나는 잠을 잘 수 없다 - 나는 인터넷에서 모든 찌꺼기를 조금 읽습니다. 이 항목을 좋아함:
"증가가 사용된다는 사실은 일반적으로 완전히 나쁜 것은 아니며, 대부분의 대수 가격이 입력으로 제공되며, 증가는 한 단계 더 나아가 지만 이것이 어쨌든 적합합니다.
나는 NS에서 성배를 꺼낸 사람들을 알고 있지만, 그 사람들은 의사 소통에 너무 닫히고 그들이하는 일에 대한 힌트조차도 초보자로서 확실히 기회가 없습니다. 나는 모든 것이 거기에서 매우 복잡하다는 것을 알고 있습니다. Wells도 메타 트레이더도 아니고 S#도 아닙니다. 그러나 캘리더에서 오는 데이터를 해독하고 해석하는 일부 기능이 있는 C ++ 및 MatLab , 이것이 밝혀졌습니다. 내가 들은 대로 같은 방법론이 미친 듯이, CERN에서 하루에 테라바이트를 갈던 삼촌이 그들과 함께 일하면서 양자 혼돈에서 새로운 입자를 찾고 있습니다.
시원한. 나는 눈물처럼 가장 순수한 가격 인상이 국회의 의견에 제출되어야 한다고 생각합니다. 증분은 모든 것의 핵심입니다. 이 문제에 대한 해결책은 그것들을 기반으로 합니다. 사실, Forex에서는 이러한 증분의 웨이브 패킷 이동( 확률 밀도 함수 )의 의사 고정 프로세스를 따릅니다. 그리고 더 이상 아무것도 없습니다. (나는 이미 이 단락을 만들었다 :)))
B. Fritzke의 전기를 보면 2001년 독일 증권 거래소(Deutsche Bӧrse)에서 받은 채용 제안과 관련하여 Ruhr University(독일 보훔)에서 과학자로서의 경력을 마쳤다는 점에 주목해야 합니다. 이 사실이 이 글을 쓰기 위한 기반으로 그의 알고리즘을 선택하는 추가적인 동기가 되었다는 사실을 숨기지 않을 것입니다.
В 90-х годах прошлого века исследователи искусственных нейросетей пришли к выводу о необходимости развития нового класса этих вычислительных механизмов, особенностью которого было бы отсутствие фиксированной топологии слоев сети. Это означает, что количество и расположение искусственных нейронов в пространстве признаков не задается заранее, а...
모두가 입구에 무엇을 제출할지에 대해 이야기하고 있습니다. 그리고 제 생각에는 출구에 제출할 내용이 그다지 중요하지 않습니다. 지그재그가 적용되면 네트워크는 입력에 대해 전혀 훈련되지 않습니다. 수업의 균형을 맞추면. 저것들. 반전을 나타내지 않는 대부분의 항목을 제거하면 결과도 비판을 받을 수 없습니다. 출구가 주어지면 막대의 평균 가격이 이전 가격보다 높거나 낮습니까? 우리는 정답의 정확히 50%를 얻습니다. 어느 쪽도 좋지 않습니다. 또 무엇을 생각할 수 있습니까?
나는 잠을 잘 수 없다 - 나는 인터넷에서 모든 찌꺼기를 조금 읽습니다. 이 항목을 좋아함:
"증가가 사용된다는 사실은 일반적으로 완전히 나쁜 것은 아니며, 대부분의 대수 가격이 입력으로 제공되며, 증가는 한 단계 더 나아가 지만 이것이 어쨌든 적합합니다.
나는 NS에서 성배를 꺼낸 사람들을 알고 있지만, 그 사람들은 의사 소통에 너무 닫히고 그들이하는 일에 대한 힌트조차도 초보자로서 확실히 기회가 없습니다. 나는 모든 것이 거기에서 매우 복잡하다는 것을 알고 있습니다. Wells도 메타 트레이더도 아니고 S#도 아닙니다. 그러나 캘리더에서 오는 데이터를 해독하고 해석하는 일부 기능이 있는 C ++ 및 MatLab , 이것이 밝혀졌습니다. 내가 들은 대로 같은 방법론이 미친 듯이, CERN에서 하루에 테라바이트를 갈던 삼촌이 그들과 함께 일하면서 양자 혼돈에서 새로운 입자를 찾고 있습니다.
시원한. 나는 눈물처럼 가장 순수한 가격 인상이 국회의 의견에 제출되어야 한다고 생각합니다. 증분은 모든 것의 핵심입니다. 이 문제에 대한 해결책은 그것들을 기반으로 합니다. 사실, Forex에서는 이러한 증분의 웨이브 패킷 이동( 확률 밀도 함수 )의 의사 고정 프로세스를 따릅니다. 그리고 더 이상 아무것도 없습니다. (나는 이미 이 단락을 만들었다 :)))
B. Fritzke의 전기를 보면 2001년 독일 증권 거래소(Deutsche Bӧrse)에서 받은 채용 제안과 관련하여 Ruhr University(독일 보훔)에서 과학자로서의 경력을 마쳤다는 점에 주목해야 합니다. 이 사실이 이 글을 쓰기 위한 기반으로 그의 알고리즘을 선택하는 추가적인 동기가 되었다는 사실을 숨기지 않을 것입니다.
https://www.mql5.com/en/articles/163
일반적으로 나는 놀랍습니다 .. 저녁에 컴퓨터에 앉아 .. 글을 쓰지 않겠습니까 uh .. 성장하는 신경 가스 .. 예를 들어 ..
틴, 난 사람들이 얼마나 똑똑한지 놀랐어
...자신과 외환을 하는 ns...
... 글쎄, 실제로 유리는 이미 이것에 대해 썼습니다 ...
이것은 어떤 종류의 뉴런입니까? 나는 어떻게 든 그 메시지를 놓쳤다.
이것은 어떤 종류의 뉴런입니까? 나는 어떻게 든 그 메시지를 놓쳤다.
음, 일반적 으로 강화 학습 이지만 주제에 따라 변형이 있을 수 있습니다.
예를 들어 q-학습
그러나 신경 역학 섹션에는 포함되지 않습니다. 결국 다른 방식으로 학습하지만 뉴런의 토폴로지와 가중치는 이미 학습되었을 때 더 이상 변경되지 않습니다.
그것은 사라 졌어요. 그러나 당신은 MKL에 관한 모든 것입니다. 예 MKL입니다. 나는 그것에 대해. 우리가 이미 DM에 참여하고 있다면 롤링되지 않습니다. 임호.
둘째, MCL 자체를 인터페이스로만 가지고 있으므로 필요한 경우 분석 시스템을 변경하지 않고 인터페이스를 변경할 수 있습니다.
모두가 입구에 무엇을 제출할지에 대해 이야기하고 있습니다. 그리고 제 생각에는 출구에 제출할 내용이 그다지 중요하지 않습니다. 지그재그가 적용되면 네트워크는 입력에 대해 전혀 훈련되지 않습니다. 수업의 균형을 맞추면. 저것들. 반전을 나타내지 않는 대부분의 항목을 제거하면 결과도 비판을 받을 수 없습니다. 출구가 주어지면 막대의 평균 가격이 이전 가격보다 높거나 낮습니까? 우리는 정답의 정확히 50%를 얻습니다. 어느 쪽도 좋지 않습니다. 또 무엇을 생각할 수 있습니까?
안녕하세요, 로봇을 완료 했습니까? AI와 함께.
테스트 할 시간입니다))
흥미로운 생각 https://monographies.ru/en/book/section?id=2465
뉴런의 선형 활성화 함수로 신경망을 모델링할 때 학습 오류의 절대 최소값 달성을 보장하는 알고리즘을 구성할 수 있습니다. 비선형 활성화 함수가 있는 신경망의 경우 일반적으로 오류 함수의 전역 최소값 달성을 보장할 수 없습니다.
..............
선형 네트워크 모델과 제곱합 형태의 오차 함수의 경우 이러한 표면(오차 함수)은 단일 최소값을 갖는 포물면이 될 것이며, 이는 이러한 최소값을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.
비선형 모델의 경우 오류 표면은 훨씬 더 복잡한 구조를 가지며 여러 가지 불리한 속성을 가지며 특히 국소 최소값, 평평한 영역, 안장점 및 길고 좁은 계곡을 가질 수 있습니다.
비선형 활성화 f-yah와 함께 더 많은 뉴런을 사용할 필요가 있을까요? 이 모든 불완전함을 매끄럽게 하기 위해.
모두가 입구에 무엇을 제출할지에 대해 이야기하고 있습니다. 그리고 제 생각에는 출구에 제출할 내용이 그다지 중요하지 않습니다.
'통계'라는 건물에 들어서면 입구 위에 ' 쓰레기 인-쓰레기 아웃 '이라고 적혀 있다.
'통계'라는 건물에 들어서면 입구 위에 ' 쓰레기 인-쓰레기 아웃 '이라고 적혀 있다.
))
첫째, 내가 아니라 Maxim에 대해 MKL, 실제로 작동하지 않는다고 쓴 이유는 무엇입니까?
둘째, MCL 자체를 인터페이스로만 가지고 있으므로 필요한 경우 분석 시스템을 변경하지 않고 인터페이스를 변경할 수 있습니다.