동의합니다. 이렇게 하면 더 복잡한 네트워크를 훈련할 수 있습니다. 그러나 이 예에서는 거래처에 대한 지침 없이 테스터에서 거래한 결과를 기반으로 교육이 이루어집니다. 저것들. 이것은 훈련이 아니라 최대 최적화입니다. 이익. 저것들. 이것은 신경망이 아니라 지표 값에 대한 가중치 선택이 있는 조언자입니다.
이 예제에 대해 구체적으로 교육으로 돌아가면 코드에 1번의 종료가 있고, > 0.5이면 구매, <0.5이면 판매합니다. 선생님 0/1이 해준 답은 어디에서 망쳐야 합니까? 그리고 어떻게 해야 할까요?
동의합니다. 이렇게 하면 더 복잡한 네트워크를 훈련할 수 있습니다. 그러나 이 예에서는 거래처에 대한 지침 없이 테스터에서 거래한 결과를 기반으로 교육이 이루어집니다. 저것들. 이것은 훈련이 아니라 최대 최적화입니다. 이익. 저것들. 이것은 신경망이 아니라 지표 값에 대한 가중치 선택이 있는 조언자입니다.
이 예제에 대해 구체적으로 교육으로 돌아가면 코드에 1번의 종료가 있고, > 0.5이면 구매, <0.5이면 판매합니다. 선생님 0/1이 해준 답은 어디에서 망쳐야 합니까? 그리고 어떻게 해야 할까요?
훈련 시 고정하고 훈련 후 출력이 예측됩니다.
아, 글쎄요, 이해합니다. 바로 거기에 있는 뉴런일 뿐입니다.) 시그모이드에 결과를 제공합니다.
아, 글쎄요, 이해합니다. 바로 거기에 있는 뉴런일 뿐입니다.) 시그모이드에 결과를 제공합니다.
그럼 아무것도
슬프게도(
그리고 하나의 코어에 있는 다른 신경망은 그것이 몇 배 더 길어질 것이라고 생각할 것입니다. 그리고 그 예에서는 10개의 입력에 대해 1.6 * 10 13개의 패스를 얻습니다. 유전학만이 시간을 절약할 것입니다. 1코어에 다 셀 수 있을지 - 상상도 안 된다. 그리고 입력에 100을 곱하면 전혀 계산하는 것이 비현실적일 것입니다.
그리고 하나의 코어에 있는 다른 신경망은 그것이 몇 배 더 길어질 것이라고 생각할 것입니다. 그리고 그 예에서는 10개의 입력에 대해 1.6 * 10 13개의 패스를 얻습니다. 유전학만이 시간을 절약할 것입니다. 상상조차 할 수 없는 1심에 얼마나 많은 것을 셀 수 있을까. 그리고 입력에 최대 100을 곱하면 전혀 계산하는 것이 비현실적일 것입니다.
얼마나 많은 입력/뉴런에 대해 네트워크를 훈련시켰습니까?
거기에서 그것은 주로 첫 번째 코어의 몇 분에서 무한대까지의 스토리 수(교육 예제)에 따라 달라지며 복잡한 그리드를 계산하는 것은 옵션이 아닙니다. 저도 동의합니다.
"I just played with the samples - what an amazing piece of software!!! Love the fact that I have an equation I can work with. I love Classifier and Predictor but can see how you can use this software to create a classification formula in Neuroshell Trader and save a lot of time. Can't wait to start playing with my own data. Is the final...
유리 아사울렌코 : 나는 유전 프로그래밍이 무엇인지 모르지만 유전 최적화 알고리즘은 MT5에서 SciLab 및 ScyPy에 이르기까지 어디에나 있습니다. R에도 있을 수 있지만 SanSanych에게는 더 좋습니다. 그는 R의 전문가입니다.
유전자 알고리즘 이 도처에 있다는 사실은 명백한 그루터기 ..... 그러나 이것은 유사한 원리이지만 동일한 것은 아닙니다 ..
유전 알고리즘에서 프로그램 자체는 모든 매개변수가 진화, 교차, 돌연변이, 선택 등을 거치는 동안 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
진화는 유전 프로그래밍에도 있지만 알고리즘 자체, 프로그램 자체는 사용 가능한 데이터와 수학 기호 + - / * cos sin 등을 사용하여 성장합니다. 주어진 기능에 따라
즉, 예를 들어 기간 n 및 확률 데이터 및 회귀 기울기에 대한 일련의 닫기 양초 값이 제공된 경우 이 방법은 임의의 데이터에서 이러한 데이터를 임의로 곱하고, 나누고, 더하는 등의 작업을 수행합니다. 생각할 수 있는 조합, 검색 기능에 가장 적합한 특정 수학 공식을 점진적으로 성장시키는 것 ...
ОБЕСПЕЧЬТЕ СЕБЕ КОНКУРЕНТНОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО, ИСПОЛЬЗУЯ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ЗАДАЧ, ПОВЫШЕНИЯ ПРИБЫЛИ И БОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ. Каждый день генерируется и собирается невероятно большой объем данных. Одни компании пытаются выжить в бурном потоке информации, в то время как другие процветают, испытывая...
시그모이드를 사용하여 뉴런을 계산하는 이유는 무엇입니까? 선형 분포(0에서 입력 수까지)를 갖는 것이 더 좋지 않습니까? 결국 "함수는 세그먼트 [-5,5]에서 부드러운 형태를 가집니다."
입력이 5개만 있으면 좋은데 100이면? 거의 모든 값이 이 영역 밖에 있게 됩니다. https://www.mql5.com/ru/articles/497 기사에서 10개의 입력을 고려하기 위해 추가 계수가 적용됩니다. 따라서 각 네트워크에 대해 이 계수를 다시 계산해야 합니다.
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования.
나는 당신의 생각을 이해하지 못합니다
이것은 내 생각이 아닙니다. 이것은 교사와 함께 NS를 가르치는 원칙입니다.
이것은 내 생각이 아닙니다. 이것은 교사와 함께 NS를 가르치는 원칙입니다.
동의합니다. 이렇게 하면 더 복잡한 네트워크를 훈련할 수 있습니다. 그러나 이 예에서는 거래처에 대한 지침 없이 테스터에서 거래한 결과를 기반으로 교육이 이루어집니다. 저것들. 이것은 훈련이 아니라 최대 최적화입니다. 이익. 저것들. 이것은 신경망이 아니라 지표 값에 대한 가중치 선택이 있는 조언자입니다.
이 예제에 대해 구체적으로 교육으로 돌아가면 코드에 1번의 종료가 있고, > 0.5이면 구매, <0.5이면 판매합니다. 선생님 0/1이 해준 답은 어디에서 망쳐야 합니까? 그리고 어떻게 해야 할까요?
동의합니다. 이렇게 하면 더 복잡한 네트워크를 훈련할 수 있습니다. 그러나 이 예에서는 거래처에 대한 지침 없이 테스터에서 거래한 결과를 기반으로 교육이 이루어집니다. 저것들. 이것은 훈련이 아니라 최대 최적화입니다. 이익. 저것들. 이것은 신경망이 아니라 지표 값에 대한 가중치 선택이 있는 조언자입니다.
이 예제에 대해 구체적으로 교육으로 돌아가면 코드에 1번의 종료가 있고, > 0.5이면 구매, <0.5이면 판매합니다. 선생님 0/1이 해준 답은 어디에서 망쳐야 합니까? 그리고 어떻게 해야 할까요?
훈련 시 고정하고 훈련 후 출력이 예측됩니다.
아, 글쎄요, 이해합니다. 바로 거기에 있는 뉴런일 뿐입니다.) 시그모이드에 결과를 제공합니다.
그럼 아무것도
훈련 시 고정하고 훈련 후 출력이 예측됩니다.
아, 글쎄요, 이해합니다. 바로 거기에 있는 뉴런일 뿐입니다.) 시그모이드에 결과를 제공합니다.
그럼 아무것도
슬프게도(
그리고 하나의 코어에 있는 다른 신경망은 그것이 몇 배 더 길어질 것이라고 생각할 것입니다.
그리고 그 예에서는 10개의 입력에 대해 1.6 * 10 13개의 패스를 얻습니다. 유전학만이 시간을 절약할 것입니다. 1코어에 다 셀 수 있을지 - 상상도 안 된다. 그리고 입력에 100을 곱하면 전혀 계산하는 것이 비현실적일 것입니다.
얼마나 많은 입력/뉴런에 대해 네트워크를 훈련시켰습니까?
슬프게도(
그리고 하나의 코어에 있는 다른 신경망은 그것이 몇 배 더 길어질 것이라고 생각할 것입니다.
그리고 그 예에서는 10개의 입력에 대해 1.6 * 10 13개의 패스를 얻습니다. 유전학만이 시간을 절약할 것입니다. 상상조차 할 수 없는 1심에 얼마나 많은 것을 셀 수 있을까. 그리고 입력에 최대 100을 곱하면 전혀 계산하는 것이 비현실적일 것입니다.
얼마나 많은 입력/뉴런에 대해 네트워크를 훈련시켰습니까?
거기에서 그것은 주로 첫 번째 코어의 몇 분에서 무한대까지의 스토리 수(교육 예제)에 따라 달라지며 복잡한 그리드를 계산하는 것은 옵션이 아닙니다. 저도 동의합니다.
그러나 GPU에서만 이러한 일반 그리드
카오스 헌터는 어떻습니까? 특정 링크 제공
여기 링크가 있습니다
흥미롭게도 유전자 프로그래밍의 유사한 구현이 있는 무료 라이브러리를 본 적이 없습니다. 모든 것이 네트워크 네트워크의 네트워크일 뿐입니다.
여기 링크가 있습니다
흥미롭게도 유전자 프로그래밍의 유사한 구현이 있는 무료 라이브러리를 본 적이 없습니다. 모든 것이 네트워크 네트워크의 네트워크일 뿐입니다.
나는 유전 프로그래밍이 무엇인지 모르지만 유전 최적화 알고리즘은 MT5에서 SciLab 및 ScyPy에 이르기까지 어디에나 있습니다. R에도 있을 수 있지만 SanSanych에게는 더 좋습니다. 그는 R의 전문가입니다.
유전자 알고리즘 이 도처에 있다는 사실은 명백한 그루터기 ..... 그러나 이것은 유사한 원리이지만 동일한 것은 아닙니다 ..
유전 알고리즘에서 프로그램 자체는 모든 매개변수가 진화, 교차, 돌연변이, 선택 등을 거치는 동안 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
진화는 유전 프로그래밍에도 있지만 알고리즘 자체, 프로그램 자체는 사용 가능한 데이터와 수학 기호 + - / * cos sin 등을 사용하여 성장합니다. 주어진 기능에 따라
즉, 예를 들어 기간 n 및 확률 데이터 및 회귀 기울기에 대한 일련의 닫기 양초 값이 제공된 경우 이 방법은 임의의 데이터에서 이러한 데이터를 임의로 곱하고, 나누고, 더하는 등의 작업을 수행합니다. 생각할 수 있는 조합, 검색 기능에 가장 적합한 특정 수학 공식을 점진적으로 성장시키는 것 ...
일반적으로 그리드를 파악하고 이제 접습니다.
http://www.nvidia.ru/object/ai-accelerated-analytics-ru.html
시그모이드를 사용하여 뉴런을 계산하는 이유는 무엇입니까? 선형 분포(0에서 입력 수까지)를 갖는 것이 더 좋지 않습니까? 결국 "함수는 세그먼트 [-5,5]에서 부드러운 형태를 가집니다."
입력이 5개만 있으면 좋은데 100이면? 거의 모든 값이 이 영역 밖에 있게 됩니다. https://www.mql5.com/ru/articles/497 기사에서 10개의 입력을 고려하기 위해 추가 계수가 적용됩니다. 따라서 각 네트워크에 대해 이 계수를 다시 계산해야 합니다.