그리고 손으로 쓴 텍스트 인식과 패턴 인식의 차이점은 무엇입니까? IMHO, 뉘앙스 수준에서만.
먼저 convolution 없이 해보자.)
음, 처음 근사치에서 패턴은 매우 유사할 수 있지만 그 연속성은 근본적으로 다를 것입니다. 왜냐하면 처음에 작은 편차가 끝에 다른 방향으로 갈 수 있기에 충분하기 때문입니다. 이것이 문제입니다. 글자는 여전히 일정한 이미지를 가지고 있고, 격자는 기호로 구분하지만, 이러한 기호가 최소한이지만 중요하다면 패턴은 어떨까요? 여기에 질문이 있습니다 ... 그러나 어떤 경우에도 이론화하지 말고 시도해야합니다. :)
최근에 패턴에 대한 시스템을 작성했지만 상관관계가 매우 근사한 유사성을 제공한다는 사실에 정체되어 결국 패턴이 일반적으로 유사하지만 작은 차이는 고려되지 않고 종종 성장하고 추가 결과를 지시합니다(때로는 그 반대).
예, 데모에 있습니다. 그만한 가치가 있습니다. .. 총 1일이 지났고 새 버전이 오늘에서야 설치되었습니다. .. 이것은 많은 것을 고려하지 않지만 이미 할 수 있는 원시 봇입니다 적립 .. 더 이상, 말하자면, 연구 .. 경험에서-시스템의 규범은이 경우와 같이 2 일 안에 작성되지 않습니다. :)
필기 인식이 여러 레이어로 구성된 간단한 뉴런이라고 가정해 보겠습니다. 교육 및 결과 시연과 함께 인터넷에 사본도 있습니다. 그리고 놀란 청중 앞에서 배운다.)
시장 패턴의 경우 1m 동안 일한 다음 눈을 위해 2-3주의 역사를 학습한다고 가정합니다. 음, 배우십시오. 며칠 동안 의심의 여지가 없습니다.
일반적으로, 우선 정직한 뉴런에 대해서만 (Reshetov의) 시스템과 같은 문제를 해결하고 어떤 일이 일어나는지 볼 것입니다.
그리고 글쎄, 텍스트의 경우 convolutional이 사용되는 것 같으며 빠르게 훈련될 수 있습니다.
그리고 글쎄, 텍스트의 경우 convolutional이 사용되는 것 같으며 빠르게 훈련될 수 있습니다.
그리고 손으로 쓴 텍스트 인식과 패턴 인식의 차이점은 무엇입니까? IMHO, 뉘앙스 수준에서만.
나는 손으로 쓴 사본에 무엇이 있는지 보지 않았으며 정상적인 것처럼 보입니다. 코드는 간단합니다. 먼저 convolution 없이 해보자.)
그리고 손으로 쓴 텍스트 인식과 패턴 인식의 차이점은 무엇입니까? IMHO, 뉘앙스 수준에서만.
먼저 convolution 없이 해보자.)
음, 처음 근사치에서 패턴은 매우 유사할 수 있지만 그 연속성은 근본적으로 다를 것입니다. 왜냐하면 처음에 작은 편차가 끝에 다른 방향으로 갈 수 있기에 충분하기 때문입니다. 이것이 문제입니다. 글자는 여전히 일정한 이미지를 가지고 있고, 격자는 기호로 구분하지만, 이러한 기호가 최소한이지만 중요하다면 패턴은 어떨까요? 여기에 질문이 있습니다 ... 그러나 어떤 경우에도 이론화하지 말고 시도해야합니다. :)
최근에 패턴에 대한 시스템을 작성했지만 상관관계가 매우 근사한 유사성을 제공한다는 사실에 정체되어 결국 패턴이 일반적으로 유사하지만 작은 차이는 고려되지 않고 종종 성장하고 추가 결과를 지시합니다(때로는 그 반대).
... 그러나 어떤 경우에도 이론화하지 말고 시도해야 합니다. :)
이론화도 해야 합니다. 그렇지 않으면 아무것도 할 수 없습니다.)
예, 물론 패턴은 서로 다른 연속성을 가질 수 있지만 뉴런은 논리 기반 시스템처럼 오류 없는 결정이 필요하지 않습니다.
뉴런에 대한 ZY 패턴은 용어입니다. 시장에서 통용되는 것과는 약간 다른 의미를 가지고 있습니다. 책이 패턴 인식을 위한 Bishop CM 신경망이라고 가정해 보겠습니다.
이론화도 해야 합니다. 그렇지 않으면 아무것도 할 수 없습니다.)
예, 물론 패턴은 다른 연속성을 가질 수 있지만 뉴런은 논리 기반 시스템처럼 오류 없는 결정이 필요하지 않습니다.
상관 관계 없이 어떻게든 할 수 있습니다 .. 서로에게 스케일된 패턴을 부과하고, 잔차를 보고, 그것들로 무언가를 하거나 .. 또는 행렬 연산을 통해 어떻게든 .. 하지만 I xs :)
그럼, 통화 뱀은 터널을 떠난 지 오래되어 더 이상 존재하지 않습니다.
클러스터 지표(통화의 힘)를 의미한다면, 저는 곧 그리드를 고정할 것입니다 :)
중지, 중지, 중지
테스터에서 좋은 결과를 얻었습니다.
데모 거래로 수렴합니까?
아마도 주제를 개발할 가치가 없는 것일까요?
상관 관계 없이 어떻게든 할 수 있습니다 .. 서로에게 스케일된 패턴을 부과하고, 잔차를 보고, 그것들로 무언가를 하거나 .. 또는 행렬 연산을 통해 어떻게든 .. 하지만 I xs :)
중지, 중지, 중지
테스터에서 좋은 결과를 얻었습니다.
데모 거래로 수렴합니까?
아마도 주제를 개발할 가치가 없는 것일까요?
이것은 시작에 불과합니다. 저는 계획에 더 복잡한 시스템이 있습니다. 이 RNN이 충분하다면 제 목적을 위해 네트워크를 선택했을 뿐입니다.
이상적으로는 NN이 hft 거래에 어떻게 사용되는지 이해하고 점차 더 작은 시간 규모로 이동합니다.
이것은 시작에 불과합니다. 저는 계획에 더 복잡한 시스템이 있습니다. 이 RNN이 충분하다면 제 목적을 위해 네트워크를 선택했을 뿐입니다.
이상적으로는 NN이 hft 거래에 어떻게 사용되는지 이해하고 점차 더 작은 시간 규모로 이동합니다.
기다리다. 적어도 처음에는 이해하기 위해 가지고 있는 데모에 무엇이 있습니까?
그렇다면 센트리얼을 보는 것도 나쁘지 않을 것입니다.
그리고 이 모든 후에야 기대할 수 있습니다.
순전히 제 생각은...
기다리다. 적어도 처음에는 이해하기 위해 가지고 있는 데모에 무엇이 있습니까?
그러면 센트 레알이 아프지 않을 것입니다.
그리고 이 모든 후에야 기대할 수 있습니다.
순전히 제 생각은...
예, 데모에 있습니다. 그만한 가치가 있습니다. .. 총 1일이 지났고 새 버전이 오늘에서야 설치되었습니다. .. 이것은 많은 것을 고려하지 않지만 이미 할 수 있는 원시 봇입니다 적립 .. 더 이상, 말하자면, 연구 .. 경험에서-시스템의 규범은이 경우와 같이 2 일 안에 작성되지 않습니다. :)