Alexander, 당신과 모든 것이 훌륭합니다. 비록 절반을 이해하지 못했기 때문에 아직 그것에 대해 말할 수는 없습니다. :) 그리고 분포에서 비교, 변환 등을 이해하지 못합니다. 음, 그냥 한 적이 없다
그럼 공부할게
거기에는 특별히 읽을 것이 없습니다. 반대로 나는 이 스레드를 읽고 있습니다. 신경 Grail 을 찾는 돌파구를 기다리고 있습니다. 그리고 나는 그것이 곧 일어날 것이라고 확신합니다. 진지하게. 그리고 곧 문자 그대로 결과로 우리를 놀라게 할 사람의 이름을 추측할 수도 있습니다. 하지만 말하지 않겠습니다. 음모를 꾸미십시오.
거기에는 특별히 읽을 것이 없습니다. 반대로 나는 이 스레드를 읽고 있습니다. 신경성 Grail을 찾는 돌파구를 기다리고 있습니다. 그리고 나는 그것이 곧 일어날 것이라고 확신합니다. 진지하게. 그리고 곧 문자 그대로 결과로 우리를 놀라게 할 사람의 이름을 추측할 수도 있습니다. 하지만 말하지 않겠습니다. 음모를 꾸미십시오.
더 중요한 것은 X막대 이후에 일어날 일이 아니라 10막대 이후에 무슨 일이 일어났는지입니다. 10개의 베르에 대해 X 포인트에 도달하면 엽니다.
마이클 마르쿠카이테스 :
손가락과 손가락을 혼동하셨습니다. 용서 해줘. 나는 당신의 생각과 주장이 있다면 적절하게 공식화하기를 눈물을 흘리며 요청합니다. 당신이 절대적으로 옳습니다. 우리는 앞으로 10바를 예측하기 위해 10바를 뒤돌아 볼 것입니다. 이것이 모든 TS-NS가 일반적으로 구축되는 방식입니다.
먼저 예측을 합니다. 우리는 그 가치를 얻은 다음 이 또는 저 가치로 어떤 조치를 취해야 하는지 결정합니다....
알렉세이 맞습니다. 5번째 막대의 예측은 +100pts를 줄 수 있고 10번째 막대의 예측은 0 - 0입니다. 결과적으로 우리는 거래를 놓칠 것입니다. 또는 10번째 막대의 예측은 +100 포인트를 표시할 수 있습니다. 그러나 5번째 막대에서는 -100pt가 될 수 있으며 정지할 수 있습니다. 1에서 10까지의 모든 막대를 예측해야 합니다. 단점 - 네트워크의 복잡성을 증가시킵니다. tk. 더 많은 출력과 결과적으로 더 긴 계산 시간. 또한 은닉층의 뉴런 수를 10배로 늘려야 합니다. topkstarter의 블로그를 읽으십시오 - 퇴행과 많은 합리적인 생각도 있습니다.
그냥 누군가와 의논하고 싶었지만 마법사 외에는 아무도 이것에 대해 더듬지 않았으므로 나 자신과 의논할 것입니다.
:)))))))))))) 기본적으로 아이들은 덤불 주위를 문지릅니다, Maxim. 그리고 당신은 마법사와 싸울 필요가 없습니다. 당신은 그가 쓰는 것을 주의 깊게 읽어야 합니다. 그러나 내 만연한 작품처럼 :)))))))
:)))))))))))) 기본적으로 아이들은 덤불 주위를 문지릅니다, Maxim. 그리고 당신은 마법사와 싸울 필요가 없습니다. 당신은 그가 쓰는 것을 주의 깊게 읽어야 합니다. 그러나 내 만연한 작품처럼 :)))))))
Alexander, 당신과 모든 것이 훌륭합니다. 비록 절반을 이해하지 못했기 때문에 아직 그것에 대해 말할 수는 없습니다. :) 그리고 분포에서 비교, 변환 등을 이해하지 못합니다. 음, 그냥 한 적이 없다
그럼 공부할게
RL은 이미 교사가 있는 모델이지만 가르치지 않고 출력을 무작위로 선택한 다음 업데이트합니다(이를 강화 학습이라고 함).
무엇을 반박해야 합니까? 표지판의 정보 내용에 따라 재교육이 여기 저기 있을 수 있습니다.
요컨대, 당신은 똑똑한 사람들처럼 보이지만 어떤 종류의 게임을 작성합니다. 모두 똑같습니다.
누군가와 이 방법에 대해 논의하고 싶었지만 마법사 외에는 아무도 이 방법을 더듬지 않았습니다.
재교육 그래서 재교육
재교육의 문제는 모든 모델에서 동일하며 별도의 독립적인 문제라는 것을 올바르게 이해했습니다.
1. 강화 모델은 교사 스스로 문제를 해결하고 어떻게 든이 프로세스를 자동화합니까?
2. 강화 모델은 추가적인 과적합 문제를 일으키지 않습니까? 글쎄, 적어도 교사가 현장에 적응했다는 사실에서?
재교육의 문제는 모든 모델에서 동일하며 별도의 독립적인 문제라는 것을 올바르게 이해했습니다.
1. 강화 모델은 교사 스스로 문제를 해결하고 어떻게 든이 프로세스를 자동화합니까?
2. 강화 모델은 추가적인 과적합 문제를 일으키지 않습니까? 글쎄, 적어도 교사가 현장에 적응하고 있다는 사실에서?
독립적인 것 같아요
1. 네
2. 오해를 불러일으킬 수 있기 때문에 출력 레이블은 교육 및 선택 중에 지속적으로 변경됩니다. 그러나 동시에 레이블 변경의 역학을 분석하고 가장 적합하지 않은 세트를 찾을 수 있습니다.
Alexander, 당신과 함께 모든 것이 화려합니다 . 비록 절반을 이해하지 못했기 때문에 아직 그것에 대해 말할 수는 없습니다. :) 그리고 배포판에서 비교, 변환 등을 이해하지 못합니다. 음, 그냥 한 적이 없다
그럼 공부할게
80% 정답...
글쎄, 당신은 누군지 알고
개인적으로는 100%로도 부족하다거나, 오히려 그런 TS-ki 평가는 사실상 전혀 적용이 되지 않는 것 같습니다.
TS는 다음과 같이 거래해야 합니다. 모든 항목 - 매수/매도 및 항상 이익!
Alexander, 당신과 모든 것이 훌륭합니다. 비록 절반을 이해하지 못했기 때문에 아직 그것에 대해 말할 수는 없습니다. :) 그리고 분포에서 비교, 변환 등을 이해하지 못합니다. 음, 그냥 한 적이 없다
그럼 공부할게
거기에는 특별히 읽을 것이 없습니다. 반대로 나는 이 스레드를 읽고 있습니다. 신경 Grail 을 찾는 돌파구를 기다리고 있습니다. 그리고 나는 그것이 곧 일어날 것이라고 확신합니다. 진지하게. 그리고 곧 문자 그대로 결과로 우리를 놀라게 할 사람의 이름을 추측할 수도 있습니다. 하지만 말하지 않겠습니다. 음모를 꾸미십시오.
거기에는 특별히 읽을 것이 없습니다. 반대로 나는 이 스레드를 읽고 있습니다. 신경성 Grail을 찾는 돌파구를 기다리고 있습니다. 그리고 나는 그것이 곧 일어날 것이라고 확신합니다. 진지하게. 그리고 곧 문자 그대로 결과로 우리를 놀라게 할 사람의 이름을 추측할 수도 있습니다. 하지만 말하지 않겠습니다. 음모를 꾸미십시오.
가장 중요한 것은 나중에 진정하고 포럼에서 박제 가방으로 도망가는 것이 아닙니다. :)
가장 중요한 것은 나중에 진정하고 포럼에서 박제 가방으로 도망가는 것이 아닙니다. :)
좋아요!
독립적인 것 같아요
1. 네
2. 오해를 불러일으킬 수 있기 때문에 출력 레이블은 교육 및 선택 중에 지속적으로 변경됩니다. 그러나 동시에 레이블 변경의 역학을 분석하고 가장 적합하지 않은 세트를 찾을 수 있습니다.
가장 쉬운 방법은 조기 중지, 추가 교육입니다. 모든 것은 교사와 함께하는 정규 교육과 동일합니다.
더 중요한 것은 X막대 이후에 일어날 일이 아니라 10막대 이후에 무슨 일이 일어났는지입니다. 10개의 베르에 대해 X 포인트에 도달하면 엽니다.
마이클 마르쿠카이테스 :
손가락과 손가락을 혼동하셨습니다. 용서 해줘. 나는 당신의 생각과 주장이 있다면 적절하게 공식화하기를 눈물을 흘리며 요청합니다. 당신이 절대적으로 옳습니다. 우리는 앞으로 10바를 예측하기 위해 10바를 뒤돌아 볼 것입니다. 이것이 모든 TS-NS가 일반적으로 구축되는 방식입니다.
먼저 예측을 합니다. 우리는 그 가치를 얻은 다음 이 또는 저 가치로 어떤 조치를 취해야 하는지 결정합니다....
알렉세이 맞습니다. 5번째 막대의 예측은 +100pts를 줄 수 있고 10번째 막대의 예측은 0 - 0입니다. 결과적으로 우리는 거래를 놓칠 것입니다. 또는 10번째 막대의 예측은 +100 포인트를 표시할 수 있습니다. 그러나 5번째 막대에서는 -100pt가 될 수 있으며 정지할 수 있습니다. 1에서 10까지의 모든 막대를 예측해야 합니다.
단점 - 네트워크의 복잡성을 증가시킵니다. tk. 더 많은 출력과 결과적으로 더 긴 계산 시간. 또한 은닉층의 뉴런 수를 10배로 늘려야 합니다.
topkstarter의 블로그를 읽으십시오 - 퇴행과 많은 합리적인 생각도 있습니다.