트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 633

 
막심 드미트리예프스키 :

똑똑한 사람

일부 비과학적인 넌센스. 물에 대한 기억을 떠올리다가 전자현미경을 보며 비웃던가, 현대의 것과는 거리가 먼 결과를 보여준다. 나는 그가 평평한 지구에 대해 시작하지 않을까 걱정됩니다. :)

 
박사 상인 :

일부 비과학적인 넌센스. 물에 대한 기억을 떠올리다가 전자현미경을 보며 비웃던가, 현대의 것과는 거리가 먼 결과를 보여준다.

현대에는 무엇이 다른가? 다른 전자가 사용합니까? 비디오 2016

물에 관해서는 아이러니했습니다. 이해하지 못하면

 

분자 수준에서 일종의 흐릿한 그림을 보여줍니다. 그러나 예를 들어, 5년 전의 비디오에서는 이미 원자(분자가 아님)의 인식에 도달했고 위치가 포함된 3D 모델 생성에 도달했습니다. https://www.youtube.com/watch?v=yqLlgIaz1L0

그가 CD에서 어떤 종류의 자기파를 보고 싶어하는지 명확하지 않습니다. 여기서 비트는 플라스틱의 물리적인 구덩이로 표시됩니다. 그리고 현미경으로 찍은 그의 CD 사진에서 이 규모에서는 시각적으로 직선에 위치할 것이라는 사실에도 불구하고 작은 원을 따라 정보 조각이 표시되는 이유는 무엇입니까? 그는 거짓 사실과 인터넷에서 가져온 사진으로 일부 쇼를 펼쳤습니다.

막심 드미트리예프스키 :

물에 관해서는 아이러니했습니다. 이해하지 못하면

그는 어디에나 아이러니가 있다. 그가 물에 대한 경험이란 정확히 무엇을 의미했는가? 그는 말하고 잊었고 결론을 내리지 않았습니다. 심각한지 아닌지 모르겠습니다. 그는 또한 분자에 대해 아이러니합니다. 마치 분자가 존재하지 않는다고 말하고 싶은 것처럼 느껴지며, 자신만이 실제로 존재하는 것이 무엇인지 압니다.

비디오의 처음 20분은 그의 주장과 일반적으로 그의 신뢰성을 의심하기에 충분합니다.

 
박사 상인 :

분자 수준에서 일종의 흐릿한 그림을 보여줍니다. 그러나 예를 들어, 5년 전의 비디오에서는 이미 원자(분자가 아님)의 인식에 도달했고 위치가 포함된 3D 모델 생성에 도달했습니다.

그가 CD에서 어떤 종류의 자기파를 보고 싶어하는지 명확하지 않습니다. 여기서 비트는 플라스틱의 물리적인 구덩이로 표시됩니다. 그리고 현미경으로 찍은 그의 CD 사진에서 이 규모에서 시각적으로 직선으로 배열된다는 사실에도 불구하고 작은 원을 따라 정보 조각이 표시되는 이유는 무엇입니까? 그는 거짓 사실과 인터넷에서 가져온 사진으로 일부 쇼를 펼쳤습니다.

그는 어디에나 아이러니가 있다. 그가 물에 대한 경험이란 정확히 무엇을 의미했는가? 그는 말하고 잊었고 결론을 내리지 않았습니다. 심각한지 아닌지 모르겠습니다. 그는 또한 분자에 대해 아이러니합니다. 마치 분자가 존재하지 않는다고 말하고 싶은 것처럼 느껴지며, 자신만이 실제로 존재하는 것이 무엇인지 압니다.

비디오의 처음 20분은 그의 주장과 일반적으로 그의 신뢰성을 의심하기에 충분합니다.

임의성에 관한 비디오 )) 모든 것에 관한 것이지만 실제로는 아직 계산할 수 없는 것이 무작위라는 사실에 관한 것입니다. 거기에는 분자 수준이 아니라 일종의 원자 격자가 표시됩니다. 나는 디스크에 많은 관심을 기울이지 않았다.

그는 간섭의 예를 사용하여 빛은 파동이 아니라 입자이며 파동(및 장)이 모든 옵션을 계산할 수 없기 때문에 발생했다고 설명하는 또 다른 비디오를 가지고 있습니다.

그건 그렇고, 거기의 트랙은 직선으로 가고, 비스듬한 이미지는 단순히


 

알겠습니다. 다른 길로 가겠습니다. 100개의 입력으로 구성된 입력 세트가 있다고 가정합니다. 각 입력에 대한 엔트로피를 계산하고 -10에서 10 사이의 결과를 얻었습니다. 질문: 어떤 입력을 취하는 것이 더 좋을까요????

0 아래에 10개의 입력이 있고 나머지는 위에 있지만 모든 값은 -10과 10 사이에 있다고 가정해 보겠습니다.....

 

그리고 한 가지 더... 상호 정보를 계산할 수 없습니다.... 아니면 엔트로피와 VI의 후속 계산을 위한 조건부 확률입니다.

ktonit가 손가락이나 더 나은 예를 설명할 수 있습니까?

첫 번째 열 40행 입력 변수

두 번째 열 40줄 ....

밤에 그는 가설을 확인하는 데 큰 역할을 했습니다. 이 것들과 아무것도 아닌 여기에서 쉬었습니다. 제발 도와주세요 그리고 나는 내 가설에 대한 내 생각을 표현할 것입니다 ...

 
마이클 마르쿠카이테스 :

그리고 한 가지 더... 상호 정보를 계산할 수 없습니다.... 아니면 엔트로피와 VI의 후속 계산에 대한 상대 확률입니다.

ktonit가 손가락이나 더 나은 예를 설명할 수 있습니까?

첫 번째 열 40행 입력 변수

두 번째 열 40줄 ....

밤에 그는 가설을 확인하는 데 큰 역할을 했습니다. 이 것들과 아무것도 아닌 여기에서 쉬었습니다. 제발 도와주세요 그리고 나는 내 가설에 대한 내 생각을 표현할 것입니다 ...

밤에 놀았니?

 
막심 드미트리예프스키 :

밤에 놀았니?

아니 ... 취하지 않은 .... 하지만 뭐?

나는 잠을 잘 수 없었고 일반적으로 그러한 순간에는 한 가지 생각만 옵니다. 작업이 끝이 없을 때 시간을 낭비하지 마십시오 ...

 

음, 엔트로피와 상호 정보는 계량 경제학과 거의 관련이 없는 것 같습니다.

일반적으로 사용되는 상관 관계, 공분산, 분산 :) 잘못된 대초원 조금

NN과 같은 크로스 엔트로피 개념은 훈련에 사용됩니다. 하지만 왜 필요한가요?

 
막심 드미트리예프스키 :

음, 엔트로피와 상호 정보는 계량 경제학과 거의 관련이 없는 것 같습니다.

일반적으로 사용되는 것은 상관, 공분산, 분산입니다. :) 잘못된 대초원 조금

NN처럼 크로스 엔트로피, 개념은 훈련에 사용됩니다. 하지만 왜 필요한가요?

먼저. VI의 도움으로 입력 수를 줄여 교육 시간을 단축할 계획입니다.

음의 엔트로피를 갖고 0에 가까운 입력만 선택하십시오. 부러워하는 불변성을 가진 훈련은 모델의 동일한 매개 변수에 도달하기 시작했습니다.

모델을 얻는 것은 절반의 문제이고, 후반은 쉬운 문제가 아닙니다. 미래에 작동할 모델을 정확히 선택하는 것입니다. 이를 위해 네트워크 데이터를 트렌너리 형식이 아닌 이중 형식으로 저장하고 네트워크의 엔트로피와 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 살펴봅니다. 그런데 다음은 출력에 대한 시간 경과에 따른 엔트로피 변화 표입니다. 이진 다항식의 ....

하나 7.481151166 5.100318157 4.593448434 8.798740335 10.34478836 4.480187448 4.462974562 4.864834535

2 7.675977242 5.395113191 4.647719201 9.658965819 -17.34873011 4.511112896 4.529873469 4.925396515

7.512766799 5.414556649 4.644887426 8.929776132 -976.6274612 4.644286062 4.386822711 5.050380326

4 8.045096956 5.079259638 4.671147058 9.875423555 9.171932774 4.623802531 3.917309752 4.941859173

5 8.045378868 5.007650592 4.290382249 9.433280634 10.64451391 4.647512921 3.790881638 4.990994671

6 7.814542877 3.644626791 4.344130499 8.980821417 10.5023546 4.637264293 3.831404183 5.032854966

7 -26.55886859 3.781908903 4.516251137 8.797781513 10.54684501 4.883377949 3.86512079 4.659267439

여덟 -161.3020423 3.718875753 4.564760685 9.184890078 9.157325707 5.074360669 3.785251605 4.364874679

아홉 1.909633919 3.825969935 4.579305659 8.739113103 8.280835877 5.009919646 4.242339336 4.39432571

6.213306097 -10.87341467 5.067862079 10.18574585 8.07128492 1.73846346 4.299916662 4.567998062

열하나 6.171390883 1.962160448 5.081660438 8.650951109 7.510213446 1.596086413 4.313971802 4.55943716

12 6.120246115 3.948723109 4.801258198 8.235748448 7.127388358 1.698956287 4.082715891 4.781776645

열셋 6.138878328 -3.010948518 4.804114984 8.523101895 7.177670414 1.698630529 4.082338047 4.82267867

십사 6.212129971 -3.922803979 4.757739216 9.25848968 7.66609198 1.698756132 4.125811197 4.874060339

열 다섯 6.090848662 -7.954277387 4.76183886 10.81234021 7.701949544 1.540056412 4.062605741 4.915433819

열여섯 5.99824787 -59.32132062 4.806934783 9.083600192 7.697975097 1.540406949 4.097070448 4.978901083

17 5.83493287 4.565768504 4.899180184 -28.38726036 7.830286358 1.543100257 4.25790422 5.043798266

십팔 5.758509171 -3.4626244 4.895859118 -1237.359668 8.484082841 1.706466252 4.177809837 5.037940939

십구 5.744674247 -12.48734205 4.961865536 1.569990079 8.915892511 1.682437372 4.336780002 5.057555915

20 5.738253623 -10.20442198 4.98732747 9.795996355 8.842880831 1.539687763 4.344159624 5.106441146

21 5.731628697 -1.706645474 5.005196184 10.75926151 8.059670516 1.432952506 4.391768977 4.729395732

22 5.874802768 -0.439394479 4.970298578 10.33058781 7.832786294 1.431618527 4.568893332 4.715744749

23 5.953727915 -3.949602879 5.017109405 9.668521648 7.941416688 1.425216096 4.646327857 4.745979757

놀랍게도 어느 시점에서 하나의 값을 더하면 엔트로피가 갑자기 음수가 됩니다. 무엇으로 연결할 수 있습니까????

양의 값이 불확실성의 척도이고 음의 값이 질서의 척도라고 가정하면 엔트로피 값이 최소인 네트워크 판독 값을 선택하지만 음의 지표가 너무 높다고 생각합니다. 영역도 좋지 않다. 따라서 엔트로피가 가장 작은 네트워크를 선택하거나 엔트로피가 0에 가장 가까운 네트워크를 선택하는 두 가지 옵션이 있습니다....

VI 계산이 구성되면 입력과 관련하여 네트워크 출력에 몇 개의 VI가 있는지 볼 수 있습니다. 나는 이 접근법이 I를 점할 수 있을 것이라고 생각한다.

많은 모델을 얻는 것은 어렵지 않지만 올바른 모델을 선택하는 것은 완전히 다른 문제이며 쉬운 일이 아닙니다.

이 게시물에 대한 의견과 가장 중요한 것은 이것이 가능한 이유에 대한 설명을 기대합니다. 가설이론 등 고마울거야. 감사해요!!!!

사유: