1) 시간과 하드웨어의 문제입니다 !!!! 누가 더 많은 시간과 더 강력한 하드웨어를 가지고 있느냐가 승패를 가릅니다.
2) 얻은 결과는 최고의 AO가 우연히 최고가 될 가능성이 가장 높기 때문에이 특정 AO가 최고라고 보장하지 않습니다 (방금 최고의 최대 값을 찾았습니다).
3) 함수에서 20-30 개 이상의 측정은 이미 추측 게임이며 실제 작업에서 아무도 백만 개의 매개 변수에 대한 방대한 측정 (측정 감소)에 대해 AO로 작업하지 않습니다.
4) 문제 자체가 잘못 구성되어 있으며 어떤 식 으로든 AO의 특성을 드러내지 않으며 모든 것이구축됩니다-최고의 최대 값을 찾을만큼 운이 좋은 사람이 승리합니다.
5) 10 회 반복을위한 함수에서 최대 값을 찾는 것은 정상적인 문제이며, 이는 AO의 효율성을 드러내며 이것이 문제가 정상 원에서 설정되는 방식입니다 ...
6) 하지만 자신이 전문가라고 생각하는 불경 한 사람과 이야기 할 때 무슨 소용이 있고 그의 친구이자 고문은 gpt 채팅 ))))
1. 블랙 박스는 10000 개 이상 실행할 수 없습니다. 아무리 강력한 하드웨어를 사용하더라도 도움이되지 않습니다.
2. 백만 개의 매개 변수에서 우연히 무작위가 아닌 결과를 얻을 수 없으며 무작위 검색에서는 결과가 평균화됩니다. 알고리즘이 더 나은 경우에만 다른 결과보다 더 나은 결과를 찾을 수 있습니다. 이를 이해하려면 약간의 확률 이론을 알고 있거나 최소한 분석 기술이 필요합니다.
3. 실제 문제에는 수십억 개의 변수, 즉 최신 생성 네트워크가 있습니다. 인간의 뇌에는 수십억 개의 뉴런이 있으며 여기서 말하는 내용을 이해하려면 매일 배워야 합니다.
4. 당신은 운이 좋지 않을 것입니다, 나는 당신에게 100 %를줍니다.
5. 확률 알고리즘은 허용 가능한 범위 내의 난수로 시작하며 반복 횟수가 적을수록 결과가 더 무작위적입니다. 또한 포인트 2를 참조하십시오.
В данной статье мы опишем только один из аспектов машинного обучения - функции активации. В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона вычисляет значение выходного сигнала на основе значений входного сигнала или набора входных сигналов. Мы покажем, что находится "под капотом".
This CRAN Task View contains a list of packages which offer facilities for solving optimization problems. Although every regression model in statistics solves an optimization problem, they are not part of this view. If you are looking for regression methods, the following views will also contain useful starting points: MachineLearning, Econometrics, Robust The focus of this task view is on Optimization Infrastructure Packages, General Purpose Continuous Solvers, Mathematical Programming Solvers, Specific Applications in Optimization, or Multi Objective Optimization.
친구 여러분, 안녕하세요!
전투가 있습니다, 환영합니다, 시끄러워요!!!
여기에는 처음부터 패배하는 옵션이 있습니다. 왜냐하면 당신은 소매에 많은 것을 가지고 있고 우리는 구식 방식으로 이진 분류를하기 때문입니다 :)
그리고 모든 함수를 신경망에 고통 없이 공급할 수 있는 것은 아닙니다.
여기서는 많은 것을 가지고 있고 우리는 구식 방식으로 이진 분류를 하고 있기 때문에 손해입니다.)
그리고 모든 함수를 신경망에 고통 없이 공급할 수 있는 것은 아닙니다.
사실, 백만 개의 매개 변수는 "위대한 이퀄라이저"이며 검색 공간이 너무 커서 어떤 알고리즘이 승자가 될지 모릅니다. 그리고 블랙 박스에 무엇이 들어있을지는 알 수 없습니다 (또는 오히려 알려져 있지만 "열쇠"를 찾아야합니다).
재미있어요, 금고를 여는 것과 같습니다!
사실, 백만 개의 매개 변수는 "위대한 이퀄라이저"이며 검색 공간이 너무 커서 어떤 알고리즘이 승자가 될지 모릅니다. 그리고 블랙 박스에 무엇이 들어있을지는 알 수 없습니다 (또는 오히려 알려져 있지만 "키"를 찾아야합니다).
재미 있고 금고를 여는 것과 같습니다!
모든 함수를 신경망에 고통 없이 공급할 수 있는 것은 아닙니다.
3년 전, 멀리 호주에서 온 친구가 저에게 다가와 알고리즘으로 비트코인을 채굴하자고 말했습니다. 사람들이 해시에서 7번째 숫자를 생성할 때 우리 알고리즘은 1시간 이내에 5번째 숫자까지 찾아낼 수 있었습니다..... 우리는 너무 늦었습니다.
그래서 여기에 있습니다. 누군가는 관심을 위해 챔피언십에 참가하려고 할 것이고, 그는 새롭고 밝은 아이디어를 내놓을 것이며, 그것은 그에게 유용 할 것입니다.
사실, 백만 개의 매개 변수는 "위대한 이퀄라이저"이며 검색 공간이 너무 커서 어떤 알고리즘이 승자가 될지 모릅니다. 그리고 블랙 박스에 무엇이 들어있을지는 알 수 없습니다 (또는 오히려 알려져 있지만 "키"를 찾아야합니다).
재미 있고 금고를 여는 것과 같습니다!
알고리즘의 문제가 아니라 유전학이나 군집 등의 문제입니다.
1) 시간과 철의 힘의 문제입니다 !!!! 더 많은 시간과 더 강한 철을 가진 사람이 이길 것입니다.
2) 최고의 AO는 우연히 최고가 될 가능성이 높기 때문에 얻은 결과가이 특정 AO가 최고라고 보장 할 수는 없습니다 (최고의 최대 값을 찾았을뿐입니다).
3) 함수에서 20-30개 이상의 측정은 이미 추측 게임이며 실제 문제에서는 아무도 백만 개의 매개 변수에 대한 방대한 측정에 대해 AO로 작업하지 않습니다(측정이 감소).
4) 문제 자체가 잘못 구성되어 있으며 어떤 식 으로든 AO의 특성을 드러내지 않으며 모든 것이 구축됩니다-최고의 최대 값을 찾을만큼 운이 좋은 사람이 승리합니다.
10 회 반복을위한 함수에서 최대 값을 찾는 것은 정상적인 문제이며, 이는 AO의 효율성을 드러내며 이것이 문제가 정상 원에서 설정되는 방식입니다 ...
그러나 자신이 전문가라고 생각하는 욕설과 그의 친구이자 고문이 gpt 채팅 )))))
이는 알고리즘의 문제가 아니라 유전학, 군집화 등의 문제입니다.
1) 시간과 하드웨어의 문제입니다 !!!! 누가 더 많은 시간과 더 강력한 하드웨어를 가지고 있느냐가 승패를 가릅니다.
2) 얻은 결과는 최고의 AO가 우연히 최고가 될 가능성이 가장 높기 때문에이 특정 AO가 최고라고 보장하지 않습니다 (방금 최고의 최대 값을 찾았습니다).
3) 함수에서 20-30 개 이상의 측정은 이미 추측 게임이며 실제 작업에서 아무도 백만 개의 매개 변수에 대한 방대한 측정 (측정 감소)에 대해 AO로 작업하지 않습니다.
4) 문제 자체가 잘못 구성되어 있으며 어떤 식 으로든 AO의 특성을 드러내지 않으며 모든 것이 구축됩니다-최고의 최대 값을 찾을만큼 운이 좋은 사람이 승리합니다.
5) 10 회 반복을위한 함수에서 최대 값을 찾는 것은 정상적인 문제이며, 이는 AO의 효율성을 드러내며 이것이 문제가 정상 원에서 설정되는 방식입니다 ...
6) 하지만 자신이 전문가라고 생각하는 불경 한 사람과 이야기 할 때 무슨 소용이 있고 그의 친구이자 고문은 gpt 채팅 ))))
1. 블랙 박스는 10000 개 이상 실행할 수 없습니다. 아무리 강력한 하드웨어를 사용하더라도 도움이되지 않습니다.
2. 백만 개의 매개 변수에서 우연히 무작위가 아닌 결과를 얻을 수 없으며 무작위 검색에서는 결과가 평균화됩니다. 알고리즘이 더 나은 경우에만 다른 결과보다 더 나은 결과를 찾을 수 있습니다. 이를 이해하려면 약간의 확률 이론을 알고 있거나 최소한 분석 기술이 필요합니다.
3. 실제 문제에는 수십억 개의 변수, 즉 최신 생성 네트워크가 있습니다. 인간의 뇌에는 수십억 개의 뉴런이 있으며 여기서 말하는 내용을 이해하려면 매일 배워야 합니다.
4. 당신은 운이 좋지 않을 것입니다, 나는 당신에게 100 %를줍니다.
5. 확률 알고리즘은 허용 가능한 범위 내의 난수로 시작하며 반복 횟수가 적을수록 결과가 더 무작위적입니다. 또한 포인트 2를 참조하십시오.
6. 헛된 것이 아니라 당신은 붙어 있습니다-pateushnik..... 전투적인 무지.
MQL5의 새로운 기능:
친구 여러분, 안녕하세요!
전투가 있습니다, 환영합니다, 시끄러워요!!!
집단 농장 만세!
전문가들을 부끄럽게 만들어 봅시다!
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