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GMDH

di seguito un classico errore di valutazione:
nella sez. Lottoced-Forum avevo pubblicato OGGI una Prev. 76 primaria con coppia 38 39.
alla data del 19/08/2023 il valore previsto in Query era 75,4230 correttamente segnalato dalla *Realtive Importance* in colonna 7 dopo lo scan di soli 6 Cicli deciso dalla rete per la regressione impostata di default al valore di 0.01
Considerando il Centroide (arrotondamento x eccesso) ho puntato sul 76 tralasciando del tutto la parte intera 75.
e naturalmente l'esito di questa sera lo conosciamo bene.

MA L'ERRORE DI SCELTA E' STATO MIO, NON DELLA RETE.
 

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di seguito un classico errore di valutazione:
nella sez. Lottoced-Forum avevo pubblicato OGGI una Prev. 76 primaria con coppia 38 39.
alla data del 19/08/2023 il valore previsto in Query era 75,4230 correttamente segnalato dalla *Realtive Importance* in colonna 7 dopo lo scan di soli 6 Cicli deciso dalla rete per la regressione impostata di default al valore di 0.01
Considerando il Centroide (arrotondamento x eccesso) ho puntato sul 76 tralasciando del tutto la parte intera 75.
e naturalmente l'esito di questa sera lo conosciamo bene.

MA L'ERRORE DI SCELTA E' STATO MIO, NON DELLA RETE.
75,4230 è piu vicino a 75 che a 76 perche hai scelto 76 ?
non si puo dire alla rete di condiderare il miglior laterale ?
 
grazie x l'infor. Luigi. dal foglio statistico avevo sempre utilizzato come Target i ritardi, le frequenze, e l'indice di convenienza. ma per questo test ho vuluto utilizzare una delle 3 colonne che non conoscevo, proprio per testare l'afffidabilità della rete anche con dati a me sconosciuti. ...... anche in questo caso l'afffidabilità non è stata smentita. :)
Quindi come input stai utilizzando ritardo frequenza indice di convenienza e rp3 ?
 
ESATTO. ................ in quel Test ho utilizzato l'RP3 come TARGET, e tutti gli altri valori come INPUT.
Come targhet intendi questo :

In una rete neurale, il termine "target" si riferisce ai valori di output desiderati o agli obiettivi che il modello cerca di raggiungere durante il processo di addestramento. In altre parole, è ciò che la rete neurale dovrebbe imparare a predire o a generare.

Nel contesto di un problema di apprendimento supervisionato, in cui si hanno input e output corrispondenti, il target rappresenta gli output corretti o le etichette corrispondenti ai dati di input. Ad esempio, se stai addestrando una rete neurale per riconoscere immagini di animali e hai un'immagine di un cane, il target associato potrebbe essere l'etichetta "cane". Durante l'addestramento, la rete neurale cerca di minimizzare l'errore tra le sue predizioni e i target reali, in modo da migliorare le sue capacità di generalizzazione.

In sintesi, il target è il valore di output atteso che viene utilizzato per guidare l'addestramento e l'ottimizzazione di una rete neurale, al fine di farla apprendere a fare previsioni accurate su nuovi dati.
 
non si puo dire alla rete di condiderare il miglior laterale ?
LO FA GIA'. infatti l'arrotondamento era 75 non 76 .....
ripeto: la scelta è stata mia, quindi chi ha commesso un errore di valutazione ( x motivi che so solo io ) sono stato io. non la Rete.
a parte questo, è bene specificare che questa Rete offre la possibilità di visualizzare il risultato già arrotondato, oppure visualizzarlo con le cifre decimali. e questo ti fa capire quanta importanza hanno dato al valori Reali coloro che l'hanno costruita.
Ovviamente nulla a che vedere se non in parte con NNPRED che ho portato all'attenzione SOLO per iniziare gli altri ad una sommaria comprensione del funzionamento delle R.N. quando vengono utilizzate per prevedere e/o isolare valori da eventi caotici come i numeri del Lotto.
Pertanto chi desidera approfondire e sperimentare in tal senso, è ovvio che deve testare le proprie Osservazioni anche mediante l'ausilio di altre Reti più avanzate. Soffermarsi ai risultati di una sola R.N. compreso eventuali giudizi in merito è palesemente riduttivo.
 
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Come targhet intendi questo :

In una rete neurale, il termine "target" si riferisce ai valori di output desiderati o agli obiettivi che il modello cerca di raggiungere durante il processo di addestramento. In altre parole, è ciò che la rete neurale dovrebbe imparare a predire o a generare.

Nel contesto di un problema di apprendimento supervisionato, in cui si hanno input e output corrispondenti, il target rappresenta gli output corretti o le etichette corrispondenti ai dati di input. Ad esempio, se stai addestrando una rete neurale per riconoscere immagini di animali e hai un'immagine di un cane, il target associato potrebbe essere l'etichetta "cane". Durante l'addestramento, la rete neurale cerca di minimizzare l'errore tra le sue predizioni e i target reali, in modo da migliorare le sue capacità di generalizzazione.

In sintesi, il target è il valore di output atteso che viene utilizzato per guidare l'addestramento e l'ottimizzazione di una rete neurale, al fine di farla apprendere a fare previsioni accurate su nuovi dati.
vedo che c'è parecchia confusione al riguardo. l'addestramento di una rete è fondato sulla sua architettura, e prevede i seguenti requisiti:
valori immessi a titolo di INPUT + valori immessi a titolo di TARGET ( OBIETTIVO da ANALIZZARE ) finito l'addestramento ( SCAN ) LA RETE RESTITUISCE UNA RISPOSTA CHE DIFFERISCE DAI VALORI DELL'OBIETTIVO INZIALE. ( TARGET ) E QUESTA RISPOSTA SI CHIAMA OUTPUT .

PER FAVORE, guarda le 2 foto sotto. l'obiettivo-valori da analizzare si chiama TARGET NON OUTPUT che è ben tutt'altra cosa. ( valori di risposta dopo la Scansione )
 

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vedo che c'è parecchia confusione al riguardo. l'addestramento di una rete è fondato sulla sua architettura, e prevede i seguenti requisiti:
valori immessi a titolo di INPUT + valori immessi a titolo di TARGET ( OBIETTIVO da ANALIZZARE ) finito l'addestramento ( SCAN ) LA RETE RESTITUISCE UNA RISPOSTA CHE DIFFERISCE DAI VALORI DELL'OBIETTIVO INZIALE. ( TARGET ) E QUESTA RISPOSTA SI CHIAMA OUTPUT .

PER FAVORE, guarda le 2 foto sotto. l'obiettivo-valori da analizzare si chiama TARGET NON OUTPUT che è ben tutt'altra cosa. ( valori di risposta dopo la Scansione )
Quale é l' obiettivo da analizzare ?
 
Quale é l' obiettivo da analizzare ?
ascolta Genius. io più di cosi non riesco a spiegartelo. ti ho messo anche 2 foto talmente chiare che chiunque riuscirebbe a capire quale è l'obiettivo DA ANALIZZARE . quello lo devi scegliere tu all'interno dei dati che vuoi inserire x l'analisi. ma se non ce la fai, LASCIA STARE TUTTO e dedicati ad altro. oppure comincia a studiare come ho fatto io. a me non mi ha mai insegnato niente nessuno. me la sono sempre dovuta cavare da solo.
 
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di seguito un classico errore di valutazione:
nella sez. Lottoced-Forum avevo pubblicato OGGI una Prev. 76 primaria con coppia 38 39.
alla data del 19/08/2023 il valore previsto in Query era 75,4230 correttamente segnalato dalla *Realtive Importance* in colonna 7 dopo lo scan di soli 6 Cicli deciso dalla rete per la regressione impostata di default al valore di 0.01
Considerando il Centroide (arrotondamento x eccesso) ho puntato sul 76 tralasciando del tutto la parte intera 75.
e naturalmente l'esito di questa sera lo conosciamo bene.

MA L'ERRORE DI SCELTA E' STATO MIO, NON DELLA RETE.
errore mio di valutazione a parte, già da me evidenziato ............... specifico:
in 3 colpi la Rete ne ha già centrati 2 ................. ( 75 e 38 ) ( QUERY )
NP: anche nel caso del 38 di questa sera è sortita la parte Intera ( semplice arrotondamento )

un saluto.
 

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Ti ho fatto questa domanda per il motivo che ogni volta che qualcuno trova forse un metodo efficace tale metodo a ritroso funziona quando si gioca veramente smette di funzionare . Un po' come Il paradosso del gatto di Schrödinger : il gatto puo' essere vivo e contemporaneamente morto ma questo non si sà fino a che non si apre la scatola .

ciao eugenio
 
Ti ho fatto questa domanda per il motivo che ogni volta che qualcuno trova forse un metodo efficace tale metodo a ritroso funziona quando si gioca veramente smette di funzionare . Un po' come Il paradosso del gatto di Schrödinger : il gatto puo' essere vivo e contemporaneamente morto ma questo non si sà fino a che non si apre la scatola .

ciao eugenio
eccolo qui, altro esempio di mentalità lineare.
dal tuo scritto, vedi sotto: ( che fra l'altro non ha niente a che vedere con il gatto di shrodinger ) se un metodo è considerato a priori attivo o passivo ancor prima di provarlo ( apertura della scatola ) non pensi sia importante gestire diverse opportunità di riscontro o presunte tali?
*
ogni volta che qualcuno trova forse un metodo efficace tale metodo a ritroso funziona quando si gioca veramente smette di funzionare
 

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