L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1748

 
Rehtag Konow:
Quindi il lavoro della NS è in qualche modo legato all'Ottimizzazione?

Sì, sull'ottimizzazione di fs (neuroni). Ce ne sono molti e possono essere collegati in diversi modi

 
Maxim Dmitrievsky:

ahahaha ))))

Naturalmente è scortese, persino sbagliato in alcuni posti, ma solo in alcuni posti. E più chiaro. Qualsiasi ottimizzazione della ricerca degli estremi richiede una ricerca completa del più lungo))))) Il GSF è una sovrapposizione di un processo a bassa frequenza non vincolato su uno a frequenza molto più alta, l'ottimizzazione della ricerca è un assottigliamento logico della ricerca. Per me è più facile capire tutto il resto.

 
Regex Konow:
In una certa misura è obbligatorio. Potete capire veramente solo ciò che avete creato voi stessi. Sto cercando di riprodurre l'idea originale dietro il concetto di NS.

Il concetto è abbastanza semplice - qualsiasi funzione multidimensionale può essere approssimata da una composizione di funzioni unidimensionali. Spero che tu abbia già inventato il concetto di 'funzione')

 
Aleksey Nikolayev:

Il concetto è abbastanza semplice - qualsiasi funzione multidimensionale può essere approssimata da una composizione di funzioni unidimensionali. Spero che abbiate già inventato il concetto di "funzione")

Non ho trovato una definizione separata della nozione di "funzione multivariata". C'è una "funzione di distribuzione" della teoria della probabilità, e al suo interno si considera una sorta di "funzioni di distribuzione multidimensionale", ma non si parla di tecnologia MO.

Ovviamente, le funzioni multidimensionali, se hanno qualcosa a che fare con NS, sono lontane dalla sua essenza. Probabilmente, qualcosa legato all'implementazione di alcune sfumature tecniche. Sto cercando di capire l'essenza.
 
Aleksey Nikolayev:

Il concetto è abbastanza semplice - qualsiasi funzione multidimensionale può essere approssimata da una composizione di funzioni unidimensionali. Spero che abbiate già inventato il concetto di "funzione")

La decomposizione per meno un argomento a una dimensione è di solito comprensibile, ma quanto è facile spiegare come in questa composizione di una dimensione per trovare gli estremi più velocemente della ricerca completa.

 
Ecco un altro pensiero da aggiungere alla tua comprensione:

La conversione di un dato all'interno delle funzioni (neuroni) in un "peso", ha lo scopo di unificarle e di universalizzare l'applicazione della rete.
 
Penso che voi ragazzi vi stiate fissando sui meccanismi di trovare valori ottimali quando si addestra una rete, ma l'addestramento non è l'essenza del dispositivo, è parte del processo.
 
Tag Konow:
Ecco un altro pensiero da aggiungere alla tua comprensione:

La conversione di un dato all'interno delle funzioni (neuroni) in un "peso", ha lo scopo di unificarle e universalizzare l'applicazione della rete.

registrare un video che lo spieghi, è così poco chiaro

 
Maxim Dmitrievsky:

Registra un video con spiegazioni, è così poco chiaro

È troppo presto, non capisco ancora molto.
 
Reg Konow:
Non ho trovato una definizione indipendente di "funzione multidimensionale". C'è una "funzione di distribuzione" della teoria della probabilità, e al suo interno si considera una sorta di "funzioni di distribuzione multivariata", ma non si parla di tecnologia MO.

Ovviamente, le funzioni multidimensionali, se hanno qualcosa a che fare con NS, sono lontane dalla sua essenza. Probabilmente qualcosa a che fare con l'implementazione di alcune sfumature tecniche. Io, d'altra parte, sto cercando di capire il punto.

La funzione multidimensionale è una funzione matematica usuale, la cui area di definizione è uno spazio multidimensionale. Nel caso di NS è lo spazio delle caratteristiche.

Voglio chiederti come matematico - hai studiato matematica a scuola in generale?)

Motivazione: