Нейронные сети - один из самых популярных классов алгоритмов для машинного обучения. В финансовом анализе они чаще всего применяются для прогнозирования, создания собственных индикаторов, алгоритмического трейдинга и моделирования рисков. Несмотря на все это, репутация у нейронных сетей подпорчена, поскольку результаты их применения можно...
우와! 따라서 뉴런 수를 과대평가하는 것도 해롭습니다. 일반화는 없지만 소음과 함께 암기됩니다.
글쎄, 정규화 \ 조기 중지 .. 그러나 당신이 직접 구현 :)) 그리고 나는 당신이 고통받는 패키지로도 느낍니다 ..
나는 여기 기사를 구글링했다.
이론가들!!
연습은 언제 합니까?
반복하지 않기 위해 Nikolai 가 인용에 반대하지 않기를 바랍니다. 나는 그와 완전히 동의합니다.
단순 근사기를 처리할 수 없습니까? ))
...
NN은 특징을 추출하지 않으며 특징이 입력으로 제공됩니다. 차원을 낮추거나 모든 조합을 기억합니다(뉴런 수 증가).
당신 자신이 기호를 추출한 다음 국회의 입력에 공급된다는 것이 분명합니다. 이미 징후가 있는 경우 NA가 필요한 이유는 무엇입니까?
분명히 우리는 다른 책과 다른 방식으로 읽었습니다.))
분명히 우리는 다른 책과 다른 방식으로 읽었습니다.))
거기에서 읽을 내용, 더 많은 뉴런 - 더 많은 재훈련. 더 적은 수의 뉴런 - 더 나쁜 근사값. 뉴런의 규범은 모두 규범이지만 시장에서는 비정상성으로 인해 일반적인 경우에는 여전히 작동하지 않습니다.
당신 자신이 기호를 추출한 다음 국회의 입력에 공급된다는 것이 분명합니다. 이미 징후가 있는 경우 NA가 필요한 이유는 무엇입니까?
분명히 우리는 다른 책과 다른 방식으로 읽었습니다.))
글쎄, 당신은 무엇을 어떻게 제출하는지 더 자세히 설명하고 다이어그램을 그리십시오 .. 그렇지 않으면 추측하기 어렵습니다
나는 평소와 같이 고전에 따라 그것을했습니다 .. 쓰레기를 입력으로 제공하고 쓰레기를 출력으로 받았습니다.
패키지 learningCurve, R, 학습 곡선.
네, 규범, 감사합니다) MB 나중에 시작하겠습니다
글쎄, 당신은 무엇을 어떻게 제출하는지 더 자세히 설명하고 다이어그램을 그리십시오 .. 그렇지 않으면 추측하기 어렵습니다
나는 평소와 같이 고전에 따라 그것을했습니다 .. 쓰레기를 입력으로 제공하고 쓰레기를 출력으로 받았습니다.
당신은 계획에 따라 여기에 있습니다.) Khaikin은 모든 것을 가지고 있습니다. 다시 쓰려면?)
글쎄, 당신은 컨볼루션 또는 무엇에 대해 이야기하고 있습니까? 그는 x ... m 페이지로 1000만큼 많은 것을 가지고 있습니다. :D
NN에 아무것도 가르치지 않으면 컨볼루션이 발생합니다. 바로 데이터 압축입니다.
그러나 MLP는 감독된 방법이며 이를 컨볼루션으로 사용하는 것은 일반적으로 다소 이상합니다.
글쎄, 당신은 컨볼루션 또는 무엇에 대해 이야기하고 있습니까? 그는 x ... m 페이지로 1000만큼 많은 것을 가지고 있습니다. :D
NN에게 아무 것도 가르치지 않으면 컨볼루션이 있습니다. 바로 데이터 압축입니다.
우리는 레이어로 시작했습니다.)
내가 가진 것과 가르치는 방법에 대해 자세히, 그리고 한 번 이상 말했습니다.
우리는 레이어로 시작했습니다.)
내가 가진 것과 가르치는 방법에 대해 자세히, 그리고 한 번 이상 말했습니다.
15-20 입구가 뭔지 이해가 안됨 + 몬테카를로가 거기에 어떻게 추가되었는지 이해가 안됨.. 가격은 아직까지
상세하지 않습니다 :)
레이어를 사용하면 모든 것이 일반적으로 명확합니다.