人工ニューラルネットワーク - ページ 11 1...4567891011121314 新しいコメント Alexey Burnakov 2012.10.18 08:41 #101 A100: どんな批判よりも良い結果が得られる。そもそも、問題解決のために誤った方法を選択したこと もっと啓蒙してくれませんか、それとも厳しい教祖様を演じるのですか？ TheXpert 2012.10.18 08:49 #102 A100: あなたの神経ネットワークは、数ポンドで私を壊したいですか？ここには、選手権の結果を賭ける伝統がある。 A100 2012.10.18 15:58 #103 念のため、投稿をすべて削除しました、モデレーターは広告だと考えています --- 2012.10.18 15:59 #104 A100:念のため、投稿をすべて削除しました、モデレーターは広告だと考えています アカウントも削除できるのでしょうか？:) A100 2012.10.18 16:08 #105 sergeev: アカウントもできるんですか？:) 司会者様、何とでも言ってください。 Mykola Demko 2012.10.18 16:12 #106 A100: 司会者殿のおっしゃるとおりです。- 科学者たちは最近、ハエとハエたたきを掛け合わせた!!!!- それで？- まさに自殺願望の強い標本。 --- 2012.10.18 16:13 #107 Urain:- 科学者たちは最近、ハエとハエたたきを掛け合わせた!!!!- それで？- まさに自殺願望の強い標本。ブリーダーが繁殖し、環境科学者がサモエドという動物をレッドブックに載せる暇もなく......。;) John 2012.10.24 06:44 #108 MetaDriver:そうだな、チェスのプログラムも二流以上のプレイは学べないだろうしな。それは聞いたことがあります。--ウラジミール、君の狂気が一時的なものであることを願うよ。（マービン・ミンスキーのように）30年も続くのは嫌だね。でも、楽しいですよ、ええ。;)ところで、素晴らしいアイデアですね。 その時、ニューラルネットワークは、以前にすでに負けたゲームを見て、チェスの指し方（ルールだけ）を学ぶことができるだろうし、ニューラルネットワークのような原始的なツールで、まともなことができると信じられるだろうね。 ニューラルネットワークは、主にパターン認識（以前に見たことのある状況を自動的に探し出すこと）を目的として設計されているが、何らかのパターンを検出することはできない。 John 2012.10.24 06:55 #109 papaklass:では、トレーダーはネットワークをきちんと教えていないのでは？今どうなっているのか（素人考えですが）。1. トレーダーは、トレーニングが行われる時間枠を選択します。2.入力信号（インジケーター、バープライスなど）を選択します。あなたの投稿を参考に、答えに寄り添い、前の著者の一人に加わります - 最良のニューラルネットワークはフーリエ級数分解だ!全編を、例えば10分程度の短い振り幅の尺度で、級数分解して、係数の背後に隠された「タイムマシン」を手に入れ、それを使ってテスターで未来を「予測」すれば、終わりです。全編にわたって、シンプルに天才的な結果を出していますね。しかし、少なくともここでは、このタイムマシンを見ることができますが、ニューラルネットワークでは、ほとんど見ることができないのです。ニューラルネットワークは画像を認識することができます。画像は何でもいいんです。もっと効率的な認識方法もありますが、ニューラルネットワークが優れているのは、今起きている事実に応じて再学習ができることです。それが彼らの仕事です。でも、それもオンリーワンなんです。そこで、ニューラルネットワークの適用性を精神的に分析するために、単なるパターン認識システムであることを想像してみよう。 Alexey Burnakov 2012.10.24 14:28 #110 SProgrammer:ところで、素晴らしいアイデアですね。 ニューラルネットワークがチェスの指し方（ルールだけ）を覚えるようになったら、前に負けたゲームを見て、ニューラルネットワークのような原始的なツールでも、まともなことができると思うようになるんです。 ニューラルネットワークは、主にパターン認識（過去に見たことのある状況を自動的に探索すること）のために設計されているが、何らかのパターンを検出することはできない。 高いレベルでチェッカーに成功しているNSがいると読んだことがあります。チェスのケースは、長くは続かないでしょう。可能性は十二分にあると思います。これらのゲームはすべて、相手の進行にのみ不確実性が存在する完全情報ゲームに言及している。確率論的なアプローチで、より良い手を探すことができるようになります。将棋のようなタスクには、確率的NSが適していると思います。 1...4567891011121314 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
どんな批判よりも良い結果が得られる。そもそも、問題解決のために誤った方法を選択したこと
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アカウントもできるんですか？:)
司会者殿のおっしゃるとおりです。
- 科学者たちは最近、ハエとハエたたきを掛け合わせた!!!!
- それで？
- まさに自殺願望の強い標本。
- 科学者たちは最近、ハエとハエたたきを掛け合わせた!!!!
- それで？
- まさに自殺願望の強い標本。
ブリーダーが繁殖し、環境科学者がサモエドという動物をレッドブックに載せる暇もなく......。
;)
そうだな、チェスのプログラムも二流以上のプレイは学べないだろうしな。
それは聞いたことがあります。
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ウラジミール、君の狂気が一時的なものであることを願うよ。（マービン・ミンスキーのように）30年も続くのは嫌だね。
でも、楽しいですよ、ええ。
;)
ところで、素晴らしいアイデアですね。
その時、ニューラルネットワークは、以前にすでに負けたゲームを見て、チェスの指し方（ルールだけ）を学ぶことができるだろうし、ニューラルネットワークのような原始的なツールで、まともなことができると信じられるだろうね。
ニューラルネットワークは、主にパターン認識（以前に見たことのある状況を自動的に探し出すこと）を目的として設計されているが、何らかのパターンを検出することはできない。
では、トレーダーはネットワークをきちんと教えていないのでは？今どうなっているのか（素人考えですが）。
1. トレーダーは、トレーニングが行われる時間枠を選択します。
2.入力信号（インジケーター、バープライスなど）を選択します。
あなたの投稿を参考に、答えに寄り添い、前の著者の一人に加わります - 最良のニューラルネットワークはフーリエ級数分解だ!全編を、例えば10分程度の短い振り幅の尺度で、級数分解して、係数の背後に隠された「タイムマシン」を手に入れ、それを使ってテスターで未来を「予測」すれば、終わりです。全編にわたって、シンプルに天才的な結果を出していますね。しかし、少なくともここでは、このタイムマシンを見ることができますが、ニューラルネットワークでは、ほとんど見ることができないのです。ニューラルネットワークは画像を認識することができます。画像は何でもいいんです。もっと効率的な認識方法もありますが、ニューラルネットワークが優れているのは、今起きている事実に応じて再学習ができることです。それが彼らの仕事です。でも、それもオンリーワンなんです。そこで、ニューラルネットワークの適用性を精神的に分析するために、単なるパターン認識システムであることを想像してみよう。
ところで、素晴らしいアイデアですね。
ニューラルネットワークがチェスの指し方（ルールだけ）を覚えるようになったら、前に負けたゲームを見て、ニューラルネットワークのような原始的なツールでも、まともなことができると思うようになるんです。
ニューラルネットワークは、主にパターン認識（過去に見たことのある状況を自動的に探索すること）のために設計されているが、何らかのパターンを検出することはできない。