난수. 이러한 가중치를 사용하는 신경망은 입력과 출력 간에 올바른 관계를 가질 수있지만 이러한 실제 가중치가 작동하는 이유는 여전히 미스터리 입니다. 이것은 신경망의 신비한 속성입니다많은 과학자와 엔지니어가 그것을 피하는 이유입니다. 컴퓨터를 배신한 사람들이 퍼뜨리는 모든 과학 소설을 생각해 보십시오.
내 생각에 저자는 국회에서 훨씬 멀고 나보다 훨씬 멀다.))
Tsos에 따르면 97권. 33개의 챕터 중 그리드에 관한 유일한 챕터입니다. 일반적으로 그리드는 블랙박스로 간주됩니다. 결국 이것은 번역입니다.
반까지 읽고 웃으면서 여기서 멈췄다
난수. 이러한 가중치를 사용하는 신경망은 입력과 출력 간에 올바른 관계를 가질 수 있지만 이러한 실제 가중치가 작동하는 이유 는 여전히 미스터리 입니다. 이것은 신경망의 신비한 속성입니다 많은 과학자와 엔지니어가 그것을 피하는 이유입니다. 컴퓨터를 배신한 사람들이 퍼뜨리는 모든 과학 소설을 생각해 보십시오.
내 생각에 저자는 국회에서 훨씬 멀고 나보다 훨씬 멀다.))
Tsos에 따르면 97권. 33개의 챕터 중 그리드에 관한 유일한 챕터입니다. 일반적으로 그리드는 블랙박스로 간주됩니다. 결국 이것은 번역입니다.
대각선으로 읽으십시오. 꽤 흥미 롭습니다.
Tsos에 따르면 97권. 33개의 챕터 중 그리드에 관한 유일한 챕터입니다. 일반적으로 그리드는 블랙박스로 간주됩니다. 결국 이것은 번역입니다.
대각선으로 읽으십시오. 매우 흥미 롭습니다.
읽다...
이산 코사인 변환기를 만들면 아이디어가 탄생했습니다. 그리고 네트워크가 해당 계수를 선택하도록 강제합니다. 이 계수의 합은 깨끗한 신호를 제공합니다.
읽다...
이산 코사인 변환기를 만들면 아이디어가 탄생 했습니다. 그리고 네트워크가 해당 계수를 선택하도록 강제합니다. 이 계수의 합은 깨끗한 신호를 제공합니다.
어제 이것을 시도
결과는 알파 + 베타 = 1이고 알파 또는 베타가 0보다 작은 LPF와 동일합니다...
그런 다음 그래프를 봅니다. 오 예! 바로 보기 힘든 현실이다.
그런 다음 FFT의 두 그래프(허수부와 실수부)를 비교합니다.
우리는 머리에 머리카락을 찢고 이웃은 다층 매트를 듣습니다.
읽다...
이산 코사인 변환기를 만들면 아이디어가 탄생했습니다. 그리고 네트워크가 해당 계수를 선택하도록 강제합니다. 이 계수의 합은 깨끗한 신호를 제공합니다.
FFT를 사용하면 특정 그리드에서 주파수가 선택됩니다. 어떤 단계에 연결되지 않은 주파수를 찾는 것이 흥미롭고 창이 이동될 때 이러한 주파수가 가능한 한 오래 유지되도록 합니다.
FFT를 사용하면 특정 그리드에서 주파수가 선택됩니다. 어떤 단계에 연결되지 않은 주파수를 찾는 것이 흥미롭고 창이 이동될 때 이러한 주파수가 가능한 한 오래 유지되도록 합니다.
당신은 무언가를 찾을 수 있습니다. 여기서 NA는 필요하지 않지만 앞으로는 (주파수)가 작동하지 않습니다 ...
그러나 몇 가지 중요한 고조파만 남기고 신호를 "깨끗하게" 만들려면 다음을 시도할 수 있습니다.
신경망에 의해 매개변수가 제어되는 차량을 만들고자 하는 그의 오랜 염원을 충족시켰습니다.
마지막으로 간단한 TC를 만들었습니다. 두 진드기, 입구는 진드기의 교차점에 있지만 진드기의 기간은 뉴런에 의해 제어됩니다..
적응 형 필터로 밝혀졌습니다))
첫 번째 가격 차트
뉴런에 의해 제어되는 마스코트의 두 번째 기간
세 번째 균형
교육: Neuronka는 최대 이익을 얻을 수 있는 방식으로 기간을 관리하도록 교육받았습니다...
나는 이것이 기차이며 수수료가 없다고 즉시 말해야합니다 ...
삐걱 거리는 소리의 가치는 새롭고 더 복잡한 작업을 위해 생성 한 경험에 있습니다 ...
멋지지만 숫자를 생성합니다.
그런 다음 시계열
멋지지만 숫자를 생성합니다.
그런 다음 시계열
이익 창출을 가르쳐야 함))))))
이익 창출을 가르쳐야 함))))))
그럼 이익
당신은 패턴으로 시리즈를 생성하는 방법을 물었습니다 .. 이것이 내가하는 일입니다
이것은 다단계 프로세스 일뿐입니다.
이것을 구현하는 방법을 모르겠습니다 .... 아마도 더 간단한 형식이있을 수 있습니다 ...
입력에서 시장 시세 를 취하고 출력에서 더 "예측 가능한" 시리즈를 출력하는 것이 목표인 네트워크를 만들고 싶습니다.
하지만 '예측 가능성'이 필요해
더 예측 가능한 부분이 평균에 더 가까운 다른 공간(분포?)에 시리즈를 매핑합니다.
연기 코더
레이블이 있는 100-500 증분의 배치로 가정해 보겠습니다. 그런 다음 디코더에서 분포의 맨 위에 있는 샘플을 꺼냅니다.
레이블로 엔트로피 추정치를 붙인 다음 조건부 디코더에서 가장 낮은 엔트로피가 정의된 클래스의 mokushka를 가져옵니다. 글쎄, 이것은 일반적으로 일종의 사무라이 방식이다.
가장 예측 가능한 이유는 무엇입니까? 하지만 때문에