Я тоже никак не могу понять людей, которые пытаются понять суть явления, имеющего название "разум", изучая мозг живых существ
마음은 기술일뿐...
나는 여기의 문제가 여전히 더 얇고 더 복잡하다고 생각합니다. 그럼에도 불구하고 동물은 때때로 신경망의 행동과 유사한 행동(특히 훈련 능력)을 보입니다. 반성의 존재, 즉 행동의 동기를 깨닫는 능력에서 사람은 그들과 다릅니다. 내 게시물은 신경망을 사용하는 것이 알고리즘이든 동물이든 상관없이 만병 통치약이 아님을 보여주었습니다. 더욱이, 그들 사이에 상당히 직접적인 유추를 그릴 수 있습니다(바퀴벌레의 무작위 결정과 가격 차트의 무작위 보행).
나는 토론중인 기사에 대해 몇 가지 더 논평을하고 싶습니다. 이것을 위해 바퀴벌레를 다시 기억해야합니다.
바퀴벌레가 죽거나 설탕을 섭취하기 전에 얼마나 많은 전기 충격을 견딜 수 있습니까? (분명히 설탕을 먹으면 힘과 건강이 완전히 회복된다고 믿어집니다.) 사실, 질문은 유휴 상태가 아닙니다. 결국 죽일 수 없는 바퀴벌레는 "살인할 수 없는"(무한한) 예금과 같습니다. 물론 훈련 단계에서는 매우 큰(거의 무한) 데모 보증금을 사용할 수 있습니다. 반면에 거의 무적의 바퀴벌레는 무엇을 배우게 될까요? 그는 실수를 용서하지 않는 Forex와의 비유를 이미 위반하는 "채찍"이 아닌 "당근"에만주의를 기울일 것입니다. 반면 바퀴벌레가 조기에 죽으면 새 바퀴벌레를 훈련시켜야 합니다.
Yuri Reshetov, 전략을 테스트할 때 우선 형평성이 아니라(임의로 양수와 음수 모두가 될 수 있음) 선형 필터 계수의 수렴을 입증해야 합니다. "참" 값. 또한 수렴이 뚜렷해야 합니다. 훈련 샘플의 길이가 길수록 실험 값과 실제 값 사이의 거리가 작아집니다.
왜 자기자본이 마이너스가 될 수 있습니까? 신경망은 가격 움직임의 방향만 결정할 수 있고 크기는 결정할 수 없다는 사실에 끊임없이 의존합니다. 10번의 성공적인 거래에 대해 1번의 실패한 거래가 있다고 상상해보십시오. 이는 성공적인 거래의 모든 이익을 방해합니다. 그러면 공식적으로 성공한 거래가 실패한 거래보다 더 많다는 사실에도 불구하고 수익성 있는 전략은 손실 전략으로 바뀝니다. 각 거래에 대해 동일한 ST와 TP를 설정해야 합니다(ST=TP의 의미가 아니라 각 거래에 대해 동일함). 그래야만 성공적인 거래의 수가 결정되고 테스트가 가능합니다. . 내 생각에 당신은 당신의 기사 에서 이것에 대해 한 마디도 말하지 않았습니다.
마지막으로, ST와 TP를 배치한 후에는 "불운한" 점보다 비행기의 같은 면에서 차트에 항상 "좋은" 점이 더 많다는 것을 증명해야 합니다. 그러나 나는 그것이 어떻게 증명될 수 있는지 알지 못한다. 그렇지 않을 가능성이 높습니다(대부분 그렇지 않을 가능성이 높기 때문에).
저는 이 사고 실험에 대해 생각했습니다.
...
생물의 뇌를 연구해서 '마음'이라는 현상의 본질을 이해하려고 하는 사람들도 이해할 수 없다
마음은 기술일뿐...
이 기술을 구현하는 "장비"를 연구하려면 무엇을 해야 합니까? .. 이것은 아카이버가 파일을 "압축"하는 방법을 이해하려고 할 때 컴퓨터 "하드웨어"를 연구하는 것과 같습니다.
Я тоже никак не могу понять людей, которые пытаются понять суть явления, имеющего название "разум", изучая мозг живых существ
마음은 기술일뿐...
나는 여기의 문제가 여전히 더 얇고 더 복잡하다고 생각합니다. 그럼에도 불구하고 동물은 때때로 신경망의 행동과 유사한 행동(특히 훈련 능력)을 보입니다. 반성의 존재, 즉 행동의 동기를 깨닫는 능력에서 사람은 그들과 다릅니다. 내 게시물은 신경망을 사용하는 것이 알고리즘이든 동물이든 상관없이 만병 통치약이 아님을 보여주었습니다. 더욱이, 그들 사이에 상당히 직접적인 유추를 그릴 수 있습니다(바퀴벌레의 무작위 결정과 가격 차트의 무작위 보행).
나는 토론중인 기사에 대해 몇 가지 더 논평을하고 싶습니다. 이것을 위해 바퀴벌레를 다시 기억해야합니다.
바퀴벌레가 죽거나 설탕을 섭취하기 전에 얼마나 많은 전기 충격을 견딜 수 있습니까? (분명히 설탕을 먹으면 힘과 건강이 완전히 회복된다고 믿어집니다.) 사실, 질문은 유휴 상태가 아닙니다. 결국 죽일 수 없는 바퀴벌레는 "살인할 수 없는"(무한한) 예금과 같습니다. 물론 훈련 단계에서는 매우 큰(거의 무한) 데모 보증금을 사용할 수 있습니다. 반면에 거의 무적의 바퀴벌레는 무엇을 배우게 될까요? 그는 실수를 용서하지 않는 Forex와의 비유를 이미 위반하는 "채찍"이 아닌 "당근"에만주의를 기울일 것입니다. 반면 바퀴벌레가 조기에 죽으면 새 바퀴벌레를 훈련시켜야 합니다.
Yuri Reshetov, 전략을 테스트할 때 우선 형평성이 아니라(임의로 양수와 음수 모두가 될 수 있음) 선형 필터 계수의 수렴을 입증해야 합니다. "참" 값. 또한 수렴이 뚜렷해야 합니다. 훈련 샘플의 길이가 길수록 실험 값과 실제 값 사이의 거리가 작아집니다.
왜 자기자본이 마이너스가 될 수 있습니까? 신경망은 가격 움직임의 방향만 결정할 수 있고 크기는 결정할 수 없다는 사실에 끊임없이 의존합니다. 10번의 성공적인 거래에 대해 1번의 실패한 거래가 있다고 상상해보십시오. 이는 성공적인 거래의 모든 이익을 방해합니다. 그러면 공식적으로 성공한 거래가 실패한 거래보다 더 많다는 사실에도 불구하고 수익성 있는 전략은 손실 전략으로 바뀝니다. 각 거래에 대해 동일한 ST와 TP를 설정해야 합니다(ST=TP의 의미가 아니라 각 거래에 대해 동일함). 그래야만 성공적인 거래의 수가 결정되고 테스트가 가능합니다. . 내 생각에 당신은 당신의 기사 에서 이것에 대해 한 마디도 말하지 않았습니다.
마지막으로, ST와 TP를 배치한 후에는 "불운한" 점보다 비행기의 같은 면에서 차트에 항상 "좋은" 점이 더 많다는 것을 증명해야 합니다. 그러나 나는 그것이 어떻게 증명될 수 있는지 알지 못한다. 그렇지 않을 가능성이 높습니다(대부분 그렇지 않을 가능성이 높기 때문에).
... 그래도 동물은 때때로 신경망의 행동과 유사한 행동을 보입니다 ...
예, 이해할 수 있습니다.
그러나 귀하의 게시물이 있다는 바로 그 사실은 어떤 이유에서든 데이터에 의존성이 있는지 조사하는 대신 효과적인 특수 "도구"를 사용하여 최고의 "장비"(뇌, 신경망).
왜? .. 왜? .. (불명확
)