Diskussion zum Artikel "Matrizen und Vektoren in MQL5: Die Aktivierungsfunktionen"
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Neuer Artikel Matrizen und Vektoren in MQL5: Die Aktivierungsfunktionen :
Hier wird nur einer der Aspekte des maschinellen Lernens beschrieben — die Aktivierungsfunktionen. In künstlichen neuronalen Netzen berechnet eine Neuronenaktivierungsfunktion einen Ausgangssignalwert auf der Grundlage der Werte eines Eingangssignals oder eines Satzes von Eingangssignalen. Wir werden uns mit den inneren Abläufen des Prozesses befassen.
Die Graphen der Aktivierungsfunktion und ihrer Ableitungen wurden zur Veranschaulichung in einer monoton ansteigenden Folge von -5 bis 5 erstellt. Das Skript, das den Funktionsgraphen auf dem Preisdiagramm anzeigt, wurde ebenfalls entwickelt. Das Dialogfeld zum Öffnen der Datei wird angezeigt, in dem Sie den Namen des gespeicherten Bildes angeben können, indem Sie die Bild-herunter-Taste drücken.
Autor: MetaQuotes