記事「データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク（第02回）：フィードフォワードNNアーキテクチャの設計」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2022.11.28 12:40 新しい記事「データサイエンスと機械学習—ニューラルネットワーク（第02回）：フィードフォワードNNアーキテクチャの設計」はパブリッシュされました: フィードフォワード（予測制御）ニューラルネットワークについて説明する前に、少し説明しておくことがあって、設計もその1つです。入力、隠れ層の数、および各ネットワークのノードに対する柔軟なニューラルネットワークを構築および設計する方法を見てみましょう。 ハードコーディングされたモデルは、新しいパラメータに合わせて最適化しようとすると失敗し、手順全体に時間がかかって面倒なことは誰もが知っています. （それだけの価値はありません）。 ニューラルネットワークの背後にある操作を詳しく見てみると、各入力に割り当てられた重みが乗算され、出力がバイアスに追加されることがわかります。これは行列演算でうまく処理できます。 作者: Omega J Msigwa 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
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フィードフォワード（予測制御）ニューラルネットワークについて説明する前に、少し説明しておくことがあって、設計もその1つです。入力、隠れ層の数、および各ネットワークのノードに対する柔軟なニューラルネットワークを構築および設計する方法を見てみましょう。
ハードコーディングされたモデルは、新しいパラメータに合わせて最適化しようとすると失敗し、手順全体に時間がかかって面倒なことは誰もが知っています. （それだけの価値はありません）。
ニューラルネットワークの背後にある操作を詳しく見てみると、各入力に割り当てられた重みが乗算され、出力がバイアスに追加されることがわかります。これは行列演算でうまく処理できます。
作者: Omega J Msigwa