L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1749
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Je vais choisir une couleur pour le lamba...
Ne me dites pas qu'il y a une erreur, j'ai regardé... je ne l'ai pas trouvé ... j'espère ne pas le trouver))
Une fonction multidimensionnelle est une fonction mathématique ordinaire dont le domaine de définition est un espace multidimensionnel. Dans le cas de NS, il s'agit de l'espace des caractéristiques.
Je voudrais vous demander, en tant que mathématicien, si vous avez étudié les mathématiques à l'école).
...
Je veux dire que le langage "poids" du réseau lui confère une universalité, et qu'il peut fonctionner avec n'importe quel type de données(après les avoir converties en "poids"). Et c'est l'unification (réduction à un seul système/forme).
les données ne sont pas converties en un poids, mais chaque instance est pondérée et chaque entrée commence à affecter le résultat final différemment
Un neurone artificiel est un objet purement mathématique qui n'a pas de sens physique.
elle doit donc être comprise par les mathématiques
Téléchargez le livre de Heikin "neural networks full course".Je vais choisir une couleur pour le lamba...
Ne me dites pas qu'il y a une erreur, j'ai regardé... je ne l'ai pas trouvé ... j'espère ne pas le trouver))
pas vraiment d'histoire
quelle est la méthode ?
Étudié. Mais qu'est-ce que cela a à voir avec l'essence du dispositif NS ?
En termes mathématiques, toute NS est une famille paramétrique de fonctions multidimensionnelles. Un ensemble de poids sont les paramètres qui définissent cette paramétrisation. L'apprentissage consiste à déterminer des valeurs spécifiques des poids, ce qui correspond à la sélection d'une cartographie multidimensionnelle particulière à partir de la famille paramétrique originale.
les données ne sont pas converties en poids, mais chaque instance est pondérée et chaque entrée commence à affecter le résultat final différemment
Un neurone artificiel est un objet purement mathématique qui n'a pas de sens physique.
donc vous devez le comprendre à travers les mathématiques
téléchargez le livre de Haykin "Neural Networks Complete Course".petite histoire
quelle est la méthode ?
1.l'analyse spectrale
2.systèmes adaptatifs
3.les prévisions
4.MO
5. et deux dummies à la fin "DEMA" )))) pour le lissage du signal
Je n'ai pas trouvé de définition indépendante de la "fonction multivariable". Il existe une "fonction de distribution" de la théorie des probabilités, et dans celle-ci se trouve une vue des "fonctions de distribution multivariées", mais il n'y a aucune mention de la technologie MO.
x=y+z, bien que oui, il est étrange que les définitions, si les arguments sont plus de 1 alors il ... pas à la volée.