在交易中使用神经网络 - 页 38

[Aleksei Morozov]

给NeuroSolutions的用户一个问题。有人用过科霍宁吗？以下任何一种：LineK, SquareK, DiamondK。或者说是 "标准"（StandardFull），"良心"（ConscienceFull）。

[Vizard]

Demi:
那么神秘的照片是什么呢？

那里没有什么神秘的东西...

[solar]

Demi:
那么，这些神秘的照片是怎么回事？

货币指数，并没有什么神秘的地方。 )))

[[删除]]

solar:

这些指数是货币指数，没有什么神秘之处。 )))

它们显示了什么？

[Vladimir Gomonov]

FAGOTT:

它们显示了什么？

对 "状态套利 "的厚重挑衅。

[[删除]]

我在星期五晚上也有幻觉。

有开胃菜，有开胃菜!

[solar]

FAGOTT:

我在星期五晚上也有幻觉。

有开胃菜，有开胃菜!

在这种情况下，双硫仑可以提供帮助。或丁丙诺啡。

[[删除]]

solar:

这就像在看))))蓝色的是欧元，绿色的是英镑。Eurobucks图表.我不会写一篇聪明的文章。你可以看到这一切。

什么和为什么？

[Дмитрий]

你们好。

有没有人试过以下类型的建筑。

1. 第一个Kohonen图 被训练出来，我们称它为SOM_in。它将对输入数据进行预处理。
2. 第二个Kohonen图被训练为SOM_out。它被训练来对输出的例子进行分类。
3. 在输入中学习perseptron，它有来自SOM_in的簇数，而响应是来自SOM_out的簇。
4. 而另一个perseptron被训练来 "解码 "SOM_out的群集数，使之成为最终的预测数据。

???

[Mihail Marchukajtes]

TimeMaster:

你们好。

有没有人试过以下类型的建筑。

1. 第一个Kohonen图被训练出来，我们称它为SOM_in。它将对输入数据进行预处理。
2. 第二个Kohonen图被训练为SOM_out。它被训练来对输出的例子进行分类。
3. 在输入中学习perseptron，它有来自SOM_in的簇数，而响应是来自SOM_out的簇。
4. 而另一个perseptron被训练来 "解码 "SOM_out的群集数，使之成为最终的预测数据。

??

我想没有人试过这样做。这是一个有点棘手的问题。但你试试吧。以后再告诉我...