Ricerca di un modello arbitrario utilizzando una rete neurale - pagina 9
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...ma in base a quale criterio di probabilità di correlazione...
Appeso...
Una rete neurale può essere addestrata a classificare e catalogare immagini, ma in base a quale criterio di probabilità di assegnare questa o quella immagine a una certa categoria del catalogo avverrà, questo è l'errore probabile di qualsiasi rete neurale.
Le immagini già memorizzate con il tempo verranno a schermarsi con il peggioramento dei risultati di reazione su di esse, quindi il successo di qualsiasi rete neurale consisterà in un contenuto momentaneo di quel catalogo di immagini sulla sua scheda di memoria, che sono efficaci in quel preciso istante. La sua base estesa sarebbe un minus piuttosto che un plus.
Quando avrà un po' di sostanza nelle sue affermazioni, allora la cercherò. Solo perché non si riesce a capire qualcosa non significa che sia un'eresia.
E dove siete andati - si vede molto bene - che conclusioni selvagge.
Bene, allora non mi resta che invitare te e i tuoi amici dell'area MoD alla mia trasmissione in diretta, che ho intenzione di tenere almeno fino all'anno nuovo. Ci sarà un avvertimento anticipato nel thread sull'apprendimento automatico. Penso che una trasmissione sia sufficiente per formarsi un'opinione sull'essenza delle mie parole.
Già immaginato...
Già immaginato...
Solo i morti e gli stupidi non cambiano idea.
"... Prima chiedetevi come posso usare la risposta del NS? Deve essere trasformato per prendere una decisione, ecc. E solo allora capirete che non è il modello in sé ad essere importante, ma la reazione del mercato alla sua comparsa. E questa è la reazione al commercio.
Il mercato non reagisce a un pattern, che è una specie di indicatore, un indicatore del mercato. Un po' come una palla ondeggiante a cui il mercato non reagisce, ma lo fa volentieri.
Quale risposta di NS intende - non capisco. Prima di tutto formulare il problema: come si riconosce un modello?
Vi è già stato detto che il NS non riconosce i modelli, cosa che la matematica semplice fa a priori. cos'è un modello? è una descrizione delle condizioni della sua formazione, che può essere facilmente risolta dalla matematica. La ricerca di un modello che non è noto non può essere neanche perché non sappiamo cosa cercare. Quindi la NS non ha bisogno di riconoscere i modelli, ha bisogno di riconoscere la futura reazione del mercato a questo modello.
Bionda! Lo sento nella mia spina dorsale.
Bionda! Lo sento nella mia spina dorsale.
Questo è il genere di cose che mi interessa.
Essenzialmente, la cosa più redditizia sarebbe definire solo due stati: trend e flat, poiché non vedo ancora l'utilità dei pattern.
È possibile rompere il grafico in almeno questi due stati?