예, 디지털 필터 에서 상수 자체는 변경할 수 있지만 사용자가 엄격하게 설정하여 즉시 특정 모델을 형성합니다. 트리 구조는 활성화 함수에 따라 이러한 값을 찾습니다.
대체적으로 어딜봐도 나무의 구조가 곳곳에 :) MLM-schiki, 트리 구조. 전원, 트리 구조. 고용 종속, 트리 구조. 혈연 유산, 나무 구조. 등. :) 여유 시간에 거리에 있는 나무를 바라보고 나무 밑둥부터 정신적으로 추리하십시오. 상상만 하세요. 이 나무를 다른 유형, 아종 등으로 분해하십시오. 누가 그들에게 달려가는지, 어떤 색깔인지 등 )) 개미, 애벌레, 가지를 따라 달리는 나비에 대한 환상을 보았습니다 :)) 이해를 위한 흥미진진한 훈련.
어딜 봐도 나무의 구조가 곳곳에 :) MLM-schiki, 트리 구조. 전원, 트리 구조. 고용, 나무 구조. 여유 시간에 거리에 있는 나무를 바라보고 나무 밑둥부터 정신적으로 추리하십시오. 상상만 하세요. 이 나무를 다른 유형, 아종 등으로 분해하십시오. 누가 그들에게 달려가는지, 어떤 색깔인지 등 )) 개미, 애벌레, 가지를 따라 달리는 나비에 대한 환상을 보았습니다 :)) 이해를 위한 흥미진진한 훈련.
예, 디지털 필터 에서 상수 자체는 변경할 수 있지만 사용자가 엄격하게 설정하여 즉시 특정 모델을 형성합니다. 트리 구조는 활성화 함수에 따라 이러한 값을 찾습니다.
대체적으로 어딜봐도 나무의 구조가 곳곳에 :) MLM-schiki, 트리 구조. 전원, 트리 구조. 고용 종속, 트리 구조. 혈연 유산, 나무 구조. 등. :) 여유 시간에 거리에 있는 나무를 바라보고 나무 밑둥부터 정신적으로 추리하십시오. 상상만 하세요. 이 나무를 다른 유형, 아종 등으로 분해하십시오. 누가 그들에게 달려가는지, 어떤 색깔인지 등 )) 개미, 애벌레, 가지를 따라 달리는 나비에 대한 환상을 보았습니다 :)) 이해를 위한 흥미진진한 훈련.
신경망에서 활성화 기능을 검색하는 것이 더 쉽습니다.
그것이 바로 신경망에 있는 것입니다. 트리에는 활성화 기능이 없습니다. 다만 비교가 있을 뿐이다.
Итак, в своей предыдущей статье я сделал анализ кода простейшего индикатора и немного коснулся темы взаимодействия этого индикатора с клиентским терминалом MetaTrader 5. Теперь, прежде чем идти дальше, нам следовало бы повнимательнее присмотреться к результату компиляции эксперта, который отображается в закладке "Ошибки" окна "Инструменты...
히라세, 어떻게 여기까지 왔어? 맞습니다. 제가 이해하기로는 트리 자체의 분기에는 자체 일반화 수준이 있어야 합니다. 즉, 이 매듭은 입력 벡터와 대상 벡터 사이의 모델의 특정 측면을 담당합니다. 그리고 일반에서 특수로 작업을 자체적으로 분해 할 수 있다면 훈련을 할 필요가 없지만 여기에서이 구조가 크고 알려지지 않은 경우 훈련에 의존해야합니다. 그리고 그렇지? GARDENERS 여러분 :-)))))) Stsuko는 거의 배가 터질 뻔했습니다 :-)
마이클 마르쿠카이테스 : 히라세, 어떻게 여기까지 왔어? 맞습니다. 제가 이해하기로는 트리 자체의 분기에는 자체 일반화 수준이 있어야 합니다. 즉, 이 매듭은 입력 벡터와 대상 벡터 사이의 모델의 특정 측면을 담당합니다. 그리고 일반에서 특수로 작업을 자체적으로 분해 할 수 있다면 훈련을 할 필요가 없지만 여기에서이 구조가 크고 알려지지 않은 경우 훈련에 의존해야합니다. 그리고 그렇지? GARDENERS 여러분 :-)))))) Stsuko는 거의 배가 터질 뻔했습니다 :-)
문법 오류가 많고 다음과 같이 작성되었기 때문에 아직 알려지지 않았습니다.
입/출력은 일반 필터입니다.
출력에 있는 것은 주파수 응답입니다.
출력에서 원하는 주파수 응답을 얻는 것을 훈련이라고 합니다.
게다가, 나무 전문가 중 한 명이 이제 포럼의 자신의 스레드 중 하나에서 거대한 병합된 개코원숭이를 위해 열심히 울고 있습니다.
확인.
다음은 Maxim의 코드입니다.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1862#comment_17290073
디지털 필터가 생각난다
내가 기억하는 한 디지털 필터에서 상수 값은 정적입니다.
즉, 이러한 상수 값에서 특정 모델이 즉시 조립됩니다.
Max에는 If의 논리적 분기가 있으므로 이것은 트리입니다.
그건 그렇고 맥스.
생각하지 않았다? Ifs 트리를 삼항 연산자 트리로 교체 z = (x > y) ? x : y;
결국 삼항 분기는 If보다 빠릅니다.
큰 나무에 딱 맞습니다.
내가 기억하는 한 디지털 필터에서 상수 값은 정적입니다.
즉, 이러한 상수 값에서 특정 모델이 즉시 조립됩니다.
Max에는 If의 논리적 분기가 있으므로 이것은 트리입니다.
그건 그렇고 맥스.
생각하지 않았다? Ifs 트리를 삼항 연산자 트리로 교체 z = (x > y) ? x : y;
결국 삼항 분기는 If보다 빠릅니다.
큰 나무에 딱 맞습니다.
이유없이
출력 주파수 응답을 조정하기 위한 노브가 있습니다.
알고리즘은 기본적으로 동일합니다
여기에서 처리 알고리즘이 변경되거나 동일한 알고리즘에서 상수의 열거 및 대체에 의해 최적의 경로가 선택됩니까?
이유없이
출력 주파수 응답을 조정하기 위한 노브가 있습니다.
알고리즘은 기본적으로 동일합니다
여기에서 처리 알고리즘이 변경되거나 상수의 열거에 의해 최적의 경로가 선택됩니까?
예, 디지털 필터 에서 상수 자체는 변경할 수 있지만 사용자가 엄격하게 설정하여 즉시 특정 모델을 형성합니다.
트리 구조는 활성화 함수에 따라 이러한 값을 찾습니다.
대체적으로 어딜봐도 나무의 구조가 곳곳에 :)
MLM-schiki, 트리 구조.
전원, 트리 구조.
고용 종속, 트리 구조.
혈연 유산, 나무 구조.
등.
:)
여유 시간에 거리에 있는 나무를 바라보고 나무 밑둥부터 정신적으로 추리하십시오.
상상만 하세요. 이 나무를 다른 유형, 아종 등으로 분해하십시오. 누가 그들에게 달려가는지, 어떤 색깔인지 등 ))
개미, 애벌레, 가지를 따라 달리는 나비에 대한 환상을 보았습니다 :))
이해를 위한 흥미진진한 훈련.
신경망에서 활성화 기능을 검색하는 것이 더 쉽습니다.
어딜 봐도 나무의 구조가 곳곳에 :)
MLM-schiki, 트리 구조.
전원, 트리 구조.
고용, 나무 구조.
여유 시간에 거리에 있는 나무를 바라보고 나무 밑둥부터 정신적으로 추리하십시오.
상상만 하세요. 이 나무를 다른 유형, 아종 등으로 분해하십시오. 누가 그들에게 달려가는지, 어떤 색깔인지 등 ))
개미, 애벌레, 가지를 따라 달리는 나비에 대한 환상을 보았습니다 :))
이해를 위한 흥미진진한 훈련.
신경망에서 활성화 기능을 검색하는 것이 더 쉽습니다.
존경
이 기능이 어떻게 작동하는지 이해합니다.
즉, 두개골이 치솟지 않기 위해 퇴비통을 폭파하기로 결정했습니다.
흠 흥미롭네요 ;)
예, 디지털 필터 에서 상수 자체는 변경할 수 있지만 사용자가 엄격하게 설정하여 즉시 특정 모델을 형성합니다.
트리 구조는 활성화 함수에 따라 이러한 값을 찾습니다.
대체적으로 어딜봐도 나무의 구조가 곳곳에 :)
MLM-schiki, 트리 구조.
전원, 트리 구조.
고용 종속, 트리 구조.
혈연 유산, 나무 구조.
등.
:)
여유 시간에 거리에 있는 나무를 바라보고 나무 밑둥부터 정신적으로 추리하십시오.
상상만 하세요. 이 나무를 다른 유형, 아종 등으로 분해하십시오. 누가 그들에게 달려가는지, 어떤 색깔인지 등 ))
개미, 애벌레, 가지를 따라 달리는 나비에 대한 환상을 보았습니다 :))
이해를 위한 흥미진진한 훈련.
신경망에서 활성화 기능을 검색하는 것이 더 쉽습니다.
그것이 바로 신경망에 있는 것입니다. 트리에는 활성화 기능이 없습니다. 다만 비교가 있을 뿐이다.
그것이 바로 신경망에 있는 것입니다. 트리에는 활성화 기능이 없습니다. 다만 비교가 있을 뿐이다.
히라세, 어떻게 여기까지 왔어? 맞습니다. 제가 이해하기로는 트리 자체의 분기에는 자체 일반화 수준이 있어야 합니다. 즉, 이 매듭은 입력 벡터와 대상 벡터 사이의 모델의 특정 측면을 담당합니다. 그리고 일반에서 특수로 작업을 자체적으로 분해 할 수 있다면 훈련을 할 필요가 없지만 여기에서이 구조가 크고 알려지지 않은 경우 훈련에 의존해야합니다. 그리고 그렇지? GARDENERS 여러분 :-)))))) Stsuko는 거의 배가 터질 뻔했습니다 :-)
문법 오류가 많고 다음과 같이 작성되었기 때문에 아직 알려지지 않았습니다.
입/출력은 일반 필터입니다.
출력에 있는 것은 주파수 응답입니다.
출력에서 원하는 주파수 응답을 얻는 것을 훈련이라고 합니다.
게다가, 나무 전문가 중 한 명이 이제 포럼의 자신의 스레드 중 하나에서 거대한 병합된 개코원숭이를 위해 열심히 울고 있습니다.
그것이 내가 노란 잎에 대해 여기에서 이 대화를 시작한 이유입니다 ...그것이 바로 신경망에 있는 것입니다. 트리에는 활성화 기능이 없습니다. 다만 비교가 있을 뿐이다.
글쎄, 그리드 자체도 나무로 표현될 수 있기 때문입니다.
신경망 트리에 활성화 기능이 있음이 밝혀졌습니다))
그것은 모두 같은 트리가 디지털 필터 입니까?
트리는 분기 구조일 뿐입니다.
이 구조를 어떻게 적용할지는 상상의 문제입니다))