Обсуждение статьи "Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I)"

 

Опубликована статья Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть 3): Интеграция с тестером стратегии - Обзор (I):

Многослойный перцептрон - это эволюция простого перцептрона, способного решать нелинейно разделяемые задачи. Вместе с алгоритмом обратного распространения можно эффективно обучить данную нейронную сеть. В третьей части серии статей о многослойном перцептроне и обратном распространении мы посмотрим, как интегрировать эту технику в тестер стратегий. Эта интеграция позволит использовать комплексный анализ данных и принимать лучшие решения для оптимизации торговых стратегий. В данном обзоре мы обсудим преимущества и проблемы применения этой методики.

Используя инструмент Figma, я разработал документацию и справочные материалы, которые использовал в дальнейшем.




Чтобы лучше понять контекст предыдущей темы, я оставлю объяснение потока сообщений, который мы установим для создания и обеспечения стабильной и безопасной связи. Моя идея заключается в том, чтобы изначально не углубляться в некоторые технические вопросы для того, чтобы облегчить понимание архитектуры, которой будем использоваться.

Автор: Jonathan Pereira

Причина обращения: