在交易中使用神经网络 - 页 23

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单层感知器只能在 "力量 "方面与混搭相竞争。但在混搭的交叉点进行交易是无稽之谈...IHMO。
 
TimeMaster:
单层感知器只能在 "力量 "方面与混搭相竞争。但在混搭的交叉点进行交易是无稽之谈...IHMO。

你在那里不需要权力，你只需要正确的配合。
 
Debugger:

你在那里不需要力量，你只需要正确的配合。
我不打算争论，但如果不及时调整刻度，感知器在字面上1-2天后就会变成垃圾，最多一个星期。而且经过调整，它已经有了活力。
该层中有多少个神经元？你至少可以找出大概的情况吗？
 

Debugger:

там не нужна сила, нужно правильно пристроиться

这就对了。如果你在那里有一个单层感知器，那只是因为正确的数据预处理，这始终是重点，在那里有70%的意义，所有的后续处理，作为一个规则，只是 "完成 "了问题。如果是这种情况，我可以向你保证，你可以不使用NS。 其他的东西（取决于要解决的问题的类型）--PCA，参考向量机的回归多项式，但NS是不必要的。只是其他的东西通常比NS要强得多

 
IronBird:


我不会和你争论，就像扎多诺夫叔叔说的那样，你们分开都很好......

而我对一切都感到厌烦......一切顺利。

你只需要把它弄清楚，或者说问自己正确的问题。

 

顺便说一下，数据准备在这种情况下没有起到任何作用。我根本就没有。

数据是原始的。

 

什么，你是以纯粹的形式提供价格吗？

 
Debugger:

顺便说一下，数据准备在这种情况下没有起到任何作用。我根本就没有。

数据是原始的。

对不起，但我觉得这很难让人相信。

我使用的是什么样的东西，我在神经网络委员会中使用了多达20万个神经元，初始水平的输入总数高达2000-50000。有了前处理，后处理。但市场仍然 "扭曲 "出所发现的模式，走自己的路。

 
一层只有125个神经元
 
Debugger:
一层只有125个神经元
所以我对外汇来说太 "聪明 "了，我就继续玩Doom2吧......
或者，也许有人能告诉我神经网络的其他方向？
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