市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 67 1...606162636465666768697071727374...104 新しいコメント 削除済み 2009.06.14 08:08 #661 Neutron >> : そうですね、なんといいますか。どうぞ！ パストゥーホフを読む。博士論文。 驚かれることでしょう。 見つからないんです。この作品をレビューしたいので、リンクを教えてください。しかし、私は通常、彼らが何のために書かれているかが明らかであるとして、論文を読んでいない、それにもかかわらず、私は思考のためのいくつかの食品をしたい、私に創造的な危機のために:)。 Neutron 2009.06.14 08:13 #662 もちろん、本当に賢い人は、論文を書いていない人だけですこの世界では、彼らだけが本当のことをやっているのです。そして、人生で一度でもこの作品を書いた者は、その後、男ではない--明らかなカモ、バタニク、愚か者だ！」と。そして、テレビと携帯電話は、DudesとChicksによって発明された...。とか、この携帯電話ばかり使ってテレビを全然見ないとか、混乱してるんです。そして、飛行機の強度を知らなければ、飛行機を作ることはできないということですが、それでいいのでしょうか。しかも、レジリエントマトリクスを使いこなせないと書けないし、論文になるし...。 つまり、 学位論文を読まないのは、何のために書かれて いるのかが明確だからではなく、何が書いてあるのかがわからないからなのです 悪気はないんだ、いいね？ paralocus 2009.06.14 08:22 #663 そこで、パラメータで1層分を取る。 K=1,d=24+1,S(learning rate)=0.01 よく学習していることがわかる。 つまり、私の理解では、このグラフによって、ネットワークの 学習の質は、分散が小さいほど、平均誤差の最終値が小さくなり、これらの誤差が互いに近いほど、良いというように推定できます。 このようなグリッドの仕組みは、次のようなものです。 つまり、あまり...というのがわかりますね。学習速度を上げる：S=0.7 見た目は良くなったが、学習統計が怪しく見える。 質問です。 1.質問：1.ネットワークの学習性（ティーチング性）を評価する基準は何ですか？ 2.上の例は、フィッティングと言えるのでしょうか？ 3.Kの値は微妙な問題だとおっしゃっていましたね。下のグラフは、K < 1でネットワーク学習を行ったもので、より魅力的に見えます。 1: 市場型BPの学習ベクトルの大きさが一定でないのでは？ そして最後に、私の学習はここで終わりなのでしょうか？ 削除済み 2009.06.14 08:23 #664 Neutron >> : もちろん、本当に賢い人は、論文を書いていない人だけですこの世界では、彼らだけが本当のことをやっているのです。そして、人生で一度でもこの作品を書いた者は、その後、男ではない--明らかなカモ、バタニク、愚か者だ！」と。そして、テレビと携帯電話は、DudesとChicksによって発明された...。とか、この携帯電話ばかり使ってテレビを全然見ないとか、混乱してるんです。そして、飛行機の強度を知らなければ、飛行機を作ることはできないということですが、それでいいのでしょうか。しかも、レジリエントマトリクスを使いこなせないと書けないし、論文になるし...。 つまり、 学位論文を読まないのは、何のために書かれて いるのかが明確だからではなく、何が書いてあるのかがわからないからなのです 悪気はないんだ、いいね？ 悪気はないんです。でも、リンクはどこにあるんだろう:) Neutron 2009.06.14 08:32 #665 registred писал(а)>> 悪気はないんです。でも、リンクはどこ？) 個人的なメッセージでピンときた。 満タンにする! パラローカスへ 考えないといけないですね。 paralocus 2009.06.14 08:36 #666 ちなみに、私も論文に書かれていることは、一番一般的な規定は別として、正直言って理解しようとしたのですが、よくわかりません...。 悲しい 削除済み 2009.06.14 08:39 #667 Neutron >> : プライベートメッセージで送ってくれた。 見逃していたようです。何もないんですよ。 Sceptic Philozoff 2009.06.14 08:48 #668 Neutron >> : もちろん、本当に頭のいい人は、論文を書いていない人ばかりですこの世界では、彼らだけが本当のことをやっているのです。そして、少なくとも人生で一度はこの作品を書いた人たちは、その後の男たちではなく、明らかなカモ、バタニク、愚か者なのですしかも、与えられた領域で仕事をしないとソプロマットは書けないし、すでに論文になっている...。 私のアイドルであるロシアの数学者オイラーは、約800の論文を書きましたが、その一つ一つが現代の論文に匹敵するほど重要で斬新なものです。 Neutron 2009.06.14 08:57 #669 paralocus писал(а)>>1.ネットワークの学習能力を評価する基準は何ですか？ 2.与えられた例は、適合と言えるのでしょうか？ 3.K値は微妙な問題だとおっしゃっていましたね。 Kファクターは、本当に思ったほど単純なものではありません。さらにEzhevは、NSの重みと入力の数の関数として、最適な学習ベクトルの長さの推定値を得た。彼は、NSの特徴空間におけるエントロピー最小化問題を解くことによって、これを得た。彼は解答を与えず、P=w*w/d という答えを用意しただけだった。実際、私は次のように見ています。 これが2層の学習ダイナミクスである。1つ目はP=d、 2つ目はP=w...です。の結果は同じであり，学習速度の学習ベクトルPの 長さへの依存性を考慮すると，最初の変形がより魅力的に見えるでしょう要するに、よくわからない...。 マセマタが 手に入り、正しく問題を解いてくれるように頼めればいいんですけどね。それはすごいことだ!そして、実験的なデータを集めること、つまり経験的に動くことが必要になってくるわけです。学習ベクトルの最適な長さは、 P=dの 条件の近くにあるようです。 ネットワークの作業性を推定する良い基準は、MTSカーネルでの動作ですが、デバッグの段階では、上記で提供された歩留まりの推定値、つまりスロープの正接と装置のボラティリティの積を使用することができます。例えば、1つのレイヤーのエントリ次元の関数として、この推定がどのように見えるかを示しています。 これは500回にわたる実験の平均値です。10のエントリー次元で、この少女は統計的にスプレッドをアウトパフォームしたことがわかります！これが相場の別のサンプル（例えば一ヶ月後）で確認されれば、安全に取引することができます。このビューに結果を持ってきてください。話し合いましょう。そして、2重のデータを重ね合わせて、その違いを見る...。 学びに関しては、このような皆さんとの対話、対話に参加されているフォーラムの方々のおかげで、私自身も学んでいると思いますし、その過程は果てしなく続くのですが......。期待しています。 Registred さんが書き込みました >> 見逃した。何もないんですよ。 なんだ、トピックがないじゃないか。それともファイルだけ？ 削除済み 2009.06.14 09:01 #670 いや、個人的なものはまったくないですね。 1...606162636465666768697071727374...104 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
そうですね、なんといいますか。どうぞ！
パストゥーホフを読む。博士論文。
驚かれることでしょう。
見つからないんです。この作品をレビューしたいので、リンクを教えてください。しかし、私は通常、彼らが何のために書かれているかが明らかであるとして、論文を読んでいない、それにもかかわらず、私は思考のためのいくつかの食品をしたい、私に創造的な危機のために:)。
もちろん、本当に賢い人は、論文を書いていない人だけですこの世界では、彼らだけが本当のことをやっているのです。そして、人生で一度でもこの作品を書いた者は、その後、男ではない--明らかなカモ、バタニク、愚か者だ！」と。そして、テレビと携帯電話は、DudesとChicksによって発明された...。とか、この携帯電話ばかり使ってテレビを全然見ないとか、混乱してるんです。そして、飛行機の強度を知らなければ、飛行機を作ることはできないということですが、それでいいのでしょうか。しかも、レジリエントマトリクスを使いこなせないと書けないし、論文になるし...。
つまり、 学位論文を読まないのは、何のために書かれて いるのかが明確だからではなく、何が書いてあるのかがわからないからなのです
悪気はないんだ、いいね？
そこで、パラメータで1層分を取る。
K=1,d=24+1,S(learning rate)=0.01 よく学習していることがわかる。
つまり、私の理解では、このグラフによって、ネットワークの 学習の質は、分散が小さいほど、平均誤差の最終値が小さくなり、これらの誤差が互いに近いほど、良いというように推定できます。
このようなグリッドの仕組みは、次のようなものです。
つまり、あまり...というのがわかりますね。学習速度を上げる：S=0.7
見た目は良くなったが、学習統計が怪しく見える。
質問です。
1.質問：1.ネットワークの学習性（ティーチング性）を評価する基準は何ですか？
2.上の例は、フィッティングと言えるのでしょうか？
3.Kの値は微妙な問題だとおっしゃっていましたね。下のグラフは、K < 1でネットワーク学習を行ったもので、より魅力的に見えます。
1:
市場型BPの学習ベクトルの大きさが一定でないのでは？
そして最後に、私の学習はここで終わりなのでしょうか？
もちろん、本当に賢い人は、論文を書いていない人だけですこの世界では、彼らだけが本当のことをやっているのです。そして、人生で一度でもこの作品を書いた者は、その後、男ではない--明らかなカモ、バタニク、愚か者だ！」と。そして、テレビと携帯電話は、DudesとChicksによって発明された...。とか、この携帯電話ばかり使ってテレビを全然見ないとか、混乱してるんです。そして、飛行機の強度を知らなければ、飛行機を作ることはできないということですが、それでいいのでしょうか。しかも、レジリエントマトリクスを使いこなせないと書けないし、論文になるし...。
つまり、 学位論文を読まないのは、何のために書かれて いるのかが明確だからではなく、何が書いてあるのかがわからないからなのです
悪気はないんだ、いいね？
悪気はないんです。でも、リンクはどこにあるんだろう:)
悪気はないんです。でも、リンクはどこ？)
個人的なメッセージでピンときた。
満タンにする!
パラローカスへ
考えないといけないですね。
プライベートメッセージで送ってくれた。
見逃していたようです。何もないんですよ。
もちろん、本当に頭のいい人は、論文を書いていない人ばかりですこの世界では、彼らだけが本当のことをやっているのです。そして、少なくとも人生で一度はこの作品を書いた人たちは、その後の男たちではなく、明らかなカモ、バタニク、愚か者なのですしかも、与えられた領域で仕事をしないとソプロマットは書けないし、すでに論文になっている...。
私のアイドルであるロシアの数学者オイラーは、約800の論文を書きましたが、その一つ一つが現代の論文に匹敵するほど重要で斬新なものです。
1.ネットワークの学習能力を評価する基準は何ですか？
2.与えられた例は、適合と言えるのでしょうか？
3.K値は微妙な問題だとおっしゃっていましたね。
Kファクターは、本当に思ったほど単純なものではありません。さらにEzhevは、NSの重みと入力の数の関数として、最適な学習ベクトルの長さの推定値を得た。彼は、NSの特徴空間におけるエントロピー最小化問題を解くことによって、これを得た。彼は解答を与えず、P=w*w/d という答えを用意しただけだった。実際、私は次のように見ています。
これが2層の学習ダイナミクスである。1つ目はP=d、 2つ目はP=w...です。の結果は同じであり，学習速度の学習ベクトルPの 長さへの依存性を考慮すると，最初の変形がより魅力的に見えるでしょう要するに、よくわからない...。
マセマタが 手に入り、正しく問題を解いてくれるように頼めればいいんですけどね。それはすごいことだ!そして、実験的なデータを集めること、つまり経験的に動くことが必要になってくるわけです。学習ベクトルの最適な長さは、 P=dの 条件の近くにあるようです。
ネットワークの作業性を推定する良い基準は、MTSカーネルでの動作ですが、デバッグの段階では、上記で提供された歩留まりの推定値、つまりスロープの正接と装置のボラティリティの積を使用することができます。例えば、1つのレイヤーのエントリ次元の関数として、この推定がどのように見えるかを示しています。
これは500回にわたる実験の平均値です。10のエントリー次元で、この少女は統計的にスプレッドをアウトパフォームしたことがわかります！これが相場の別のサンプル（例えば一ヶ月後）で確認されれば、安全に取引することができます。このビューに結果を持ってきてください。話し合いましょう。そして、2重のデータを重ね合わせて、その違いを見る...。
学びに関しては、このような皆さんとの対話、対話に参加されているフォーラムの方々のおかげで、私自身も学んでいると思いますし、その過程は果てしなく続くのですが......。期待しています。
見逃した。何もないんですよ。
なんだ、トピックがないじゃないか。それともファイルだけ？
いや、個人的なものはまったくないですね。