Excel - Neural Network

[Roby]

Salve a Tutti,

sto' elaborando un nuovo foglio Excel impostato su reti neurali,
e, almeno dai controlli effettuati a ritroso, i risultati si sono dimostrati particolarmente attendibili nel giro di pochi colpi.
a riguardo pubblico una delle ultime prev. ricavate, da seguire x 7-8° C.

BARI:

Ambata

14

x sorti superiori

14 12 24 19

1 saluto

DendroAspys

[|)]

 

[DendroAspys]

Bari:

Esito 24 al 1° C.

avete notato l'esito dei vertibili : 12 - 14 ?

con calma ... pian piano affineremo la tecnica.

1 saluto

DendroAspys


[|)]

 

[DendroAspys]

Bari :

Esito 19 al 2° C.


D.Aspys


[|)]

 

[imported_n/a]

complimenti, esiti accezzionali

tex

 

[DendroAspys]

Grazie Tex,

con la dovuta prudenza direi di seguire la coppia restante 12 14
ancora x qualche C.
segnalo anche il 44 ottenuto con range leggermente differenti.

1 saluto

DendroAspys


[|)]

 

[vecchione]

ciao aspis!!! complimenti per le vincite e complimenti per la nuova tecnica di reti neurali applicate al lotto,volevo chiederti una cosa,ma per far si che le reti neurali funzionano il tuo programma dovrà essere addestrato con i vari picchetti aritrosi estrazione per estrazione,come fai a ricavarli?mi sembra che andrea saraceno in eurisko aveva implementato dei picchetti al lotto,comunque complimenti per il tuo lavoro.ciao!!!

vecchione antonio

 

[DendroAspys]

quote:Originally posted by vecchione

ciao aspis!!! complimenti per le vincite e complimenti per la nuova tecnica di reti neurali applicate al lotto,volevo chiederti una cosa,ma per far si che le reti neurali funzionano il tuo programma dovrà essere addestrato con i vari picchetti aritrosi estrazione per estrazione,come fai a ricavarli?mi sembra che andrea saraceno in eurisko aveva implementato dei picchetti al lotto,comunque complimenti per il tuo lavoro.ciao!!!

vecchione antonio

ciao Antonio,

di programmi free neural-network ce ne sono molti in internet, ma ognuno con una specifica particolarita' consona all'utilizzo desiderato. ( vedi ad es: i modelli x le ricerche e analisi in campo medico, finanziario e altro... )
sostanzialmente il principio é quasi sempre lo stesso x tutti, e cioé, solita griglia di + Neuroni con addestramento ciclico sul range-archivio dei dati da analizzare.
chiaramente questi fogli vanno poi modificati in base alle proprie esigenze ed effettivamente sembra che funzionano abbastanza bene, ma nel caso del mio F.Excel la rete neurale d'addestramento é stata implementata con un procedimento del tutto mio, laddove Lo Scan sul Range dei dati ( Input-data ) non prende in considerazione il tradizionale archivio di Bari bensi archivi alternativi appositamente costruiti da me, Es:
Archivio-Condizioni, Archivio-Pari-Dispari, Archivio-gruppi Simmetrici, Vertibili, ecc. ecc. ..
infatti dalle mie ripetute prove il semplice archivio-estratti cosi' com'é non risulta sufficente ( e questo a prescindere dal range analizzato )
altra cosa sono invece ad es: l'archivio dei vertibili, e altri, che stando ai risultati ottenuti si stanno rivelando MG: attendibili.
stessa cosa dicasi x alcuni paramentri matematici standard dell'apprendimento,
solitamente basati sul valore medio delle singole colonne, ( fa Pena )
in quanto 1 conto é addestrare una rete neurale su di 1 valore che tende a stabilizzarsi sempre intorno al 45-50% circa, ( media ) 1 altro conto é invece addestrarla su algoritmi matematici estrapolati da alcuni validi metodi ove la %le di risposta si agira mediamente sul 70-75%
e tu capisci che é un'altra cosa lavorare in questo modo, in quanto é possibile ottenere una sorta di oscillazione dinamica dell'apprendimento stesso.
ma ripeto....anche nel caso delle reti Neurali .....
SECONDO ME E' TUTTO MOLTO PERSONALE.


1 saluto

D.Aspys

[|)]

 

[vecchione]

ciao sspis!!! ti ringrazio per il chiarmento in merito alla tua tecnica sulle reti neurali.ciao!!!

vecchione antonio

 

[DendroAspys]

un po' tardi, ma é arrivato....

Ambo in quartina al 9°C.

12 19


1 saluto

D.Aspys

[|)]

 

[frankstone]

Ciao Dendro,

Sto' facendo delle verifiche utilizzando le formule
di statistica combinata alla ciclometria e sono a buon punto.
Ma delle reti neurali non so nulla e della loro applicazione riferita a questo campo puoi spiegarti o farmi vedere qualche
esempio?

Ciao


franko

 

[DendroAspys]

quote:Originally posted by frankstone

Ciao Dendro,

Sto' facendo delle verifiche utilizzando le formule
di statistica combinata alla ciclometria e sono a buon punto.
Ma delle reti neurali non so nulla e della loro applicazione riferita a questo campo puoi spiegarti o farmi vedere qualche
esempio?

Ciao


franko

ciao Franko,

attualmente il foglio é ancora in fase sperimentale, e pertanto soggetto a continue modifiche.
cmq. non appena avro' approntato una versione definitiva vedro' come sempre di pubblicarla a vantaggio di tutti in apposita area download.

ciao.

D.Aspys

 

[Sammy]

Ciao Dendroaspys. Complimenti per gli studi che stai facendo. Sono all'ultimo anno di matematica ed il semestre scorso ho dato un'esame inerente alle reti neurali (funzioni di trasferimento, Legge di Hebb,...le conosci!). Premetto che il corso verteva solamente sui modelli teorici e non su applicazioni pratiche. Volevo chiederti, vista l'esperienza che hai sul campo: come riesci a gestire l'effetto di saturazione neuronale nello strato dei neuroni nascosti?
Hai avuto avuto problemi di rumore?
Grazie per la tua risposta e ancora complimenti perchè sei il primo che leggo competente in materia.

Kiss.

Samantha

 

[DendroAspys]

quote:Originally posted by Sammy

Ciao Dendroaspys. Complimenti per gli studi che stai facendo. Sono all'ultimo anno di matematica ed il semestre scorso ho dato un'esame inerente alle reti neurali (funzioni di trasferimento, Legge di Hebb,...le conosci!). Premetto che il corso verteva solamente sui modelli teorici e non su applicazioni pratiche. Volevo chiederti, vista l'esperienza che hai sul campo: come riesci a gestire l'effetto di saturazione neuronale nello strato dei neuroni nascosti?
Hai avuto avuto problemi di rumore?
Grazie per la tua risposta e ancora complimenti perchè sei il primo che leggo competente in materia.

Kiss.

Samantha

ciao Sammy,
premetto che le mie conoscenze non sono certo cosi avanzate come le tue, laddove presumo tu abbia svolto indagini molto + approfondite delle mie.
nel mio caso ( ripeto ) mi sono limitato ad adattare alle mie esigenze alcuni F. excel neural-network gia' pronti x altri scopi, sostituendoi dati originali input-data con appositi archivi-lotto costruiti da me.
ora, come dicevo, stando ai ripetuti controlli che ho effettuato in passato sembra che la cosa stia funzionando bene.
ma il punto fondamentale secondo me non é tanto questo quanto il tipo d'addestramento, che a quanto ho potuto constatare tende a basarsi prevalentemente sulla media del campione analizzato ( Range )
mi spiego;
stando ai fogli in mio possesso l'istruzione primaria del primo neurone rimette come valore in gioco solo una semplice media, laddove la variazione effittiva di quest'ultima ( risultato previsionistico finale ) é dovuta ovviamente all'interazione con altri neuroni tali da formare le classiche griglie che noi tutti conosciamo, 3x3, 4x4, 5x5, ecc. ecc.
ma sta di fatto che cmq. l'istruzione primaria, se considerata fine a se stessa non puo'risultare attendibile, in quanto gia' dopo 30-40 estrazioni ( range ) ed anche meno il valore base dell'apprendimento va a stabilizzarsi sul 45-50% circa, ( Media )perdendo cosi di fatto la sua dinamicita' secondo me necessaaria x un valido apprendimento.
ed é proprio questo paramentro secondo me che va modificato sostituendolo eventualmente con algoritmi matematici che abbiano restituito risultati migliori se considerati definitivamente e singolarmente previsionistici.
in poche parole quello che voglio dirti é che se vado ad analizzare 1 solo neurone che x es: prenda in considerazione la prima colonna dei 1°mi estratti, ( input-data ) la risposta che ottengo in output é solo una penosa media rimessa in gioco</u>.
un po poco ..... non ti sembra?
va da se che qualsiasi algoritmo di matematica sommativa e altro se implementato come parametro istruttivo del 1° neurone non solo puo' ottenere risultati decisamente + soddisfacenti, ma predispone l'interazione con gli altri neuroni ( output ) ad una risposta maggiormente attendibile; ed é in questo senso che sto lavorando.

ciao.

 

[vecchione]

ciao aspis!!! hai cntrato in pieno l'addestramento neuronale gli indici di addizione concorrono sulla dinamica estrattiva delle ripetizioni delle combinazioni dunque il responso finale sarà quello di generare al presente, leggendo dei codici che hanno risposto bene nel passato,e che trovando sempre in quella posizione una risposta ripetitiva il neurone assimila e si addestra nel modo ottimale.continua cosi sei grande come è grande la tua idea che stai realizzando e che sicuramente darà i suoi frutti a tempo debito.ciao!!!!

vecchione antonio

 

[Sammy]

Una rete neuronale non deve restituire un valore di media dopo l'apprendimento e l'utilizzo di correzioni additive non rientra nella sua struttura. Il prof. ci aveva spiegato che il punto di forza di una rete è proprio nel riuscire a proporre,con i neuroni di output, risultati derivati da un apprendimento dei valori di input.
E' una rete di tipo connessionista o simbolica?

Kiss.

Samantha

 

[DendroAspys]

quote:Originally posted by Sammy

Una rete neuronale non deve restituire un valore di media dopo l'apprendimento e l'utilizzo di correzioni additive non rientra nella sua struttura. Il prof. ci aveva spiegato che il punto di forza di una rete è proprio nel riuscire a proporre,con i neuroni di output, risultati derivati da un apprendimento dei valori di input.
E' una rete di tipo connessionista o simbolica?

Kiss.

Samantha

Ciao Sammy,
x quel che ne sto capendo io non mi sembra che le cose stiano propriamente cosi...a me risulta che l'apprendimento avviene solitamente x NORMALIZZAZIONE dei dati analizzati non escluso quella additiva e altro, ( media ) cosa quest'ultima che presume un operatore matematico a fronte delle interazioni fra i vari neuroni presi in considerazione, ( sinapsi ) altrimenti come si spiegano gli indici d'errore con conseguente correzione determinanti x l'apprendimento stesso?
puo' darsi che mi sbaglio, ma le prove effettuate da me sul foglio, dimostrano nei fatti quanto sopra, laddove le prove con griglia minima di 2x2 (inerenti la 1°ma e 2°da colonna dell'archivio ) hanno restituito sul 1°mo neurone ( aprrendimento primario ) soltanto la semplice media del campione.
l'unica variazione dello stesso é stata ottenuta solo aumentando la griglia: ad ES - 4x4, 5x5, ecc. ecc.
ma questo é normale in quanto l'addestramento rileva naturalmente l'indice d'errore e si adatta al risultato successivo modificando il valore primario.
tutto sommato il pricipio sembra identico al risolutore di funzioni presente in Excel x quanto quest'ultimo non sia certo dinamico tantomeno in grado di ricordare o apprendere dai ris. delle prove precedenti.....
sai, é tutto molto affascinante, e mi piacerebbe se collaborassimo insieme x apprendere e far nostro l'argomento in questone...
( risultati compresi ovviamente )
si ha sempre sete di nuove conoscenze.

Ciao

 

[Sammy]

Da ricordi d'esame una rete neuronale, in virtù degli input e degli output che riceve, calcola una sua funzione F. Tale funzione Y=F(x), rappresenta il compito che la rete neuronale deve svolgere e non si deve confondere con la funzione di trasferimento che definisce l'attivazione sull'assone, cioè l'uscita intesa come valori di eccitazione o inibizione.
L'unica operazione matematica è relativa ai pesi che rappresentano gli engrammi mnemonici, cioè la traccia che conduce uno stimolo al ricordo conservato nella memoria a lungo termine.
La formula Ai=Sj*Wi,j*Oj rappresenta l'output del j-esimo neurone che viene moltiplicato per il peso di tutta la rete Wi,j.
Il concetto di media e di additiva non è presente in nessuna rete neuronale!
Ritengo importante avere le idee chiare sul concetto di rete neuronale prima di instaurare una collaborazione, perchè leggo molta confusione nelle tue spiegazioni.
Parliamo di modelli neuronali o di statistica e/o additiva?


Kiss.

Samantha

 

[DendroAspys]

quote:Originally posted by Sammy

Da ricordi d'esame una rete neuronale, in virtù degli input e degli output che riceve, calcola una sua funzione F. Tale funzione Y=F(x), rappresenta il compito che la rete neuronale deve svolgere e non si deve confondere con la funzione di trasferimento che definisce l'attivazione sull'assone, cioè l'uscita intesa come valori di eccitazione o inibizione.
L'unica operazione matematica è relativa ai pesi che rappresentano gli engrammi mnemonici, cioè la traccia che conduce uno stimolo al ricordo conservato nella memoria a lungo termine.
La formula Ai=Sj*Wi,j*Oj rappresenta l'output del j-esimo neurone che viene moltiplicato per il peso di tutta la rete Wi,j.
Il concetto di media e di additiva non è presente in nessuna rete neuronale!
Ritengo importante avere le idee chiare sul concetto di rete neuronale prima di instaurare una collaborazione, perchè leggo molta confusione nelle tue spiegazioni.
Parliamo di modelli neuronali o di statistica e/o additiva?


Kiss.

Samantha

ciao Sammy,
ti ringrazio delle delucidazioni a riguardo, infatti le avevo gia' nei miei studi. statistica a parte ( non centra niente )
non sono affatto daccordo quando dici che media e sommativa non rientrano nel concetto di reti neurali:
e questa é la prova che lo dimostra, effettuata poco fa su range di 50 estraz. Ruota di Bari; laddove il primo Neurone preso singolarmente restituisce la semplice media del campione analizzato.
(Overall) - ( ti garantisco .... niente trucchi )
seguono poi le differenze con 2x2 e 3x3

scan 50 estraz. sulle 5 colonne degli estratti.
150 cicli di apprendimento - neuroni nella mappa = 01

	Overall	Cluster 1
Y1	47,1	47,1
Y2	47,1	47,1
Y3	42,7	42,7
Y4	51,5	51,5
Y5	47,7	47,7

-----------------------------------------------

scan 50 estraz. sulle 5 colonne degli estratti.
150 cicli di apprendimento - neuroni nella Mappa = 02x02

	Overall	Cluster 1	Cluster 2
Y1	47,1	48,6	46,8
Y2	47,1	42,6	48,1
Y3	42,7	77,9	34,9
Y4	51,5	20,8	58,3
Y5	47,7	31,3	51,3

-----------------------------------------------

scan 50 estraz. sulle 5 colonne degli estratti.
150 cicli di apprendimento - neuroni nella Mappa = 03x03

	Overall	Cluster 1	Cluster 2	Cluster 3
Y1	47,1	48,0	20,7	53,4
Y2	47,1	75,3	61,9	40,5
Y3	42,7	24,3	45,9	43,9
Y4	51,5	75,5	76,1	42,9
Y5	47,7	33,0	73,7	43,0

-----------------------------------------------

Range analizzato

70	47	76	25	03
72	32	49	75	25
67	89	16	12	64
01	84	67	34	60
47	73	12	20	82
34	41	18	44	28
88	26	72	44	49
58	20	19	21	59
76	14	81	53	04
86	57	10	31	27
81	24	07	82	73
04	15	68	61	78
44	34	80	06	59
01	50	23	24	52
12	62	79	29	01
28	24	77	12	36
54	59	71	74	02
42	28	39	54	73
43	59	65	49	62
40	02	01	82	17
76	69	42	88	87
20	09	03	42	87
57	76	23	72	17
78	68	22	04	23
15	03	26	81	21
45	68	07	90	56
19	49	78	85	69
60	69	44	65	20
44	54	72	82	86
46	26	13	74	50
84	88	22	04	54
04	56	24	85	86
90	70	84	66	21
71	26	03	62	42
13	74	32	83	86
30	88	23	75	39
77	15	24	65	29
22	36	28	68	17
62	66	79	30	14
22	27	87	10	79
79	47	26	25	53
20	56	32	54	83
38	70	69	09	15
04	26	12	86	56
67	51	42	45	31
05	89	54	88	50
80	57	34	68	67
22	26	75	38	80
85	39	73	13	71
71	18	50	87	44

Media delle singole colonne riportate sia Owerall che nel 1° Neurone 
( vedi in alto il 1°mo es: )

1° colonna = somma 2354 / 50 = 47.08
2° colonna = somma 2356 / 50 = 47.12
3° colonna = somma 2133 / 50 = 42.66
4° colonna = somma 2576 / 50 = 51.52
5° colonna = somma 2387 / 50 = 47.74

a fronte di quanto sopra non credo di aver fatto confusione.

ciao

 

[Sammy]

Ammiro i tuoi studi ed i tuoi sforzi ma credimi (...ho preso 30!!!) una rete neuronale non possiede nulla di sommativo o del concetto di media. Una rete neuronale è tutt'altra cosa!
E' in grado di apprendere mediante il bilanciamento di pesi, chiamati weights, ed è in grado di fornire una risposta anche su dati molto rumorosi senza dover intervenire con somme, medie o altro.
Comunque bravo per l'impegno.


Kiss.

Samantha

 

[DendroAspys]

quote:Originally posted by Sammy

Ammiro i tuoi studi ed i tuoi sforzi ma credimi (...ho preso 30!!!) una rete neuronale non possiede nulla di sommativo o del concetto di media. Una rete neuronale è tutt'altra cosa!
E' in grado di apprendere mediante il bilanciamento di pesi, chiamati weights, ed è in grado di fornire una risposta anche su dati molto rumorosi senza dover intervenire con somme, medie o altro.
Comunque bravo per l'impegno.


Kiss.

Samantha

mi complimento con Te x il tuo 30 ma ci tengo a precisare che la weights é presente anche nel mio foglio....
che fra l'altro restituisce gli stessi identici risultati anche nella versione ORIGINALE che ho conservato, e cioé non modificata....</u>
infatti vi é un esempio di dati analizzati dall'autore ove la OVERALL riporta esattamente la media del campione, x cui come vedi non si tratta di sforzi dovuti a libera scelta ma di una specifica risposta
contenuta nella Pag. Output e non nella weights.
cmq. la mia intenzione era quella di costruire un foglio Noi, magari fondato rigorosamente sulle tue conoscenze che a quanto vedo non mancano.
sai io di matematica anche se mi applico non me ne intendo molto, Tu invece potresti fare veramente delle bellissime cose ....
purché sia data a tutti la possibilita' di apprendere con esempi concreti.
Fogli-Excel-Neural compresi...

ciao