비닌 : 아직 아무도 우주선이 필요하지 않습니다. 우리는 여전히 여러 유형의 네트워크를 구현해야 합니다. 더 이상은 없어. 여러 유형의 입력 데이터 정규화를 허용합니다(필요한 경우).
-알렉세이 - :
사실, 거의 아무것도 이해하지 못하는 것을 최소한의 노력으로도 어떻게 누구나 사용할 수 있는지 상상할 수 없습니다. 예, 금발 (금발을 용서하십시오)은 차를 운전하지만 일부 장치를 알고 규칙을 알고 도시에서 운전하지만 서비스가없는 도시 밖에서 운전하지 않습니다. 따라서 "모든 상인", 심지어 "최소한의 노력으로", 심지어 "우주선"과 심지어 이익이 있습니다. 특히 우주선의 경우에는 실제로 IMHO가 아닙니다.
우크라이나 :
전기가 무엇인지 아십니까? 사실 전기가 무엇인지 아는 사람은 아무도 없습니다. 그러나 전기의 도움으로 사람을 위해 커피를 만들 수 있고 그 사람을 직접 요리할 수 있다는 것을 알고 있습니다. (c) f / f "비밀"
거래자는 작동 방식을 알 필요가 없으며 최소 사용 규칙을 알아야 합니다. 우리의 목표는 이러한 요구 사항을 가능한 한 간단하고 직관적으로 만드는 것입니다.
1. 구조, 아키텍처 등은 재림 때까지 논의할 수 있다. 제 생각에는 특정 작업(별로 어렵지는 않지만 그리 간단하지도 않음)을 설정한 다음 프로젝트 의 프레임워크 내에서 해결하려고 해야 합니다.
결과는 보편적이고 모든 사용자를 대상으로 해야 한다는 사실을 고려하여 모든 작업을 수행해야 합니다(WIZARD와 같이 아무리 이야기하고 싶지 않더라도).
2. 구현할 수 있는 모든 것은 즉시 구현해야 합니다(여기서는 스쿠터에서 우주선으로 이동해야 함). 구현하고 싶지만 아직 가능성이 없는 경우(또는 솔루션이 보편적이지 않을 경우) 다음 중 하나를 수행해야 합니다. 거부되거나 프로젝트 범위에서 제외됩니다.
좋아, 그래서 스쿠터가 필요합니까? 그런 다음 Belaz 바퀴를 그것에 고정하지만 무겁기 때문에 12 개의 페달 트위스터가 필요하지만 문제는 없습니다. 10 개의 안장과 더 많은 페달을 추가하지만 사람들이 동기화되지 않아 비효율이 발생하므로 각각 50kg마다 동기화 장치를 추가하지만 이제 다시 사람이 충분하지 않습니다. 쓰레기, 안장 추가,
앗 프레임이 깨졌다....
MQ가 MT4 개념을 계속 개선하는 대신 처음부터 MT5를 작성하기 시작한 이유가 궁금하신가요?
네, 모두 개발 과정에서 개념 자체에서 많은 오산이 드러났기 때문에 충분히 "우주적"이지 않고 한계에 도달했습니다.
좋아, 그래서 스쿠터가 필요합니까? 그런 다음 Belaz 바퀴를 그것에 고정하지만 무겁기 때문에 12 개의 페달 트위스터가 필요하지만 문제는 없습니다. 10 개의 안장과 더 많은 페달을 추가하지만 사람들이 동기화되지 않아 비효율이 발생하므로 50kg마다 동기화 장치를 추가하지만 이제 다시 사람이 충분하지 않습니다. 헛소리, 더 많은 안장 추가,
앗 프레임이 깨졌다....
MQ가 MT4 개념을 계속 개선하는 대신 처음부터 MT5를 작성하기 시작한 이유가 궁금하신가요?
네, 모두 개발 과정에서 개념 자체에서 많은 오산이 드러났기 때문에 충분히 "우주적"이지 않고 한계에 도달했습니다.
올바른 구성은 각각의 새로운 측정(선 이동)에서 해당 잔차 함수의 도입으로, 분석된 샘플의 선형 종속성을 추정하는 최대 효율성에 대한 기준을 제공하며, 이는 (함수) 분포 분포 법칙 에 따라 달라집니다. (분배법)도 정확하게 추정해야 하는 것, 그것도 하나의 과제 등이다. 나는 그러한 구현을 보지 못했습니다. 이것은 사소한 작업입니다.
Long short term memory (LSTM) is a recurrent neural network (RNN) architecture (an artificial neural network) published1 in 1997 by Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber. Like most RNNs, an LSTM network is universal in the sense that given enough network units it can compute anything a conventional computer can compute, provided it has the...
2) 다른 사람의 지식을 평가하기로 했기 때문에 거래를 위한 수익성 있는 NN을 구축하는 데 성공한 것은 무엇입니까? :)
3) 또한 모든 비효율성은 일시적이고 속성이 변경된다는 거래의 특성을 이해해야 합니다. 따라서 재교육을 없애기 위해 예제의 수를 너무 과감하게 처분하는 것은 의미가 없습니다. 아니면 어떤 사이트나 어떤 도구에서든 훈련될 수 있고 강력할 NN을 만들기를 순진하게 희망하십니까? :)
1) 네, 많은 것들이 발명되었습니다. gpwr 은 (원하는 경우) 이 주제에 대한 교육 프로그램을 수행할 수 있습니다.
2) 이 질문이 순수한 도발임을 이해합니다. 그러나 축하합니다. 나는 그것에 빠졌습니다. 한 달여 전에 저는 이 분야에서 축적된 지식과 실험적 경험을 활용하여 오늘날 기준으로 꽤 괜찮은 본업을 그만두고 자동 거래에 뛰어들었습니다. 영적으로 나와 가까운 사람들, 사랑하는 포럼 회원, 친구들은 내 인생에서 일어난 최근 사건을 알고 있습니다.
3) 제 글의 소스 코드에 초기 아이디어가 나와 있는 유전 알고리즘 을 연구하고 마스터한 2년 이상의 경험을 통해 강력한 시스템 구축이 가능할 뿐만 아니라 성공적으로 수행할 수 있다고 말할 수 있습니다. 실제 일상 생활에 적용됩니다. 그리고 장기적으로 시장에서 강건할 수 있는 것은 신경 기술과 자기 조직화/자기 학습/적응성의 원칙에 기반한 시스템이라고 감히 말할 수 있습니다.
В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.
맞아요. 가장 원시적인 회귀선에 대한 수십 개의 지표와 두 포럼에 대한 수백 개의 게시물 중에서 올바르게 구축하고 사용하는 사람은 단 한 명도 없습니다. 이미 그런 간단한 일에 진지하게 받아들이면 갇힐 수 있습니다. 그리고 당신은 신경망을 말합니다.
아직 아무도 우주선이 필요하지 않습니다. 우리는 여전히 여러 유형의 네트워크를 구현해야 합니다. 더 이상은 없어. 여러 유형의 입력 데이터 정규화를 허용합니다(필요한 경우).
-알렉세이 - :
사실, 거의 아무것도 이해하지 못하는 것을 최소한의 노력으로도 어떻게 누구나 사용할 수 있는지 상상할 수 없습니다. 예, 금발 (금발을 용서하십시오)은 차를 운전하지만 일부 장치를 알고 규칙을 알고 도시에서 운전하지만 서비스가없는 도시 밖에서 운전하지 않습니다. 따라서 "모든 상인", 심지어 "최소한의 노력으로", 심지어 "우주선"과 심지어 이익이 있습니다. 특히 우주선의 경우에는 실제로 IMHO가 아닙니다.
거래자는 작동 방식을 알 필요가 없으며 최소 사용 규칙을 알아야 합니다. 우리의 목표는 이러한 요구 사항을 가능한 한 간단하고 직관적으로 만드는 것입니다.
1. 구조, 아키텍처 등은 재림 때까지 논의할 수 있다. 제 생각에는 특정 작업(별로 어렵지는 않지만 그리 간단하지도 않음)을 설정한 다음 프로젝트 의 프레임워크 내에서 해결하려고 해야 합니다.
결과는 보편적이고 모든 사용자를 대상으로 해야 한다는 사실을 고려하여 모든 작업을 수행해야 합니다(WIZARD와 같이 아무리 이야기하고 싶지 않더라도).
2. 구현할 수 있는 모든 것은 즉시 구현해야 합니다(여기서는 스쿠터에서 우주선으로 이동해야 함). 구현하고 싶지만 아직 가능성이 없는 경우(또는 솔루션이 보편적이지 않을 경우) 다음 중 하나를 수행해야 합니다. 거부되거나 프로젝트 범위에서 제외됩니다.
좋아, 그래서 스쿠터가 필요합니까? 그런 다음 Belaz 바퀴를 그것에 고정하지만 무겁기 때문에 12 개의 페달 트위스터가 필요하지만 문제는 없습니다. 10 개의 안장과 더 많은 페달을 추가하지만 사람들이 동기화되지 않아 비효율이 발생하므로 각각 50kg마다 동기화 장치를 추가하지만 이제 다시 사람이 충분하지 않습니다. 쓰레기, 안장 추가,
앗 프레임이 깨졌다....
MQ가 MT4 개념을 계속 개선하는 대신 처음부터 MT5를 작성하기 시작한 이유가 궁금하신가요?
네, 모두 개발 과정에서 개념 자체에서 많은 오산이 드러났기 때문에 충분히 "우주적"이지 않고 한계에 도달했습니다.
지금 개념에 슈퍼 기회가 포함되지 않으면 프레임이 마지막에 터집니다.
좋아, 그래서 스쿠터가 필요합니까? 그런 다음 Belaz 바퀴를 그것에 고정하지만 무겁기 때문에 12 개의 페달 트위스터가 필요하지만 문제는 없습니다. 10 개의 안장과 더 많은 페달을 추가하지만 사람들이 동기화되지 않아 비효율이 발생하므로 50kg마다 동기화 장치를 추가하지만 이제 다시 사람이 충분하지 않습니다. 헛소리, 더 많은 안장 추가,
앗 프레임이 깨졌다....
MQ가 MT4 개념을 계속 개선하는 대신 처음부터 MT5를 작성하기 시작한 이유가 궁금하신가요?
네, 모두 개발 과정에서 개념 자체에서 많은 오산이 드러났기 때문에 충분히 "우주적"이지 않고 한계에 도달했습니다.
지금 개념에 슈퍼 기회가 포함되지 않으면 프레임이 마지막에 터집니다.
정확하고 올바른 구현이 꽤 있습니다. 헛되이 당신은 너무
그리고 그 예는 정확하지 않으며 금발도 우리를 왜곡하고 붙잡을 필요가 없습니다 ...))
옳지 않은 것은?
글쎄, 우리는 지금 MLP를 구현하고 있으며 프로젝트를 조합하고 XOR 분류를 위한 그리드를 훈련할 것이며 토폴로지는 동일한 SLTM 에 적합하지 않습니다.
그리고 토폴로지를 변경합니까? 새로운 것이 MLP에 적합하다는 사실이 아닙니다.
나는 금발에 대해 아무 말도 하지 않았다.
1) 이 시기에 근본적으로 새로운 것을 발명했습니까?
2) 다른 사람의 지식을 평가하기로 했기 때문에 거래를 위한 수익성 있는 NN을 구축하는 데 성공한 것은 무엇입니까? :)
3) 또한 모든 비효율성은 일시적이고 속성이 변경된다는 거래의 특성을 이해해야 합니다. 따라서 재교육을 없애기 위해 예제의 수를 너무 과감하게 처분하는 것은 의미가 없습니다. 아니면 어떤 사이트나 어떤 도구에서든 훈련될 수 있고 강력할 NN을 만들기를 순진하게 희망하십니까? :)
1) 네, 많은 것들이 발명되었습니다. gpwr 은 (원하는 경우) 이 주제에 대한 교육 프로그램을 수행할 수 있습니다.
2) 이 질문이 순수한 도발임을 이해합니다. 그러나 축하합니다. 나는 그것에 빠졌습니다. 한 달여 전에 저는 이 분야에서 축적된 지식과 실험적 경험을 활용하여 오늘날 기준으로 꽤 괜찮은 본업을 그만두고 자동 거래에 뛰어들었습니다. 영적으로 나와 가까운 사람들, 사랑하는 포럼 회원, 친구들은 내 인생에서 일어난 최근 사건을 알고 있습니다.
3) 제 글의 소스 코드에 초기 아이디어가 나와 있는 유전 알고리즘 을 연구하고 마스터한 2년 이상의 경험을 통해 강력한 시스템 구축이 가능할 뿐만 아니라 성공적으로 수행할 수 있다고 말할 수 있습니다. 실제 일상 생활에 적용됩니다. 그리고 장기적으로 시장에서 강건할 수 있는 것은 신경 기술과 자기 조직화/자기 학습/적응성의 원칙에 기반한 시스템이라고 감히 말할 수 있습니다.
우크라이나 :
네, 모두 개발 과정에서 개념 자체에서 많은 오산이 드러났기 때문에 충분히 "우주적"이지 않고 한계에 도달했습니다.
지금 개념에 슈퍼 기회가 포함되지 않으면 프레임이 마지막에 터집니다.
물론 내려놓아야 하지만 반드시 구현할 필요는 없다.
먼저 벽돌이 무엇인지 파악한 다음 에타가 무엇인지 파악한 다음 여러 층에서 마천루를 조각해야 합니다.
그 사이에 16~20층 같은 작은 고층 건물이 있으면 얼마나 좋을까에 대한 논의가 더 많습니다. 동시에 그들은 2층 건물을 짓는 법을 배우지 못했을 뿐만 아니라 기술과 건축 자재를 이해하지 못했습니다.
아마 내가 올거야. 나는 프로그래머를 끌어들이지 않습니다. 더 높은 두 가지가 없습니다. 하지만 난 뭔가를 상상하고 있어
내 의견은 이것으로 충분하다는 것입니다.
애들린
코호넨네트웍스
LVQ(학습 벡터 양자화)
RBF 네트워크
MLP
사용자가 정규화를 수행하도록 합니다.)