Diskussion zum Artikel "Neuronales Netz in der Praxis: Pseudoinverse (II)"
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Neuer Artikel Neuronales Netz in der Praxis: Pseudoinverse (II) :
Da es sich bei diesen Artikeln um Lehrmaterial handelt und sie nicht dazu gedacht sind, die Implementierung bestimmter Funktionen zu zeigen, werden wir in diesem Artikel ein wenig anders vorgehen. Anstatt zu zeigen, wie man die Faktorisierung anwendet, um die Inverse einer Matrix zu erhalten, werden wir uns auf die Faktorisierung der Pseudoinverse konzentrieren. Der Grund dafür ist, dass es keinen Sinn macht, zu zeigen, wie man den allgemeinen Koeffizienten erhält, wenn man es auf eine spezielle Weise tun kann. Noch besser: Der Leser kann ein tieferes Verständnis dafür entwickeln, warum die Dinge so geschehen, wie sie geschehen. Lassen Sie uns nun herausfinden, warum die Hardware die Software im Laufe der Zeit ersetzt.
Im vorherigen Artikel „Neuronales Netz in der Praxis: Pseudoinverse (I)“ habe ich gezeigt, wie man eine in der MQL5-Bibliothek verfügbare Funktion zur Berechnung der Pseudoinverse verwenden kann. Die Methode in der MQL5-Bibliothek ist jedoch, wie in vielen anderen Programmiersprachen auch, dazu gedacht, die Pseudoinverse zu berechnen, wenn man Matrizen oder zumindest eine Struktur verwendet, die einer Matrix ähneln könnte.
Obwohl dieser Artikel zeigt, wie man zwei Matrizen multipliziert und sogar faktorisiert, um die Determinante einer beliebigen Matrix zu erhalten (die wichtig ist, um zu wissen, ob eine Matrix invertiert werden kann oder nicht), müssen wir noch eine weitere Faktorisierung durchführen. Dies ist notwendig, damit Sie verstehen, wie die Faktorisierung durchgeführt wird, um pseudoinverse Werte zu erhalten. Diese Faktorisierung besteht in der Erzeugung der inversen Matrix.
Aber was ist mit der Umsetzung? Nun, im vorigen Artikel habe ich gezeigt, wie man eine Faktorisierung durchführt, die die Multiplikation einer Matrix mit ihrer Transponierten simuliert. Die Durchführung eines solchen Vorgangs ist also kein Problem.
Autor: Daniel Jose