육안으로 볼 수 있는 패턴이라면 반드시 찾아낼 수 있습니다. IO의 임무는 보이지 않는 곳에서 패턴을 찾는 것입니다.
MO의 입장에서 규칙성이 암기식 학습과 어떻게 다른가요?
예를 들어 캔들 5개 패턴이 어떻게 생겼으면 좋겠다는 생각이 머릿속에 있습니다. 차트에 표시하고 가격 내보내기 스크립트를 실행하여 신경망에 공급하면 신경망이 패턴이 어떻게 보이고 어떻게 보이지 않아야하는지 학습 한 다음 (다른 가격 세트의 레이블이 다름) 신경망이 이러한 패턴을 차트에 표시합니다. 즉, 신경망이 스스로 학습하고 이해했기 때문에 "만약, 그러면"이라고 쓸 필요가 없습니다.
하지만 여기에 "패턴 찾기"작업이 있는데, 그게 무엇이며 암기 학습의 예와 어떻게 다른가요?
아마도 패턴을 찾는 것은 너무 복잡한 작업이고 현재 신경망은 컴퓨터의 성능에 비례하여 "암기 학습"을 유지할뿐입니다.
예를 들어 5개 캔들 스틱의 패턴이 어떻게 생겼으면 좋을지 머릿속에 아이디어가 있습니다. 차트에 표시하고 가격 내보내기 스크립트를 실행하여 신경망에 공급하면 신경망이 패턴의 모양과 모양이 어떻게 다른지(다른 가격 세트의 레이블이 다른지) 학습한 다음 신경망이 차트에 이러한 패턴을 표시합니다. 즉, 신경망이 스스로 학습하고 이해했기 때문에 "만약, 그러면"이라고 쓸 필요가 없습니다.
하지만 여기에 "패턴 찾기"작업이 있는데, 그게 무엇이며 암기 학습의 예와 어떻게 다른가요?
아마도 패턴을 찾는 것은 너무 복잡한 작업이고 현재 신경망은 컴퓨터의 성능에 비례하여 "암기 학습"을 유지할뿐입니다.
두 가지 상황이 있습니다:
1. 무엇이든 표시할 수 있습니다. 앞으로의 문제: 어떤 오류를 통해 사용자가 표시한 것을 찾을 수 있을지가 문제입니다.
2. 예를 들어, 우리는 "교사"를 형성합니다. 즉, 예를 들어 로그 및 반바지와 같이 보장되는 코티르 영역을 표시하는 것과 같이 의미가 다른 MO와 관련이 없습니다. 그런 다음 MO 알고리즘에 이 "교사"와 특정 입력 데이터 세트(예: 지표 값)를 제공합니다. MO 알고리즘은 선생님의 값에 해당하는 몇 가지 지표 값 세트를 형성합니다. 이것이 바로 패턴입니다. 원칙적으로 이러한 패턴은 우리에게 아무것도 아니지만, 가장 놀라운 점은 앞으로 이러한 패턴이 약간의 오류가 있더라도 반복된다는 것입니다.
1. 무엇이든 표시할 수 있습니다. 앞으로의 문제는 국방부가 내가 표시한 것을 어떤 오류로 발견할 것인가 하는 것입니다.
2. 예를 들어, 우리는 "교사"를 형성합니다. 즉, 예를 들어 로그 및 반바지와 같이 보장되는 코티르 영역을 표시합니다. 그런 다음 MO 알고리즘에 이 "교사"와 특정 입력 데이터 세트(예: 지표 값)를 제공합니다. MO 알고리즘은 선생님의 값에 해당하는 몇 가지 지표 값 세트를 형성합니다. 이것이 바로 패턴입니다. 원칙적으로 이러한 패턴은 우리에게 아무것도 아니지만 가장 놀라운 것은 앞으로 이러한 패턴이 약간의 오류와 함께 반복된다는 것입니다.
나는 당신의 신호는 신경 쓰지 않습니다.
왜 우리 신호죠? 당신 신호요.
왜 우리 집이죠? 당신 집요?
요즘 너무 과열된 것 같으니 산치 씨와 함께 휴식을 취하세요.
고마워요, 제안하신 내용을 검토해 보겠습니다.
Lira는 실제로 수년간 온리 클로즈 모드에 있었습니다. 이웃의 심전도에 MO를 적용하는 것이 더 유용합니다.
ZY 논리 문제입니다.
리라로만 무엇이든 살 수있는 특정 국가가 있습니다. 그리고 절대적으로 모든 것 (급여 포함)에는 미국 달러로 표시된 가격표가 있으며 리라에서는 환율에 따라 다릅니다.
그리고 이제 리라는 미국 달러에 비해 세 배 더 저렴 해졌습니다. 이론적으로 (외국인이나 현지인이) 이것으로 돈을 버는 것이 가능했을까요?
우리는 터키에 대해 이야기하는 것이 아니라 결국 실시간으로 어떤 수입이 발생하는지 정확히 보여줄 특정 이상적인 모델에 대해 이야기하고 있다는 점을 미리 말씀 드리겠습니다. 터키도 포함됩니다.
Lira는 실제로 수년 동안 온리 클로즈 모드를 사용해 왔습니다. 이웃의 심전도에 MO를 적용하는 것이 더 유용합니다.
고양이를 대상으로 연습하고 있습니다. 규칙적인 행동이 있으면 알고리즘도 이를 찾아내고 소음에 대해 재학습하지 않는다는 것을 방금 확인했습니다.
육안으로 볼 수 있다면 당연히 MO가 찾아내겠죠. MO의 임무는 보이지 않는 곳에서 패턴을 찾는 것입니다.
육안으로 볼 수 있는 패턴이라면 반드시 찾아낼 수 있습니다. IO의 임무는 보이지 않는 곳에서 패턴을 찾는 것과는 다릅니다.
육안으로 볼 수 있는 패턴이라면 반드시 찾아낼 수 있습니다. IO의 임무는 보이지 않는 곳에서 패턴을 찾는 것입니다.
MO의 입장에서 규칙성이 암기식 학습과 어떻게 다른가요?
예를 들어 캔들 5개 패턴이 어떻게 생겼으면 좋겠다는 생각이 머릿속에 있습니다. 차트에 표시하고 가격 내보내기 스크립트를 실행하여 신경망에 공급하면 신경망이 패턴이 어떻게 보이고 어떻게 보이지 않아야하는지 학습 한 다음 (다른 가격 세트의 레이블이 다름) 신경망이 이러한 패턴을 차트에 표시합니다. 즉, 신경망이 스스로 학습하고 이해했기 때문에 "만약, 그러면"이라고 쓸 필요가 없습니다.
하지만 여기에 "패턴 찾기"작업이 있는데, 그게 무엇이며 암기 학습의 예와 어떻게 다른가요?
아마도 패턴을 찾는 것은 너무 복잡한 작업이고 현재 신경망은 컴퓨터의 성능에 비례하여 "암기 학습"을 유지할뿐입니다.
패턴화는 암기 학습과 어떻게 다른가요?
예를 들어 5개 캔들 스틱의 패턴이 어떻게 생겼으면 좋을지 머릿속에 아이디어가 있습니다. 차트에 표시하고 가격 내보내기 스크립트를 실행하여 신경망에 공급하면 신경망이 패턴의 모양과 모양이 어떻게 다른지(다른 가격 세트의 레이블이 다른지) 학습한 다음 신경망이 차트에 이러한 패턴을 표시합니다. 즉, 신경망이 스스로 학습하고 이해했기 때문에 "만약, 그러면"이라고 쓸 필요가 없습니다.
하지만 여기에 "패턴 찾기"작업이 있는데, 그게 무엇이며 암기 학습의 예와 어떻게 다른가요?
아마도 패턴을 찾는 것은 너무 복잡한 작업이고 현재 신경망은 컴퓨터의 성능에 비례하여 "암기 학습"을 유지할뿐입니다.
두 가지 상황이 있습니다:
1. 무엇이든 표시할 수 있습니다. 앞으로의 문제: 어떤 오류를 통해 사용자가 표시한 것을 찾을 수 있을지가 문제입니다.
2. 예를 들어, 우리는 "교사"를 형성합니다. 즉, 예를 들어 로그 및 반바지와 같이 보장되는 코티르 영역을 표시하는 것과 같이 의미가 다른 MO와 관련이 없습니다. 그런 다음 MO 알고리즘에 이 "교사"와 특정 입력 데이터 세트(예: 지표 값)를 제공합니다. MO 알고리즘은 선생님의 값에 해당하는 몇 가지 지표 값 세트를 형성합니다. 이것이 바로 패턴입니다. 원칙적으로 이러한 패턴은 우리에게 아무것도 아니지만, 가장 놀라운 점은 앞으로 이러한 패턴이 약간의 오류가 있더라도 반복된다는 것입니다.
두 가지 상황:
1. 무엇이든 표시할 수 있습니다. 앞으로의 문제는 국방부가 내가 표시한 것을 어떤 오류로 발견할 것인가 하는 것입니다.
2. 예를 들어, 우리는 "교사"를 형성합니다. 즉, 예를 들어 로그 및 반바지와 같이 보장되는 코티르 영역을 표시합니다. 그런 다음 MO 알고리즘에 이 "교사"와 특정 입력 데이터 세트(예: 지표 값)를 제공합니다. MO 알고리즘은 선생님의 값에 해당하는 몇 가지 지표 값 세트를 형성합니다. 이것이 바로 패턴입니다. 원칙적으로 이러한 패턴은 우리에게 아무것도 아니지만 가장 놀라운 것은 앞으로 이러한 패턴이 약간의 오류와 함께 반복된다는 것입니다.