각 배열[][]은 단일 품질 정보의 집합입니다. 즉, 각 입력에 대해 별도의 배열[][]입니다. 저는 많은 어레이를 제출하고 싶습니다. 4개는 지금 준비되어 있습니다. 저는 계획에서 더 많이 만들 것입니다. 각 어레이는 가격 상태를 설명합니다. 다른 각도에서 다음과 같이 나타납니다.
각 배열은 1000개의 행과 1000개의 열을 포함합니다. 음, 일반적으로 저는 3차원 배열을 가지고 있습니다. K번째 차원은 새로운 2차원입니다.
나는 여전히 당신이하고 싶은 것을 이해하지 못하기 때문에 이것에 대해 아무 말도하지 않겠지만 입력의 수로 판단하여 다른 것을 말할 것입니다. 예를 들어 "PCA "또는 다른 사람들이 필요합니다.
일반적으로 2차원 행렬이 있는 네트워크가 작동합니다. 모든 행렬을 2000개(3000개 또는 4000개) 열과 1000개 행이 있는 하나의 넓은 행렬로 결합한 다음 평소와 같이 뉴런을 훈련시키는 것이 가능합니다. R에서 신경 세포를 딸랑이로 훈련할 수 있습니다. 이것은 데이터 분석을 위한 시각적 인터페이스가 있는 특별한 프로그램입니다. 이 프로그램에서 데이터를 처리하고 버튼과 메뉴를 통해 모델을 훈련할 수 있으며 "로그" 탭에서 다음을 참조하십시오. 이러한 모든 작업에 대해 R 스크립트를 생성한 다음 결과 코드를 변경하고 R 콘솔 자체에서 실행할 수 있습니다. 저것들. 마우스로 모든 작업을 수행한 다음 동일한 작업을 수행하는 생성된 R 스크립트를 볼 수 있어 언어의 가능성을 배우는 데 편리합니다. https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - 딸랑이에 대한 좋은 내용이 많이 있습니다.
일반적으로 2차원 행렬이 있는 네트워크가 작동합니다. 모든 행렬을 2000개(3000개 또는 4000개) 열과 1000개 행이 있는 하나의 넓은 행렬로 결합한 다음 평소와 같이 뉴런을 훈련시키는 것이 가능합니다. R에서 신경 세포를 딸랑이로 훈련할 수 있습니다. 이것은 데이터 분석을 위한 시각적 인터페이스가 있는 특별한 프로그램입니다. 이 프로그램에서 데이터를 처리하고 버튼과 메뉴를 통해 모델을 훈련할 수 있으며 "로그" 탭에서 다음을 참조하십시오. 이러한 모든 작업에 대해 R 스크립트를 생성한 다음 결과 코드를 변경하고 R 콘솔 자체에서 실행할 수 있습니다. 저것들. 마우스로 모든 작업을 수행한 다음 동일한 작업을 수행하는 생성된 R 스크립트를 볼 수 있어 언어의 가능성을 배우는 데 편리합니다. https://www.mql5.com/en/articles/1165 - 여기에서 딸랑이에 대한 좋은 내용이 많이 있습니다.
일반적으로 2차원 행렬이 있는 네트워크가 작동합니다. 모든 행렬을 2000개(3000개 또는 4000개) 열과 1000개 행이 있는 하나의 넓은 행렬로 결합한 다음 평소와 같이 뉴런을 훈련시키는 것이 가능합니다. R의 뉴런을 딸랑이로 훈련할 수 있습니다. 이것은 데이터 분석을 위한 시각적 인터페이스가 있는 특별한 프로그램입니다. 이 프로그램에서 데이터를 처리하고 버튼과 메뉴를 통해 모델을 훈련할 수 있으며 "로그" 탭에서 다음을 참조하십시오. 이러한 모든 작업에 대해 R 스크립트를 생성한 다음 결과 코드를 변경하고 R 콘솔 자체에서 실행할 수 있습니다. 저것들. 마우스로 모든 작업을 수행한 다음 동일한 작업을 수행하는 생성된 R 스크립트를 볼 수 있어 언어의 가능성을 배우는 데 편리합니다. https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - 딸랑이에 대한 좋은 내용이 많이 있습니다.
В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.
각 배열[][]은 단일 품질 정보의 집합입니다. 즉, 각 입력에 대해 별도의 배열[][]입니다. 저는 많은 어레이를 제출하고 싶습니다. 4개는 지금 준비되어 있습니다. 저는 계획에서 더 많이 만들 것입니다. 각 어레이는 가격 상태를 설명합니다. 다른 각도에서 다음과 같이 나타납니다.
각 배열은 1000개의 행과 1000개의 열을 포함합니다. 음, 일반적으로 저는 3차원 배열을 가지고 있습니다. K번째 차원은 새로운 2차원입니다.일반적으로 2차원 행렬이 있는 네트워크가 작동합니다. 모든 행렬을 2000개(3000개 또는 4000개) 열과 1000개 행이 있는 하나의 넓은 행렬로 결합한 다음 평소와 같이 뉴런을 훈련시키는 것이 가능합니다. R에서 신경 세포를 딸랑이로 훈련할 수 있습니다. 이것은 데이터 분석을 위한 시각적 인터페이스가 있는 특별한 프로그램입니다. 이 프로그램에서 데이터를 처리하고 버튼과 메뉴를 통해 모델을 훈련할 수 있으며 "로그" 탭에서 다음을 참조하십시오. 이러한 모든 작업에 대해 R 스크립트를 생성한 다음 결과 코드를 변경하고 R 콘솔 자체에서 실행할 수 있습니다. 저것들. 마우스로 모든 작업을 수행한 다음 동일한 작업을 수행하는 생성된 R 스크립트를 볼 수 있어 언어의 가능성을 배우는 데 편리합니다.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - 딸랑이에 대한 좋은 내용이 많이 있습니다.
R용 mxnet 패키지도 있습니다. 이것은 딥 러닝 뉴런이며 필요한 것보다 훨씬 더 많은 차원의 4차원 배열에서 훈련됩니다.
다음은 설치 지침(설치)과 비네트 및 데모 폴더의 몇 가지 예입니다. - https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
나는 여전히 당신이하고 싶은 것을 이해하지 못하기 때문에 이것에 대해 아무 말도하지 않겠습니다. 그러나 입력의 수로 판단하여 다른 것을 말할 것입니다. 예를 들어 " PCA” 또는 기타 사용자가 필요합니다.
귀하의 질문의 논리는 아마도 내 설명보다 더 깊을 것입니다.
네트워크 입력에 몇 개의 2차원 배열을 적용하고 싶습니다.
축을 따라 배열이 동일합니다. 즉, 열의 그라데이션은 마침표로 표시되고 행은 막대로 표시됩니다.
일반적으로 2차원 행렬이 있는 네트워크가 작동합니다. 모든 행렬을 2000개(3000개 또는 4000개) 열과 1000개 행이 있는 하나의 넓은 행렬로 결합한 다음 평소와 같이 뉴런을 훈련시키는 것이 가능합니다. R에서 신경 세포를 딸랑이로 훈련할 수 있습니다. 이것은 데이터 분석을 위한 시각적 인터페이스가 있는 특별한 프로그램입니다. 이 프로그램에서 데이터를 처리하고 버튼과 메뉴를 통해 모델을 훈련할 수 있으며 "로그" 탭에서 다음을 참조하십시오. 이러한 모든 작업에 대해 R 스크립트를 생성한 다음 결과 코드를 변경하고 R 콘솔 자체에서 실행할 수 있습니다. 저것들. 마우스로 모든 작업을 수행한 다음 동일한 작업을 수행하는 생성된 R 스크립트를 볼 수 있어 언어의 가능성을 배우는 데 편리합니다.
https://www.mql5.com/en/articles/1165 - 여기에서 딸랑이에 대한 좋은 내용이 많이 있습니다.
R용 mxnet 패키지도 있습니다. 이것은 딥 러닝 뉴런이며 필요한 것보다 훨씬 더 많은 차원의 4차원 배열에서 훈련됩니다.
다음은 설치 지침(설치)과 비네트 및 데모 폴더의 몇 가지 예입니다. - https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
당신의 질문의 논리는 아마도 내 설명보다 더 깊을 것입니다.
네트워크 입력에 몇 개의 2차원 배열을 적용하고 싶습니다.
축을 따라 배열이 동일합니다. 즉, 열의 그라데이션은 마침표로 표시되고 행은 막대로 표시됩니다.
나는 깊은 논리가 없다
다만 네트워크 입력이 많다는 점, 익히는 데 시간이 오래 걸리고, 입력의 수를 줄이고 정보를 압축해야 한다는 결론이 나오므로 압축 방법을 공부해 보라고 조언했다.
고맙습니다! 공부하는
일반적으로 2차원 행렬이 있는 네트워크가 작동합니다. 모든 행렬을 2000개(3000개 또는 4000개) 열과 1000개 행이 있는 하나의 넓은 행렬로 결합한 다음 평소와 같이 뉴런을 훈련시키는 것이 가능합니다. R의 뉴런을 딸랑이로 훈련할 수 있습니다. 이것은 데이터 분석을 위한 시각적 인터페이스가 있는 특별한 프로그램입니다. 이 프로그램에서 데이터를 처리하고 버튼과 메뉴를 통해 모델을 훈련할 수 있으며 "로그" 탭에서 다음을 참조하십시오. 이러한 모든 작업에 대해 R 스크립트를 생성한 다음 결과 코드를 변경하고 R 콘솔 자체에서 실행할 수 있습니다. 저것들. 마우스로 모든 작업을 수행한 다음 동일한 작업을 수행하는 생성된 R 스크립트를 볼 수 있어 언어의 가능성을 배우는 데 편리합니다.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - 딸랑이에 대한 좋은 내용이 많이 있습니다.
R용 mxnet 패키지도 있습니다. 이것은 딥 러닝 뉴런이며 필요한 것보다 훨씬 더 많은 차원의 4차원 배열에서 훈련됩니다.
다음은 설치 지침(설치)과 비네트 및 데모 폴더의 몇 가지 예입니다. - https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
우연히 모든 것이 지침에 따라 완료되었다고 말하지는 않을 것입니다. https://www.mql5.com/ru/articles/1165
그리고 그는 침묵한다
우연히 모든 것이 지침에 따라 완료되었다고 말하지는 않을 것입니다. https://www.mql5.com/en/articles/1165
그리고 그는 침묵한다
그냥 입력해 보세요
그냥 입력해 보세요
젠장, 말도 안되는 소리를 조장하는 건 정말 꺼려지지만, 어쩌면 표준이 빠진 걸지도 모르지
*** 추가됨
모두가 방금 rattle()을 도입했습니다.
젠장, 말도 안되는 일로 당신을 괴롭히고 싶지는 않지만, 아마도 표준이 누락된 것일 수도 있습니다.
*** 추가됨
모두가 방금 rattle()을 도입했습니다.
사진이 덜거덕거림()
이 명령을 입력하면 기사에 설명된 대로 딸랑이 자체의 창이 나타납니다.
TC.RData(기사에서 이해한 대로)는 rattle()에 로드되어야 합니다.