고정된 논리에 적합) 단순 논리는 단순 논리에만 적용됩니다. 실제 시리즈의 경우 복잡한 mosch가 필요합니다)
신호 대 잡음비에 따라 다릅니다. 어느 시점부터 그들은 작동을 멈춥니다. tk. 비 마르코프 속성은 고려되지 않습니다.
대략적으로 말하면, 노이즈 계열에서는 규칙성(명시적 주기)이 사라지지만 비-마르코프 속성은 남아 있습니다(프로세스에 메모리가 있는 경우). 일반 mlp는 그것을 잡지 않고 RNN만 잡습니다.
따라서 MLP, 부스팅, 포리스트 등. 메모리가 없는 Markov 프로세스에만 해당됩니다.
언어 예: 각 언어에는 특정 수준의 엔트로피가 있습니다. 언어에서 단어의 교체. 예를 들어 기생 단어가 많거나 당신이 Peter Konov인 경우와 같이 높은 수준에서 연설은 일관성이 없게 됩니다. 그런 다음 컨텍스트에서만 잡을 수 있으며 이를 위해서는 과거 문장(패턴)에 대한 기억이 필요합니다.
예를 들어, 당신은 내 문장을 읽고 베드로가 누구인지, 내가 어떤 맥락에서 썼는지 모릅니다. 과거 사건에 대한 기억이 없고 현재 공식과 연결할 수 없으므로 잘못된 결론을 내릴 것입니다.
신호 대 잡음비에 따라 다릅니다. 어느 시점에서 그들은 작동을 멈춥니다, tk. 비 마르코프 속성은 고려되지 않습니다.
대략적으로 말하면, 노이즈 계열에서는 규칙성(명시적 주기)이 사라지지만 비-마르코프 속성은 남아 있습니다(프로세스에 메모리가 있는 경우). 일반 mlp는 그것을 잡지 않고 RNN만 잡습니다.
따라서 MLP, 부스팅, 포리스트 등. 메모리가 없는 Markov 프로세스에만 해당됩니다.
언어 예: 각 언어에는 특정 수준의 엔트로피가 있습니다. 언어에서 단어의 교체. 예를 들어 기생 단어가 많거나 당신이 Peter Konov인 경우와 같이 높은 수준에서 연설은 일관성이 없게 됩니다. 그런 다음 컨텍스트에서만 잡을 수 있으며 이를 위해서는 과거 문장(패턴)에 대한 기억이 필요합니다.
예를 들어, 당신은 내 문장을 읽고 베드로가 누구인지, 내가 어떤 맥락에서 썼는지 모릅니다. 과거 사건에 대한 기억이 없고 현재 공식과 연결할 수 없으므로 잘못된 결론을 내릴 것입니다.
신호/잡음은 물론 결정적입니다. 강한 소음으로 약한 규칙성이 손실되고 단순히 볼 수 없습니다. 그러나 프라이스 시리즈의 경우 외부에서 소음이 발생하지 않습니다. 노이즈는 강해도 패턴이 약하거나 짧고 페이딩입니다. 본질을 바꾸지는 않지만. 식별할 수 있는 패턴과 나머지는 노이즈입니다.
신호/잡음은 물론 결정적입니다. 강한 소음으로 약한 규칙성이 손실되고 단순히 볼 수 없습니다. 그러나 프라이스 시리즈의 경우 외부에서 소음이 발생하지 않습니다. 노이즈는 강해도 패턴이 약하거나 약하거나 짧습니다. 본질을 바꾸지는 않지만. 식별할 수 있는 패턴과 나머지는 노이즈입니다.
음, 노이즈가 신호보다 크면 항상 과적합 또는 과소적합입니다(검증 세트를 사용할 때). 안정적인 패턴이 없기 때문입니다.
노이즈가 많고 패턴이 적으면 이동하여 신호를 강조 표시하십시오.
일련의 잡음이 있는 패턴에는 신호가 포함되어 있지만 한 패턴에는 포함되어 있지 않은 이유를 이해하는 것은 매우 어렵습니다. (제출된 기록의) 기능 수를 간단히 늘릴 수 있습니다. 하지만 아니오, 그것은 작동 방식이 아닙니다. 소음에 대한 소음은 소음을 만듭니다. 더 교활한 컨텍스트 선택이 필요합니다. 어떤 이유에서인지 거기에서 작동합니다. 한 마디로 마법.
더 잘 작동하지만 악마가 다리를 부러뜨릴 것입니다) 여전히 RL을 조이면
일반적으로 mln과 같은 기존의 역전파 네트워크는 단어에서 전혀 시계열에 적합하지 않습니다. 최소한 RNN이 필요합니다.고정된 논리에 적합) 단순 논리는 단순 논리에만 적용됩니다. 실제 시리즈의 경우 복잡한 mosch가 필요합니다)
고정된 논리에 적합) 단순 논리는 단순 논리에만 적용됩니다. 실제 시리즈의 경우 복잡한 mosch가 필요합니다)
모든 비 고정 급수는 임의 길이의 고정 급수의 합으로 나타낼 수 있습니다. 여기서 길이의 임의성은 예측 문제에서 큰 문제입니다.
모든 비정상 급수는 임의 길이의 고정 급수의 합으로 나타낼 수 있습니다 . 여기서 길이의 임의성은 예측 문제에서 큰 문제입니다.
이것은 큰 오해입니다.
고정된 논리에 적합) 단순 논리는 단순 논리에만 적용됩니다. 실제 시리즈의 경우 복잡한 mosch가 필요합니다)
신호 대 잡음비에 따라 다릅니다. 어느 시점부터 그들은 작동을 멈춥니다. tk. 비 마르코프 속성은 고려되지 않습니다.
대략적으로 말하면, 노이즈 계열에서는 규칙성(명시적 주기)이 사라지지만 비-마르코프 속성은 남아 있습니다(프로세스에 메모리가 있는 경우). 일반 mlp는 그것을 잡지 않고 RNN만 잡습니다.
따라서 MLP, 부스팅, 포리스트 등. 메모리가 없는 Markov 프로세스에만 해당됩니다.
언어 예: 각 언어에는 특정 수준의 엔트로피가 있습니다. 언어에서 단어의 교체. 예를 들어 기생 단어가 많거나 당신이 Peter Konov인 경우와 같이 높은 수준에서 연설은 일관성이 없게 됩니다. 그런 다음 컨텍스트에서만 잡을 수 있으며 이를 위해서는 과거 문장(패턴)에 대한 기억이 필요합니다.
예를 들어, 당신은 내 문장을 읽고 베드로가 누구인지, 내가 어떤 맥락에서 썼는지 모릅니다. 과거 사건에 대한 기억이 없고 현재 공식과 연결할 수 없으므로 잘못된 결론을 내릴 것입니다.
신호 대 잡음비에 따라 다릅니다. 어느 시점에서 그들은 작동을 멈춥니다, tk. 비 마르코프 속성은 고려되지 않습니다.
대략적으로 말하면, 노이즈 계열에서는 규칙성(명시적 주기)이 사라지지만 비-마르코프 속성은 남아 있습니다(프로세스에 메모리가 있는 경우). 일반 mlp는 그것을 잡지 않고 RNN만 잡습니다.
따라서 MLP, 부스팅, 포리스트 등. 메모리가 없는 Markov 프로세스에만 해당됩니다.
언어 예: 각 언어에는 특정 수준의 엔트로피가 있습니다. 언어에서 단어의 교체. 예를 들어 기생 단어가 많거나 당신이 Peter Konov인 경우와 같이 높은 수준에서 연설은 일관성이 없게 됩니다. 그런 다음 컨텍스트에서만 잡을 수 있으며 이를 위해서는 과거 문장(패턴)에 대한 기억이 필요합니다.
예를 들어, 당신은 내 문장을 읽고 베드로가 누구인지, 내가 어떤 맥락에서 썼는지 모릅니다. 과거 사건에 대한 기억이 없고 현재 공식과 연결할 수 없으므로 잘못된 결론을 내릴 것입니다.
신호/잡음은 물론 결정적입니다. 강한 소음으로 약한 규칙성이 손실되고 단순히 볼 수 없습니다. 그러나 프라이스 시리즈의 경우 외부에서 소음이 발생하지 않습니다. 노이즈는 강해도 패턴이 약하거나 짧고 페이딩입니다. 본질을 바꾸지는 않지만. 식별할 수 있는 패턴과 나머지는 노이즈입니다.
이것은 큰 오해입니다.
확실히 누군가라는 단어의 완전한 의미에서 누군가를 위한 것은 아닙니다. 백색 잡음은 여기에 속하지 않지만 우리는 고려하지 않습니다. 처음에 시리즈는 진폭과 길이가 서로 다른 여러 일반 섹션으로 구성되며 노이즈와 패턴이 있는 시리즈를 얻습니다.
신호/잡음은 물론 결정적입니다. 강한 소음으로 약한 규칙성이 손실되고 단순히 볼 수 없습니다. 그러나 프라이스 시리즈의 경우 외부에서 소음이 발생하지 않습니다. 노이즈는 강해도 패턴이 약하거나 약하거나 짧습니다. 본질을 바꾸지는 않지만. 식별할 수 있는 패턴과 나머지는 노이즈입니다.
음, 노이즈가 신호보다 크면 항상 과적합 또는 과소적합입니다(검증 세트를 사용할 때). 안정적인 패턴이 없기 때문입니다.
노이즈가 많고 패턴이 적으면 이동하여 신호를 강조 표시하십시오.
일련의 잡음이 있는 패턴에는 신호가 포함되어 있지만 한 패턴에는 포함되어 있지 않은 이유를 이해하는 것은 매우 어렵습니다. (제출된 기록의) 기능 수를 간단히 늘릴 수 있습니다. 하지만 아니오, 그것은 작동 방식이 아닙니다. 소음에 대한 소음은 소음을 만듭니다. 더 교활한 컨텍스트 선택이 필요합니다. 어떤 이유에서인지 거기에서 작동합니다. 한 마디로 마법.
음, 노이즈가 신호보다 크면 항상 과적합 또는 과소적합입니다(검증 샘플을 사용할 때). 안정적인 패턴이 없기 때문입니다.
노이즈가 많고 패턴이 적으면 이동하여 신호를 강조 표시하십시오.음, 이것은 패턴을 강조 표시하고 패턴이 사라진 순간을 감지하기 위해 모든 확률적 주제에 대한 모든 검색의 요점입니다. 그리고 일반적으로 격리하는 것이 문제가 덜하고 비용이 많이 듭니다.)
:시간
친절 다정한 예의))))
친절 다정한 예의))))
나는 전체 로깅을 수행합니다. 수행 중인 작업을 보고합니다.
이를 통해 개선해야 할 점을 이해할 수 있습니다.