Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Web sitesi politikasını ve kullanım şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Belki de aptalca bir soru.
Boyutu N'ye eşit olmayan vektörleri, N boyutundaki vektörlere ayarlanmış Kohonen haritası ile sınıflandırmak mümkün müdür. Prensipte, bir kişi bir top ile bir daire, bir kare ile bir küp, bir üçgen ile bir piramidi bire bağlayacaktır. sınıf. Umarım fikir açıktır.
Belki de aptalca bir soru.
Boyutu N'ye eşit olmayan vektörleri, N boyutundaki vektörlere ayarlanmış Kohonen haritası ile sınıflandırmak mümkün müdür. Prensipte, bir kişi bir top ile bir daire, bir kare ile bir küp, bir üçgen ile bir piramidi bire bağlayacaktır. sınıf. Umarım fikir açıktır.
Hayır, fikir net değil. Bir kişi aynı girdi matrisiyle video bilgilerini okur. Gözdeki alıcılar az ya da çok olmaz.
Farklı boyutlarda vektörler vermeyi öneriyorsunuz, ızgaradan nasıl yeterli bir cevap bekleyebilirsiniz ???
Belki de aptalca bir soru.
Boyutu N'ye eşit olmayan vektörleri, N boyutundaki vektörlere ayarlanmış Kohonen haritası ile sınıflandırmak mümkün müdür. Prensipte, bir kişi bir top ile bir daire, bir kare ile bir küp, bir üçgen ile bir piramidi bire bağlayacaktır. sınıf. Umarım fikir açıktır.
Koniye aşağıdan bakarsanız, o bir dairedir ve yandan bir üçgendir.
Silindir de döndürülebilir
Koniye aşağıdan bakarsanız, o bir dairedir ve yandan bir üçgendir.
Silindir de döndürülebilir
Üzgünüm, nöro oyunlarda yeniyim, bu yüzden sorular aptalca olabilir.
X1,X2 vektörleri kümesi vardır. X1={x1,x2,x3,} . Ve x1>> x3, x2>>x3. Her iki vektörün x1 ve x2'si yaklaşık olarak aynıdır.O zaman uzayda bu iki vektörün yakında olacağı ortaya çıkıyor. x3 olmasına rağmen en önemli özelliği . Ramlerimize göre, x1=ortalama periyodu, x2=RSI periyodu, x3=dağılım, x4=trend bileşeni. Daha sonra bu durumda, sınıflandırma esas olarak x1 ve x2 üzerinde gerçekleşecektir. Böyle bir durumdan nasıl kaçınılır ya da yine yoğun bir şekilde yavaşlarım.
Üzgünüm, nöro oyunlarda yeniyim, bu yüzden sorular aptalca olabilir.
X1,X2 vektörleri kümesi vardır. X1={x1,x2,x3,} . Ve x1>> x3, x2>>x3. Her iki vektörün x1 ve x2'si yaklaşık olarak aynıdır.O zaman uzayda bu iki vektörün yakında olacağı ortaya çıkıyor. x3 olmasına rağmen en önemli özelliği . Ramlerimize göre, x1=ortalama periyodu, x2=RSI periyodu, x3=dağılım, x4=trend bileşeni. Daha sonra bu durumda, sınıflandırma esas olarak x1 ve x2 üzerinde gerçekleşecektir. Böyle bir durumdan nasıl kaçınılır ya da yine yoğun bir şekilde yavaşlarım.
Belirli bir örnek verebilir ve belirli bir görev belirleyebilir misiniz?
Bu, konunun özünü anlamayı kolaylaştırır.
Belirli bir örnek verebilir ve belirli bir görev belirleyebilir misiniz?
Bu, konunun özünü anlamayı kolaylaştırır.
Görev, pazarı Trend Top, Trend Down, Trend Wdoc kümelerine bölecek bir vektör seçmektir.
Örneğin, X{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7} fantezisine göre bir vektör dizisi oluşturuyoruz.
х1= MA dönemi
х2= RSI dönemi
x3=MA değeri
x4= RSI değeri
x5=varyans ör. Bolinger
x6=trend bileşeni MA(N)-MA(N-1)
х7=MA sayısı ve fiyat kesişimleri
Ayrıca, bu vektörlerin dizisi Kohonen haritası tarafından kümelenirse, yakındaki vektörler yakın olacaktır. Öklid mesafelerinin x1, x2, x4, x7'den daha fazla etkileneceği ortaya çıktı. Her ne kadar x3, x5, x6'nın özellikleri daha önemli değilse de daha az değildir. -1 ... 1 aralığındaki tüm x'leri bir şekilde normalleştirmek mümkün, ancak bunu nasıl yapacağımı hayal edemiyorum. Ya da pazarın özelliklerini değer olarak yakın alın, sonra sinekle köfte karşılaştırmasını elde ederiz.
Görev, pazarı Trend Top, Trend Down, Trend Wdoc kümelerine bölecek bir vektör seçmektir.
Örneğin, X{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7} fantezisine göre bir vektör dizisi oluşturuyoruz.
х1= MA dönemi
х2= RSI dönemi
x3=MA değeri
x4= RSI değeri
x5=varyans ör. Bollinger
x6=trend bileşeni MA(N)-MA(N-1)
х7=MA sayısı ve fiyat kesişimleri
Ayrıca, bu vektörlerin dizisi Kohonen haritası tarafından kümelenirse, yakındaki vektörler yakın olacaktır. Öklid mesafelerinin x1, x2, x4, x7'den daha fazla etkileneceği ortaya çıktı. Her ne kadar x3, x5, x6'nın özellikleri daha önemli değilse de daha az değildir. -1 ... 1 aralığındaki tüm x'leri bir şekilde normalleştirmek mümkün, ancak bunu nasıl yapacağımı hayal edemiyorum. Ya da piyasanın özelliklerine yakın değer alın, o zaman köfte ile sinek karşılaştırmasını elde ederiz.
Demet halinde karışık atlar, insanlar... MA dönemi, MA değeri
Sorunları derinlemesine araştırmak için önce hazır programları ve onların yardımlarını kullanmayı deneyebilir misiniz?
Düşürücü, NS2
Demet halinde karışık atlar, insanlar... MA dönemi, MA değeri
Sorunları derinlemesine araştırmak için önce hazır programları ve onların yardımlarını kullanmayı deneyebilir misiniz?
Düşürücü, NS2
Örneğin tam olarak başarılı olmadığına katılıyorum. Sonra bir diğeri - yaşlı atları ve genç basketbolcuları boy, kilo, yaşa göre kümeliyoruz.Her yeni nesnenin kendi kümesine atanacağı açık görünüyor. Şimdi ağırlık=1/gerçek ağırlık. Boy ve yaşın yaklaşık olarak çakıştığı ve ağırlığın boy ve yaştan daha az bir büyüklük sırası olduğu durum (sineklerin pirzola ile karşılaştırılması). Bu durumda ağırlığın pratikte vektörü etkilemediği ve daha sonra basketbolcunun attan ayırt edilemez olduğu ortaya çıktı.