트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1749

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막심 드미트리예프스키 :

설명과 함께 동영상을 작성하세요. 명확하지 않습니다.

내 말은 네트워크의 "가중치" 언어가 보편성을 부여하고 모든 데이터 유형 에서 작동할 수 있다는 것을 의미합니다("가중치"로 변환한 후). 그리고 이것은 통일(단일 시스템/형태로 가져옴)입니다.
 

나는 램프의 색상을 선택하러 갔다 ...

그리고 어딘가에 실수가 있다고 말하지 마십시오. 검색했습니다 ... 찾지 못했습니다 ... 찾지 않기를 바랍니다))

 
알렉세이 니콜라예프 :

다차원 함수는 도메인이 다차원 공간인 일반적인 수학 함수입니다. NN의 경우 이것이 특징 공간입니다.

수학자가 수학을 어떻게 하는지 묻고 싶습니다. 학교에서 수학을 전혀 공부했습니까?)

공부했다. 하지만 NS 디바이스의 본질은 어디에 있는가?
공간, 기호, 검색 - 이것은 본질이 아니라 작업의 일부입니다. 문장에서 별도의 단어로 의미를 전달하거나 질문에 대답하지 않습니다.

 
알렉세이 니콜라예프 :

...

NS 장치의 본질을 이해하고 있다면 기술하십시오. 수학과 물리학의 용어만으로는 작동 메커니즘과 장치를 설명하기에 충분하지 않습니다.

책에서 자동차 시스템의 구조를 공부했던 기억이 난다. 따라서 시스템은 본질의 간결한 공식 덕분에 철저하게 설명되었습니다.
 
피터 코노우 :
내 말은 네트워크의 "가중치" 언어가 보편성을 부여하고 모든 데이터 유형 에서 작동할 수 있다는 것을 의미합니다("가중치"로 변환한 후). 그리고 이것은 통일(단일 시스템/형태로 가져옴)입니다.

데이터는 가중치로 변환되지 않지만 각 입력에는 가중치가 부여되며 각 입력은 최종 결과에 다르게 영향을 미치기 시작합니다.

인공 뉴런은 물리적 의미를 지니지 않는 순전히 수학적 대상입니다.

그래서 수학을 통해 이해해야 합니다.

Haikin의 책 "신경망 전체 과정" 다운로드
 
mytarmailS :

나는 램프의 색상을 선택하러 갔다 ...

그리고 어딘가에 실수가 있다고 말하지 마십시오. 검색했습니다 ... 찾지 못했습니다 ... 찾지 않기를 바랍니다))

작은 역사

어떤 방법?

 
피터 코노우 :
공부했다. 하지만 NS 디바이스의 본질은 어디에 있는가?

수학적 관점에서 모든 NN은 다차원 함수의 매개변수 패밀리입니다. 가중치 세트는 이 매개변수화를 지정하는 매개변수입니다. 훈련 - 원래 매개변수 패밀리에서 특정 다차원 매핑 선택에 해당하는 가중치의 특정 값 결정.

 
막심 드미트리예프스키 :

데이터는 가중치로 변환되지 않지만 각 입력에는 가중치가 부여되며 각 입력은 최종 결과에 다르게 영향을 미치기 시작합니다.

인공 뉴런은 물리적 의미를 지니지 않는 순전히 수학적 대상입니다.

그래서 수학을 통해 이해해야 합니다.

Haikin의 책 "신경망 전체 과정" 다운로드
다운로드했습니다. 감사합니다.
 
막심 드미트리예프스키 :

작은 역사

어떤 방법?

1.스펙트럼 분석

2. 적응 시스템

3.예측

4.모

5. "DEMA" )))의 끝에 두 개의 틱을 표시하여 신호를 부드럽게 합니다.

 
피터 코노우 :
"다차원 함수"의 개념에 대한 독립적인 정의를 찾지 못했습니다. 확률론의 '분포함수'가 있고 그 안에 '다차원 분포함수'의 형태가 고려되지만 ML 기술에 대한 언급은 없다.

다차원 함수가 NN과 관련되어 있다면 그 본질과 거리가 멀다는 것은 자명합니다. 아마도 일부 기술적 뉘앙스의 구현과 관련된 것입니다. 본질을 이해하려고 합니다.

x = y + z, 예, 이상하지만 정의가 1개 이상의 인수가 있는 경우 이 ...를 즉시 사용할 수 없습니다.

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