NN için giriş değerleri nasıl doğru bir şekilde oluşturulur. - sayfa 13
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
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Millet, "evlenme" için özür dilerim.
Bu yönde kimse çalışmadı mı?
Önsel bilgi olmadan faydalı bilgileri "avlama" fikri cazip görünüyor. Gerçekten işimizde nasıl kullanılabileceğini merak ediyorum?
Millet, "evlenme" için özür dilerim.
Bu yönde kimse çalışmadı mı?
Önsel bilgi olmadan faydalı bilgileri "avlama" fikri cazip görünüyor. Gerçekten işimizde nasıl kullanılabileceğini merak ediyorum?
bunun gibi geri bildirim
Karşılıklı bilgi bir amaç fonksiyonu olarak önerilmiştir. Yani, bu öğretmensiz öğrenme seçeneğidir.
Ama sonunda ne olacak? Bazı kayan vektörler, yani. çok boyutlu hareket ?
bunun gibi geri bildirim
Hayır, daha çok PCA gibi.
Hayır, karşılıklı bilgi amaç fonksiyonu olarak sunulmaktadır. Yani, bu öğretmensiz öğrenme seçeneğidir.
Neden? Eğer korelasyon - amaç fonksiyonu eğitim sırasında birlik olma eğilimindedir. Prensip olarak, normal optimizasyondan büyük farklılıklar görmüyorum.
2 YuraZ. İnsanlar yukarı çekiyor, bu sevindirici.
Belirtilen branştaki uzmanınız benim ilk tanıdığımdı. Kodu için çok teşekkür ederim. Burada biraz düzeltilmiş ve dekore edilmiş halini alıntılayacağım. Yeni başlayanlar için, bu kadar.
benim versiyonumda, eğitimden sonraki çıktıyı test desenindeki gerçek çıktıyla kesinlikle karşılaştırdım, sen sadece bir hatasın
Sürümünüzü deniyorum - henüz öğretmeyi başaramadım!
benim versiyonumda eğitim daha hızlıydı
Önsel bilgi olmadan faydalı bilgileri "avlama" fikri cazip görünüyor. Gerçekten işimizde nasıl kullanılabileceğini merak ediyorum?
I(X, Y) fonksiyonu hakkında ne bilinir?
IMHO, PCA (temel bileşen analizi) veya PCA (temel bileşen analizi) ve devridaim ağları ihtiyacınız olan şeydir.
Neden? Eğer korelasyon - amaç fonksiyonu eğitim sırasında birlik olma eğilimindedir. Prensip olarak, normal optimizasyondan büyük farklılıklar görmüyorum.
"Hayır" geri bildirime atıfta bulunur :). Bir amaç fonksiyonu olarak korelasyona gelince, gerçekten akraba bir karşılıklı bilgi gibi görünüyor. Ancak formüller farklı olduğu için öğrenme yörüngesi farklı olabilir. Az ya da çok karmaşık bir sistem için, küresel bir ekstremumu vuracağına güvenmek genellikle zordur. Ve farklı öğrenme yörüngeleri için ortaya çıkan yerel ekstremum farklı olabilir.
Millet, "evlenme" için özür dilerim.
Bu yönde kimse çalışmadı mı?
Önsel bilgi olmadan faydalı bilgileri "avlama" fikri cazip görünüyor. Gerçekten işimizde nasıl kullanılabileceğini merak ediyorum?
Bu alıntının nereden olduğunu öğrenebilir miyim? Bir keresinde gürültüden faydalı bir sinyal çıkarmaya çalıştım ama iş yarım kaldı.