есть же ручки для настройки выходной АЧХ, ими и меняют
просто алгоритм по большому счету один и тот же
а тут алгоритм обработки меняется или подбирается оптимальный путь перебором констант?
Да, в цифровых фильтрах сами константы то менять можно, но они задаются жёстко тобой, формируя некую модель сразу. Структура дерева, ищет за тебя эти значения, согласно функции активации.
А вообще, куда не посмотри везде структура дерева :) MLM-щики, структура дерева. Власть, структура дерева. Подчинённость в работе по найму, структура дерева. Родственное наследие, структура дерева. и т.д. :) Просто на досуге посмотри на древо на улице, и мысленно по рассуждай, начиная с основания дерева. Просто пофантазируй. Разложи это дерево на разные виды подвиды и т.д. кто по ним бегает, какого цвета и т.д. )) Я дофантазировался до муравьёв, гусениц, бабочек, которые бегают по своим ветвям :)) Увлекательная тренировка для понимания.
Тебе проще загуглить, функции активации в нейро сети.
Куда не посмотри везде структура дерева :) MLM-щики, структура дерева. Власть, структура дерева. Работа по найму, структура дерева. Просто на досуге посмотри на древо на улице, и мысленно по рассуждай, начиная с основания дерева. Просто пофантазируй. Разложи это дерево на разные виды подвиды и т.д. кто по ним бегает, какого цвета и т.д. )) Я дофантазировался до муравьёв, гусениц, бабочек, которые бегают по своим ветвям :)) Увлекательная тренировка для понимания.
Тебе проще загуглить, функции активации в нейро сети.
почитал
ну понял, понял как эта фича работает
то есть, чтобы не парить череп, мы решили задро..ть компостер.
Да, в цифровых фильтрах сами константы то менять можно, но они задаются жёстко тобой, формируя некую модель сразу. Структура дерева, ищет за тебя эти значения, согласно функции активации.
А вообще, куда не посмотри везде структура дерева :) MLM-щики, структура дерева. Власть, структура дерева. Подчинённость в работе по найму, структура дерева. Родственное наследие, структура дерева. и т.д. :) Просто на досуге посмотри на древо на улице, и мысленно по рассуждай, начиная с основания дерева. Просто пофантазируй. Разложи это дерево на разные виды подвиды и т.д. кто по ним бегает, какого цвета и т.д. )) Я дофантазировался до муравьёв, гусениц, бабочек, которые бегают по своим ветвям :)) Увлекательная тренировка для понимания.
Тебе проще загуглить, функции активации в нейро сети.
Вот именно что в нейросети. У дерева нет функции активации. Есть просто сравнение.
Итак, в своей предыдущей статье я сделал анализ кода простейшего индикатора и немного коснулся темы взаимодействия этого индикатора с клиентским терминалом MetaTrader 5. Теперь, прежде чем идти дальше, нам следовало бы повнимательнее присмотреться к результату компиляции эксперта, который отображается в закладке "Ошибки" окна "Инструменты...
Хирасе как Вас тут занесло. Всё верно, и я так понимаю, что ветвление самого дерева добно иметь свой уровень обобщения. То есть этот узелок отвечает за определённый аспект модели между входным вектором и целевой. И если бы была возможность разложить задачу от общего к частному самостоятельно, то и обучение не нужно было бы делать, а тут когда данная структура велика и не известна приходится прибегать к обучению. А прав? Господа ОГОРОДНИКИ :-)))))) Сцуко чуть пузо не лопнул :-)
Mihail Marchukajtes: Хирасе как Вас тут занесло. Всё верно, и я так понимаю, что ветвление самого дерева добно иметь свой уровень обобщения. То есть этот узелок отвечает за определённый аспект модели между входным вектором и целевой. И если бы была возможность разложить задачу от общего к частному самостоятельно, то и обучение не нужно было бы делать, а тут когда данная структура велика и не известна приходится прибегать к обучению. А прав?Господа ОГОРОДНИКИ :-)))))) Сцуко чуть пузо не лопнул :-)
пока не известно, ведь написано с кучей грамматических ошибок и:
вход/выход - это обычный фильтр
а то что на выходе - это АЧХ
получение нужной АЧХ на выходе тут пресловуто называют обучением
причем один из спецов по деревьям счас жестко плачет по своим огромным слитым бабосам в одной из собственных веток на форуме
поэтому я и затеял вам тут этот разговор про листья желтые...
Дерево, это просто структура ветвлений. Как ты эту структуру будешь применять, дело фантазии ))
По сути это каскад цифровых фильтров настроенных настолько специфически к задаче что единственным методом настройки модели является обучение. Если я правильно понял..... В ручную точно не подберёшь. Ветвление может быть между конкретным событием. Если переменная А больше коэфицента то сюда, если меньше, то сюда. В целом занятно, но при этом должно передаваться какое то значение, да или нет. Ладно дела высокой материи :-)
Mihail Marchukajtes: По сути это каскад цифровых фильтров настроенных настолько специфически к задаче что единственным методом настройки модели является обучение. Если я правильно понял..... В ручную точно не подберёшь. Ветвление может быть между конкретным событием. Если переменная А больше коэфицента то сюда, если меньше, то сюда. В целом занятно, но при этом должно передаваться какое то значение, да или нет. Ладно дела высокой материи :-)
и я о том же
и была статья, типа леса предсказывают ..., чо то такое
не, ну почему же
есть же ручки для настройки выходной АЧХ, ими и меняют
просто алгоритм по большому счету один и тот же
а тут алгоритм обработки меняется или подбирается оптимальный путь перебором констант?
Да, в цифровых фильтрах сами константы то менять можно, но они задаются жёстко тобой, формируя некую модель сразу.
Структура дерева, ищет за тебя эти значения, согласно функции активации.
А вообще, куда не посмотри везде структура дерева :)
MLM-щики, структура дерева.
Власть, структура дерева.
Подчинённость в работе по найму, структура дерева.
Родственное наследие, структура дерева.
и т.д.
:)
Просто на досуге посмотри на древо на улице, и мысленно по рассуждай, начиная с основания дерева.
Просто пофантазируй. Разложи это дерево на разные виды подвиды и т.д. кто по ним бегает, какого цвета и т.д. ))
Я дофантазировался до муравьёв, гусениц, бабочек, которые бегают по своим ветвям :))
Увлекательная тренировка для понимания.
Тебе проще загуглить, функции активации в нейро сети.
Куда не посмотри везде структура дерева :)
MLM-щики, структура дерева.
Власть, структура дерева.
Работа по найму, структура дерева.
Просто на досуге посмотри на древо на улице, и мысленно по рассуждай, начиная с основания дерева.
Просто пофантазируй. Разложи это дерево на разные виды подвиды и т.д. кто по ним бегает, какого цвета и т.д. ))
Я дофантазировался до муравьёв, гусениц, бабочек, которые бегают по своим ветвям :))
Увлекательная тренировка для понимания.
Тебе проще загуглить, функции активации в нейро сети.
почитал
ну понял, понял как эта фича работает
то есть, чтобы не парить череп, мы решили задро..ть компостер.
хм, интересно ;)
Да, в цифровых фильтрах сами константы то менять можно, но они задаются жёстко тобой, формируя некую модель сразу.
Структура дерева, ищет за тебя эти значения, согласно функции активации.
А вообще, куда не посмотри везде структура дерева :)
MLM-щики, структура дерева.
Власть, структура дерева.
Подчинённость в работе по найму, структура дерева.
Родственное наследие, структура дерева.
и т.д.
:)
Просто на досуге посмотри на древо на улице, и мысленно по рассуждай, начиная с основания дерева.
Просто пофантазируй. Разложи это дерево на разные виды подвиды и т.д. кто по ним бегает, какого цвета и т.д. ))
Я дофантазировался до муравьёв, гусениц, бабочек, которые бегают по своим ветвям :))
Увлекательная тренировка для понимания.
Тебе проще загуглить, функции активации в нейро сети.
Вот именно что в нейросети. У дерева нет функции активации. Есть просто сравнение.
Вот именно что в нейросети. У дерева нет функции активации. Есть просто сравнение.
Хирасе как Вас тут занесло. Всё верно, и я так понимаю, что ветвление самого дерева добно иметь свой уровень обобщения. То есть этот узелок отвечает за определённый аспект модели между входным вектором и целевой. И если бы была возможность разложить задачу от общего к частному самостоятельно, то и обучение не нужно было бы делать, а тут когда данная структура велика и не известна приходится прибегать к обучению. А прав?Господа ОГОРОДНИКИ :-)))))) Сцуко чуть пузо не лопнул :-)
пока не известно, ведь написано с кучей грамматических ошибок и:
вход/выход - это обычный фильтр
а то что на выходе - это АЧХ
получение нужной АЧХ на выходе тут пресловуто называют обучением
причем один из спецов по деревьям счас жестко плачет по своим огромным слитым бабосам в одной из собственных веток на форуме
поэтому я и затеял вам тут этот разговор про листья желтые...Вот именно что в нейросети. У дерева нет функции активации. Есть просто сравнение.
Ну сами сетки, ведь тоже можно представить в виде дерева.
Получится, что у нейросетевого дерева, есть функции активации ))
то есть все таки дерево - это цифровой фильтр?
Дерево, это просто структура ветвлений.
Как ты эту структуру будешь применять, дело фантазии ))
Дерево, это просто структура ветвлений.
Как ты эту структуру будешь применять, дело фантазии ))
По сути это каскад цифровых фильтров настроенных настолько специфически к задаче что единственным методом настройки модели является обучение. Если я правильно понял..... В ручную точно не подберёшь. Ветвление может быть между конкретным событием. Если переменная А больше коэфицента то сюда, если меньше, то сюда. В целом занятно, но при этом должно передаваться какое то значение, да или нет. Ладно дела высокой материи :-)
и я о том же
и была статья, типа леса предсказывают ..., чо то такое
и где же Решетов
вобщем веду к тому, что лучше думать головой