Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1748

[[Eliminado]]

Rehtag Konow:
¿Así que el trabajo de la NS está de alguna manera ligado a la Optimización?

Sí, en la optimización de las phs (neuronas). Son muchos y pueden estar vinculados de diferentes maneras

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

ahahaha ))))

Por supuesto que es grosero, incluso incorrecto en algunos lugares, pero sólo en algunos. Y más claro. Cualquier optimización de la búsqueda de extremos requiere la búsqueda completa del más largo))))) El GSF es una superposición de un proceso de baja frecuencia no ligado a otro de frecuencia mucho mayor, la optimización de la búsqueda es un adelgazamiento lógico de la búsqueda. Me resulta más fácil entender todo lo demás.

[Aleksey Nikolayev]

Regex Konow:
Hasta cierto punto es obligatorio. Sólo puedes entender realmente lo que has creado tú mismo. Intento reproducir la idea original del concepto de NS.

El concepto es bastante sencillo: cualquier función multidimensional puede aproximarse mediante una composición de funciones unidimensionales. Espero que ya hayas inventado el concepto de "función")

[Реter Konow]

Aleksey Nikolayev:

El concepto es bastante sencillo: cualquier función multidimensional puede aproximarse mediante una composición de funciones unidimensionales. Espero que ya hayas inventado el concepto de "función")

No he encontrado una definición separada de la noción de "función multivariante". Existe una "función de distribución" de la teoría de la probabilidad, y dentro de ella se considera un tipo de "funciones de distribución multivariante", pero no se habla de la tecnología de MO.

Obviamente, las funciones multidimensionales, si es que tienen algo que ver con NS, están muy lejos de su esencia. Probablemente, algo relacionado con la aplicación de algunos matices técnicos. Estoy tratando de entender la esencia.

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev:

El concepto es bastante sencillo: cualquier función multidimensional puede aproximarse mediante una composición de funciones unidimensionales. Espero que ya hayas inventado el concepto de "función")

La descomposición por menos un argumento a una dimensión es generalmente comprensible, pero lo fácil de explicar cómo en esta composición de una dimensión para encontrar extremos más rápido que la búsqueda completa.

[Реter Konow]

Aquí hay otra idea para añadir a su comprensión:

La conversión de un dato dentro de las funciones (neuronas) en un "peso", pretende unificarlas y universalizar la aplicación de la red.

[Реter Konow]

Creo que os estáis colgando de los mecanismos para encontrar valores óptimos al entrenar una red, pero el entrenamiento no es la esencia del aparato, es parte del proceso.

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Etiqueta Konow:
Aquí hay otra idea para añadir a su comprensión:

La conversión de un dato dentro de las funciones (neuronas) en un "peso", pretende unificarlas y universalizar la aplicación de la red.

grabar un video explicándolo, es tan poco claro

[Реter Konow]

Maxim Dmitrievsky:

Grabar un video con explicaciones, es tan poco claro

Es demasiado pronto, aún no entiendo mucho.

[Aleksey Nikolayev]

Reg Konow:
No he encontrado una definición independiente de "función multidimensional". Hay una "función de distribución" de la teoría de la probabilidad, y dentro de ella se considera un tipo de "funciones de distribución multivariante", pero no se menciona la tecnología MO.

Obviamente, las funciones multidimensionales, si es que tienen algo que ver con NS, están muy lejos de su esencia. Probablemente tenga que ver con la aplicación de algunos matices técnicos. Yo, en cambio, intento comprender la esencia.

La función multidimensional es una función matemática habitual cuyo ámbito de definición es un espacio multidimensional. En el caso de NS es el espacio de características.

Quiero preguntarle como matemático: ¿estudió matemáticas en la escuela en general)?