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Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1748

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Rehtag Konow:
Então o trabalho da NS está de alguma forma ligado à Otimização?

Sim, sobre a optimização dos fs (neurónios). Existem apenas muitos deles e podem ser ligados de diferentes maneiras

Maxim Dmitrievsky:

ahahaha ))))

Claro que é rude, até mesmo errado em alguns lugares, mas apenas em algum lugar. E mais claro. Qualquer optimização da pesquisa extrema requer uma pesquisa completa para a mais longa))))) O GSF é uma sobreposição de um processo de baixa frequência sem limites num processo de frequência muito superior, a optimização da pesquisa é um desbaste lógico da pesquisa. É mais fácil para mim entender tudo o resto.

Regex Konow:
Em certa medida, é obrigatório. Você só pode realmente entender o que você mesmo criou. Estou a tentar reproduzir a ideia original por detrás do conceito de NS.

O conceito é bastante simples - qualquer função multidimensional pode ser aproximada por uma composição de unidimensionais. Espero que já tenhas inventado o conceito de 'função')

Aleksey Nikolayev:

O conceito é bastante simples - qualquer função multidimensional pode ser aproximada por uma composição de unidimensionais. Espero que já tenhas inventado o conceito de "função")

Eu não encontrei uma definição separada da noção de "função multivariada". Há uma "função de distribuição" da teoria da probabilidade, e dentro dela uma espécie de "funções de distribuição multivariada" é considerada, mas não há nenhuma palavra sobre a tecnologia MO.

Obviamente, as funções multidimensionais, se têm algo a ver com NS, estão longe da sua essência. Provavelmente, algo relacionado com a implementação de algumas nuances técnicas. Estou a tentar compreender a essência.
Aleksey Nikolayev:

O conceito é bastante simples - qualquer função multidimensional pode ser aproximada por uma composição de unidimensionais. Espero que já tenhas inventado o conceito de "função")

A decomposição por menos um argumento para uma dimensão é geralmente compreensível, mas como é fácil explicar como nesta composição de uma dimensão encontrar extrema mais rapidamente do que a busca completa.

Aqui está outro pensamento para aumentar a sua compreensão:

A conversão de um dado dentro das funções (neurónios) num "peso", destina-se a unificá-los e a universalizar a aplicação da rede.
Eu acho que vocês estão ficando presos aos mecanismos de encontrar valores ótimos ao treinar uma rede, mas o treinamento não é a essência do dispositivo, é parte do processo.
[Excluído]
Tag Konow:
Aqui está outro pensamento para aumentar a sua compreensão:

A conversão de um dado dentro das funções (neurónios) num "peso", destina-se a unificá-los e a universalizar a aplicação da rede.

gravar um vídeo que o explique, é tão pouco claro

Maxim Dmitrievsky:

Grava um vídeo com explicações, é tão pouco claro

É muito cedo, ainda não entendo muito.
Reg Konow:
Eu não encontrei uma definição independente de "função multidimensional". Existe uma "função de distribuição" da teoria da probabilidade, e dentro dela uma espécie de "funções de distribuição multivariada" é considerada, mas não há nenhuma menção à tecnologia MO.

Obviamente, as funções multidimensionais, se têm algo a ver com NS, estão longe da sua essência. Provavelmente algo a ver com a implementação de algumas nuances técnicas. Eu, por outro lado, estou a tentar compreender a essência.

A função multidimensional é uma função matemática usual, cuja área de definição é um espaço multidimensional. No caso da NS, é o espaço de recurso.

Quero perguntar-te como matemático - estudaste matemática na escola em geral)?

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