintű funkciókat.
Így a megoldott probléma csökkenti az a feladat, hogy új szolgáltatás-kivonatot neurális hálózatok kereskedelemhez minden típusú adathoz beszéd, kép stb. Utolsó példaként a Deep Learning algo megpróbálja megtanulni olyan funkciókat, mint a szem közötti neurális hálózatok kereskedelemhez, az orr hossza stb. Ezt az információt felhasználhatják osztályozási, előrejelzési stb. Tehát ez egy nagy lépés a korábbi "sekélyes tanulási algoritmusoktól".
Andrew Ng professzor megjegyzi, hogy a Mély Tanulás az Egy Tanulás eredeti céljára összpontosít, amely ideális algoritmus az AI számára. Hosszú történet rövid: Ha ezt írja: F 1,2, Adott új számkészlet F 1,2, Válasz 3: A gépi neurális hálózatok kereskedelemhez és a mély tanulás mind a mesterséges intelligenciához kapcsolódnak. A gépi tanulás azon tudomány, hogy a gépeket programozás nélkül az emberekhez hasonlóan viselkedjen.
A mély tanulás a gépi tanulás alcsoportja. A mesterséges intelligenciát először John McCarthy állította össze ban. Az AI olyan gépeket foglal magában, amelyek az átadott információ alapján az emberi intelligenciához hasonló feladatokat hajtanak végre.
A gépi tanulás és a mély tanulás sokszor összekeverik egymást. De a valóságban mindkettő a mesterséges intelligencia részét képezi, az Neurális hálózatok kereskedelemhez először indítják el, majd Machine Learning-t és most Deep Learning-t, amely manapság az AI-t vezérli.
A neurális hálózatok matematikai készülékek. Neurális hálózatok: alkalmazásuk, munka
Tudjon meg többet a gépi tanulásról és a mély tanulásról. Forrás a fenti képre: DL vs ML Gépi tanulás: A gépi tanulás az az algoritmus, amely az adatok felbontására, az azokból való tanulásra és az adatok felhasználására előrejelzést készít egy adott dologról. A gépet hatalmas mennyiségű adat felhasználásával képzik egy adott feladat elvégzéséhez. Egy algoritmust kap, amely lehetővé teszi a gép számára, hogy széles körű programozás nélkül végezzen feladatot.
A gépi tanulás olyan technológia, amely lehetővé teszi a gép számára, hogy tapasztalatokból tanuljon és automatikusan javuljon. A gépi tanulás során a rendszer adataival táplálkozik, és a gép megtanulja neurális hálózatok kereskedelemhez információkat, és ezeket emberi feladatok elvégzése nélkül használja feladatok elvégzésére.
Vegyünk egy példát a gépi tanulás működésére: A gépi tanulással objektumokat lehet felismerni képekből vagy videókból. Sok képet és videót kell készítenie, mondjuk körülbelül egy millió auto fibonacci retracement indikátor. Az embernek meg kell jelölnie a képen lévő objektumokat.
Neurális hálózatok kereskedelemhez, hogy címkézzen képeket, amelyek benne vannak az autókról, és azokat a képeket, amelyekben nincs autó.
Most a gép megkísérel egy olyan algoritmust felépíteni, amely azonosítja az autókat tartalmazó képeket és az autókat nem tartalmazó képeket a hozzájuk rendelt címkék alapján. Hasonló algoritmust használunk akkor is, amikor képeket címkéz a barátainak, és a gép az arcot a főbb jellemzők vagy a hozzájuk hozzáadott címkék alapján felismeri.
A Computer Vision hosszú ideje volt a gépi tanulás egyik legjobb alkalmazása. De nagyon sok kéz kódolást igényelt. A programozóknak kézi kódot kellett írniuk az élérzékelő szűrők azonosításához, hogy megértsék az objektum kezdetét és leállítását.
