"New Neural "は、MetaTrader 5プラットフォーム用のオープンソース・ニューラルネットワークエンジンプロジェクトです。 - ページ 76 1...697071727374757677787980818283...100 新しいコメント Alexey 2011.12.01 11:57 #751 おそらく愚問でしょう。次元数がNに等しくないベクトルを、次元数Nのベクトルに調整したコホネン写像で 分類することは可能か？基本的に人は、球体と円、正方形と立方体、ピラミッドと三角形を1つのクラスに分類します。考え方が明確になっていればいいのですが。 Mykola Demko 2011.12.01 14:01 #752 ivandurakおそらく愚問でしょう。次元数がNに等しくないベクトルを、次元数Nのベクトルに調整したコホネン写像で分類することは可能か？基本的に人は、球体と円、正方形と立方体、ピラミッドと三角形を1つのクラスに分類します。考え方が明確になっていればいいのですが。いや、発想が明確でない。人は、同じマトリックスの入力で映像情報を読み取る。目の中のレセプターは多くもなく少なくもない。異なる次元のベクトルを与えることを提案しているわけですが、グリッドが適切に反応することをどのように期待できますか？ yu-sha 2011.12.01 15:05 #753 ivandurakおそらく愚問でしょう。次元数がNに等しくないベクトルを、次元数Nのベクトルに調整したコホネン写像で分類することは可能か？基本的に人は、球体と円、正方形と立方体、ピラミッドと三角形を1つのクラスに分類します。考え方が明確になっていればいいのですが。円錐を下から見ると円になり、横から見ると三角形になる。シリンダーを回転させることも可能 Alexey 2011.12.01 15:29 #754 チャートを開く 私たちは手作業で、上昇トレンド、下降トレンド、右肩上がりのセクションに分解します。私たちの直感に導かれたとしましょう。この内訳をコホネン表にロードし、ファンタジーのクラスタリングを得る。今の課題は、自分たちがどのクラスターにいるのかを、できるだけ早く、正確に検知することです。解析されたベクトルの次元は、最初のブレークダウンの次元よりも小さくなることは明らかである。 あとは、開始された運動が終了するのではなく、継続するというTAに頼ることになる。 Alexey 2011.12.01 15:31 #755 yu-sha さん。円錐を下から見ると円だが、横から見ると三角形になるシリンダーはねじれることもある ゆっくり回転させると、円から三角形に変化します。 Alexey 2011.12.02 10:52 #756 私はneurogamesに新しいので、これは愚かな質問かもしれませんごめんなさい。ベクトル X1,X2 の集合が存在する。X1={x1,x2,x3,} ...である。そして、x1>> x3 , x2>>x3 。両ベクトルのx1とx2はほぼ同じであり、空間的にはこの2つのベクトルは近接していることがわかります。x3は最も重要な特性を記述していますが。当社のラムの場合、x1=期間平均、x2=期間PSY、x3=分散、x4=トレンド成分。この場合、分類はほとんど x1 と x2 に基づいて行われることになる。この状況を回避するにはどうしたらいいのか、あるいは私はまた集中的に減速しているのか。 yu-sha 2011.12.02 11:03 #757 ivandurakすみません、私はニューロゲームの初心者なので、これは愚問かもしれません。ベクトル X1,X2 の集合が存在する。X1={x1,x2,x3,} ...である。そして、x1>> x3 , x2>>x3 。両ベクトルのx1とx2はほぼ同じであり、空間的にはこの2つのベクトルは近接していることがわかります。x3は最も重要な特性を記述していますが。当社のラムの場合、x1=期間平均、x2=期間PSY、x3=分散、x4=トレンド成分。この場合、分類はほとんど x1 と x2 に基づいて行われることになる。そのような事態を避けるにはどうしたらいいのか、あるいは私はまた集中的に減速しているのか。具体的な例を挙げて、具体的なタスクを設定することはできますか？そうすることで、ポイントがわかりやすくなります Alexey 2011.12.02 12:22 #758 yu-sha: 具体的な事例を挙げて、具体的な目標を設定することはできますか？という問いかけをすると、わかりやすいと思います。課題は、市場を「Trend Up」「Trend Down」「Trend East」というクラスタに分割するベクトルを選択することである。例えば、ファンタジーX{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}に従ってベクトルの配列を作成するとします。x1=期間 MA x2＝MAの周期x3=MAの値x4=RARの値x5=分散 例)x6=MA(N)-MA(N-1)のトレンド成分x7=MAと価格の交点数このベクトルの配列をコホネン地図を用いて クラスタリングすると、近いベクトルが見えてきます。ユークリッド距離に大きな影響を与えるのはx1,x2,x4,x7であることが判明した。しかし、特性x3,x5,x6の重要性は決して低くはありませんし、むしろ高いです。1...1の範囲にあるすべてのxを正規化することができるかもしれませんが、その方法がわかりません。あるいは、市場の特性に近い値を取ることもできます。この場合、フライとカツの比較ができます。 yu-sha 2011.12.02 13:16 #759 ivandurak課題は、市場をTrend Up、Trend Down、Trend Eastのクラスタに分けるようなベクトルを見つけることである。例えば、ファンタジーX{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}に従ってベクトルの配列を作成するとします。x1=期間 MA x2＝MAの周期x3=MAの値x4=RARの値x5=分散 例)x6=MA(N)-MA(N-1)のトレンド成分x7=MAと価格の交点数このベクトルの配列をコホネン地図を用いてクラスタリングすると、近いベクトルが見えてきます。x1,x2,x4,x7はユークリッド距離により影響を与えることが判明した。しかし、特性x3,x5,x6の重要性は決して低くはありませんし、むしろ高いです。1...1の範囲にあるすべてのxを正規化することができるかもしれませんが、その方法がわかりません。あるいは、市場特性をその値に近づけると、フライとカツの比較になる。馬、人混み...。MA期間、MA値...既成のプログラムやそのヘルプを使おうとすると、まず問題点を把握しようとすることがあります。デダクタ、NS2 Alexey 2011.12.02 14:41 #760 yu-sha さん。馬、人 ...MA期間、MA値まずは既成のプログラムとそのヘルプを使ってみて、問題点を把握した方がいいのでは？デダクター、NS2。例えが適切でないことは同意します．老馬や若いバスケットボール選手の身長、体重、年齢を基準に分類しています。重量＝1/実重量 .身長と年齢が同じでも、体重が身長や年齢よりずっと低いという状況を扱う場合（ハエとカツを比べるようなものです）。体重はベクトルにほとんど影響を与えず、バスケットボール選手も馬と区別がつかないことが判明しました。 1...697071727374757677787980818283...100 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
おそらく愚問でしょう。
次元数がNに等しくないベクトルを、次元数Nのベクトルに調整したコホネン写像で 分類することは可能か？基本的に人は、球体と円、正方形と立方体、ピラミッドと三角形を1つのクラスに分類します。考え方が明確になっていればいいのですが。
おそらく愚問でしょう。
次元数がNに等しくないベクトルを、次元数Nのベクトルに調整したコホネン写像で分類することは可能か？基本的に人は、球体と円、正方形と立方体、ピラミッドと三角形を1つのクラスに分類します。考え方が明確になっていればいいのですが。
いや、発想が明確でない。人は、同じマトリックスの入力で映像情報を読み取る。目の中のレセプターは多くもなく少なくもない。
異なる次元のベクトルを与えることを提案しているわけですが、グリッドが適切に反応することをどのように期待できますか？
おそらく愚問でしょう。
次元数がNに等しくないベクトルを、次元数Nのベクトルに調整したコホネン写像で分類することは可能か？基本的に人は、球体と円、正方形と立方体、ピラミッドと三角形を1つのクラスに分類します。考え方が明確になっていればいいのですが。
円錐を下から見ると円になり、横から見ると三角形になる。
シリンダーを回転させることも可能
円錐を下から見ると円だが、横から見ると三角形になる
シリンダーはねじれることもある
私はneurogamesに新しいので、これは愚かな質問かもしれませんごめんなさい。
ベクトル X1,X2 の集合が存在する。X1={x1,x2,x3,} ...である。そして、x1>> x3 , x2>>x3 。両ベクトルのx1とx2はほぼ同じであり、空間的にはこの2つのベクトルは近接していることがわかります。x3は最も重要な特性を記述していますが。当社のラムの場合、x1=期間平均、x2=期間PSY、x3=分散、x4=トレンド成分。この場合、分類はほとんど x1 と x2 に基づいて行われることになる。この状況を回避するにはどうしたらいいのか、あるいは私はまた集中的に減速しているのか。
すみません、私はニューロゲームの初心者なので、これは愚問かもしれません。
ベクトル X1,X2 の集合が存在する。X1={x1,x2,x3,} ...である。そして、x1>> x3 , x2>>x3 。両ベクトルのx1とx2はほぼ同じであり、空間的にはこの2つのベクトルは近接していることがわかります。x3は最も重要な特性を記述していますが。当社のラムの場合、x1=期間平均、x2=期間PSY、x3=分散、x4=トレンド成分。この場合、分類はほとんど x1 と x2 に基づいて行われることになる。そのような事態を避けるにはどうしたらいいのか、あるいは私はまた集中的に減速しているのか。
具体的な例を挙げて、具体的なタスクを設定することはできますか？
そうすることで、ポイントがわかりやすくなります
具体的な事例を挙げて、具体的な目標を設定することはできますか？
という問いかけをすると、わかりやすいと思います。
課題は、市場を「Trend Up」「Trend Down」「Trend East」というクラスタに分割するベクトルを選択することである。
例えば、ファンタジーX{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}に従ってベクトルの配列を作成するとします。
x1=期間 MA
x2＝MAの周期
x3=MAの値
x4=RARの値
x5=分散 例)
x6=MA(N)-MA(N-1)のトレンド成分
x7=MAと価格の交点数
このベクトルの配列をコホネン地図を用いて クラスタリングすると、近いベクトルが見えてきます。ユークリッド距離に大きな影響を与えるのはx1,x2,x4,x7であることが判明した。しかし、特性x3,x5,x6の重要性は決して低くはありませんし、むしろ高いです。1...1の範囲にあるすべてのxを正規化することができるかもしれませんが、その方法がわかりません。あるいは、市場の特性に近い値を取ることもできます。この場合、フライとカツの比較ができます。
課題は、市場をTrend Up、Trend Down、Trend Eastのクラスタに分けるようなベクトルを見つけることである。
例えば、ファンタジーX{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}に従ってベクトルの配列を作成するとします。
x1=期間 MA
x2＝MAの周期
x3=MAの値
x4=RARの値
x5=分散 例)
x6=MA(N)-MA(N-1)のトレンド成分
x7=MAと価格の交点数
このベクトルの配列をコホネン地図を用いてクラスタリングすると、近いベクトルが見えてきます。x1,x2,x4,x7はユークリッド距離により影響を与えることが判明した。しかし、特性x3,x5,x6の重要性は決して低くはありませんし、むしろ高いです。1...1の範囲にあるすべてのxを正規化することができるかもしれませんが、その方法がわかりません。あるいは、市場特性をその値に近づけると、フライとカツの比較になる。
馬、人混み...。MA期間、MA値...
既成のプログラムやそのヘルプを使おうとすると、まず問題点を把握しようとすることがあります。
デダクタ、NS2
馬、人 ...MA期間、MA値
まずは既成のプログラムとそのヘルプを使ってみて、問題点を把握した方がいいのでは？
デダクター、NS2。
例えが適切でないことは同意します．老馬や若いバスケットボール選手の身長、体重、年齢を基準に分類しています。重量＝1/実重量 .身長と年齢が同じでも、体重が身長や年齢よりずっと低いという状況を扱う場合（ハエとカツを比べるようなものです）。体重はベクトルにほとんど影響を与えず、バスケットボール選手も馬と区別がつかないことが判明しました。