文章: 采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制 新评论 MetaQuotes 2016.10.18 09:19 新文章 采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制已发布：本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。第二阶段涉及微调, 在此神经网络由监督者训练。前文中已提供了有关它的详细信息, 所以我们在此不再复述。我将简单叙述, 不像我们前文用过的 "deepnet" 软件包, "darch" 软件包帮助我们实现更广泛的机会来构建并微调模型。更多详细信息将在创建模型时提供。图例. 1 显示 DN_SRBM 的结构和处理过程图例. 1. DN SRBM 的结构作者：Vladimir Perervenko 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制已发布：
本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。
第二阶段涉及微调, 在此神经网络由监督者训练。前文中已提供了有关它的详细信息, 所以我们在此不再复述。我将简单叙述, 不像我们前文用过的 "deepnet" 软件包, "darch" 软件包帮助我们实现更广泛的机会来构建并微调模型。更多详细信息将在创建模型时提供。图例. 1 显示 DN_SRBM 的结构和处理过程
图例. 1. DN SRBM 的结构
作者：Vladimir Perervenko