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Novo artigo Rede neural na prática: Pseudo Inversa (II) foi publicado:
Por conta do fato, de que estes artigos visam a didática. E não para mostrar como implementar esta ou aquela funcionalidade. Vamos fazer algo um pouco diferente aqui. Em vez de mostrar como implementar a fatoração para conseguir a inversa de uma matriz. Vamos focar em como fatorar a pseudo inversa. O motivo é que não faz sentido, mostrar como fatorar algo de forma genérica. Se podemos fazer a mesma coisa de forma especializada. E melhor, será algo que você, conseguirá entender muito mais do por que as coisas serem como são. Então vamos ver por que um hardware aparece depois de um tempo, em substituição a um software.
No artigo anterior Rede neural na prática: Pseudo Inversa (I), mostrei como poderíamos usar uma chamada presente na biblioteca do MQL5, a fim de conseguir computar a pseudo inversa. Porém, o método presente na biblioteca do MQL5. Assim como presente em diversas linguagens de programação, visam computar a pseudo inversa, quando estamos usando matrizes. Ou no mínimo um tipo de estrutura que possa de alguma forma se assemelhar a uma matriz.
Pois bem, mesmo que naquele artigo tenha sido mostrado, como seria feita a multiplicação de duas matrizes. E até mesmo a fatoração a fim de conseguir obter o determinante de qualquer matriz. Que é importante para que saibamos se uma matriz pode ou não ser invertida. Ainda faltou implementar uma outra fatoração. Isto para que você, meu caro leitor, consiga compreender como a fatoração a fim de conseguir os valores da pseudo inversa são feitos. Tal fatoração é conseguir gerar a inversa de uma matriz.
Talvez você esteja pensando: Mas e quanto a transposta? Bem, no artigo anterior mostrei como você poderia fazer a fatoração, de forma a simular a multiplicação de uma matriz por sua transposta. Não sendo de fato um problema fazer tal operação.
Autor: Daniel Jose