그리고리 쇼닌 : 그리고 신경망의 경우 여전히 CNTK를 선택합니다. 이유는 다음과 같습니다. Python에서 네트워크 훈련 및 훈련된 네트워크 저장. 훈련된 네트워크를 사용하는 MT용 C++ DLL에서. 훈련된 네트워크를 연결하는 편리성 때문에 선택합니다. Windows용 C++의 Tensorflow는 탬버린과 함께 하는 끔찍한 춤입니다.
물론 이것은 개발자의 선택입니다. 저에게 케라스는 완벽한 시작입니다. 사실, 나는 R에 keras를 사용하고 춤은 사용하지 않습니다. 이 옵션을 보여줄 기사를 마치겠습니다.
여기 귀하의 블로그에서 유전자 프로그래밍 구현의 블록 다이어그램을 간략하게 설명할 수 있습니까?
그리고 CNTK는 어디에서 찾았습니까? 비밀이 아니라면 DEAP와 같은 진화 프로그래밍 라이브러리가 있고 생성된 예제는 없지만 특별한 문제와 많은 코드는 없지만 너무 많을 것입니까?
비밀이 아닙니다. Python 소스 를 엽니다.
거기에는 신경망이 없습니다. 이것은 유전자 프로그래밍입니다.
그리고 여기 무엇? 아니면 내가 찾고 있지 않습니까?
그리고 신경망의 경우 여전히 CNTK를 선택합니다. 이유는 다음과 같습니다. Python에서 네트워크 훈련 및 훈련된 네트워크 저장. 훈련된 네트워크를 사용하는 MT용 C++ DLL에서. 훈련된 네트워크를 연결하는 편리성 때문에 선택합니다. Windows용 C++의 Tensorflow는 탬버린과 함께 하는 끔찍한 춤입니다.
물론 이것은 개발자의 선택입니다. 저에게 케라스는 완벽한 시작입니다. 사실, 나는 R에 keras를 사용하고 춤은 사용하지 않습니다. 이 옵션을 보여줄 기사를 마치겠습니다.
여기 귀하의 블로그에서 유전자 프로그래밍 구현의 블록 다이어그램을 간략하게 설명할 수 있습니까?
행운을 빕니다
그리고 여기 무엇? 아니면 내가 찾고 있지 않습니까?
오래 전 일입니다. 다른 저장소에 대한 링크를 제공했습니다. 그리고 이 저장소는 이 포럼을 위한 것이 아닙니다. NS에 대해 쓴 곳에서 코드에 대한 모든 질문에 답하겠다고 썼습니다.
당신은 대답을했고 명확합니다. 행운을 빕니다
게임 이론에서 나온 것 같습니다. 따라서 거래자는 자신의 게임을 하고 시장은 자신의 게임을 하는 것으로 연결됩니다.
그러나 실제로 과거의 데이터는 포인트(상단 및 하단)를 검색할 때만 사용되며, 목표 자체에 대해서는 미래의 데이터(예측 피크 오른쪽)를 기반으로 수익률 또는 클래스를 고려합니다.
즉, 실제로 훈련용 데이터에는 엿보기가 없습니다.
그럼에도 불구하고, 비밀 지식을 가장한 "광명"은 계속해서 우리에게 이 가짜를 판매하지만 약속된 증거를 제공할 수 없습니다.
가장 확실한 비밀은 모르거나 이해가 안될 때 ZZ가 과거를 엿보기 때문에 잘못된 대상이라는 말이 많이 나옵니다.
그리고 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다 - 당신이 몰랐을 때, 그리고 당신은 또한 잊었습니다 :)
가장 확실한 비밀은 모르거나 이해하지 못할 때 ZZ가 과거를 엿보기 때문에 잘못된 대상이라는 말이 많이 나옵니다.
그러나 실제로 과거의 데이터는 포인트(상단 및 하단)를 검색할 때만 사용되며, 목표 자체에 대해서는 미래의 데이터(예측 피크 오른쪽)를 기반으로 수익률 또는 클래스를 고려합니다.
즉, 실제로 훈련용 데이터에는 엿보기가 없습니다.
그럼에도 불구하고, 비밀 지식을 가장한 "광명"은 계속해서 우리에게 이 가짜를 판매하지만 약속된 증거를 제공할 수 없습니다.
고백합니다, 제가 실수했습니다, 현명한 사람들이 저에게 지시했습니다, 저는 제 실수를 인정합니다, ZZ는 멋진 대상이고, RSI는 멋진 기능입니다.
고백합니다, 제가 실수를 했습니다, 현명한 사람들이 저에게 지시했습니다, 저는 제 실수를 인정합니다, ZZ는 멋진 대상이고, RSI는 멋진 기능입니다.
rsi는 return과 크게 다르지 않습니다)
고백합니다, 제가 실수를 했습니다, 현명한 사람들이 저에게 지시했습니다, 저는 제 실수를 인정합니다, ZZ는 멋진 대상이고, RSI는 멋진 기능입니다.
이것은 투덜거림이 아니라 공허한 잡담입니다.
나는 당신의 말을 확인하는 실행 결과를 위해 이틀을 기다렸습니다.
추신.
그리고 저번처럼 구독취소하지마세요