신경망 사용에 대한 사례 연구 기술.pdf Christian L. Dunis 모델링 및 거래 EURUSD.pdf ED PONSI 외환 패턴 및 확률.pdf Gorban A.N. 신경정보학. 우리는 무엇이며, 어디로 가고 있으며, 우리의 길을 측정하는 방법 .pdf Haykin S. Kalman 필터링 및 신경망 .djvu Jonsson F. Markus. 실제 지형의 디지털화된 지도에서 차량의 최적 경로 찾기. Part 1.doc Jonsson F. Markus. 실제 지형의 디지털화된 지도에서 차량의 최적 경로 찾기. Part 2.doc Kondratenko V.V. 반복 신경망을 사용하여 외환 예측.pdf Krose B.. 신경망 소개. 1996.djvu Long, Parks 신경망 모델링.djvu Neural_Network_Trend_Predictor_Manual.pdf Simon D. 확장된 칼만 필터를 사용한 방사형 기저 신경망 훈련 ToshibaNeuronChip.pdf Barskii A.B. 신경망 인식, 제어, 의사 결정. 2004.pdf Berkinblit M.B. 신경망 1993.djvu Bastens D. 신경망과 금융 시장. 거래 운영의 의사 결정.djvu Vapnik V.N. 경험적 데이터에 대한 의존성 복원. 1997.djvu Vezhnevets A. 비표준 신경망 아키텍처.pdf Voronovsky G.K. 유전 알고리즘, 인공 신경망 및 가상 현실의 문제.pdf Voronovsky G.K. 유전 알고리즘, 인공 신경망 및 가상 현실의 문제.pdf Galushkin A.I. 신경망의 이론. 1권 2000.djvu Goldstein B.S. 지적 네트워크. 2000.djvu Gorban A.N. 신경망의 일반화된 근사 정리 및 추론 가능성.pdf Gorbunova E.O. 운동 기계 Kirdin의 알고리즘 보편성.pdf Gorbunova E.O. 신경 정보학의 방법. Kirdin 운동 기계에 대한 간단한 프로그램의 유한성과 결정성.pdf Jain Anil K. 인공 신경망 소개.pdf Dorrer M.G. 그룹 내 관계의 신경망에 의한 직관적 예측.pdf Dorrer M.G. 신경 정보학의 방법. 임의의 변환기를 사용한 반 계층 예측자에 의한 다차원 함수의 근사 .pdf Dubrovich V.I. Subbotin S.A. 퍼셉트론의 가속 학습 알고리즘 .pdf Ezhov A. Shumsky S. 신경 컴퓨팅과 경제 및 비즈니스에서의 응용 .djvu Zhukov L.A. 교육 및 연구 작업 수행을위한 신경망 기술 사용 .pdf Zaentsev I.V. 신경망 기본 모델. 1999.pdf Zakharov V.N. 코로셰프스키 V.F. 인공 지능. 3권. 소프트웨어 및 하드웨어 1990.pdf Callan R. 신경망의 기본 개념.pdf Kgur P.G. 신경망과 신경 컴퓨터.pdf Komashinsky V.I. 신경망과 제어 및 통신 시스템에서의 응용 2003.pdf Committee NN.pdf Korotkiy S. Hopfield 및 Hamming 신경망.pdf Korotkiy S. 신경망. 역전파 알고리즘.pdf Korotkiy S. 신경망. 선생님 없이 학습하기.pdf Korotkiy S. 신경망. Fundamentals.pdf Krisilov V.A. Kondartiuk A.V. 구별 가능성을 향상시키기 위해 신경망의 입력 데이터 변환.pdf Krisilov V.A. Oleshko D.N. 신경망 훈련 가속화 방법.doc Krisilov V..A. Chumichkin K.V. 훈련 샘플의 적응 형 단순화로 인한 신경망 훈련 가속화 .pdf Krislov V.A. 신경망 예측 작업에서 초기 데이터의 표현 .pdf Kruglov V.V. 퍼지 논리 및 인공 신경망 .djvu Kruglov, Borisov - 인공 신경망. 이론과 실제, 2002.djvu 크루글로프, 보리소프 - 인공 신경망. 이론과 실습, 2002.txt Liu B. 정의되지 않은 프로그래밍의 이론과 실습 2005.djvu McCulloch W., Pitts W. 신경 활동과 관련된 아이디어의 논리적 계산 .pdf Markel J.D. 연설의 선형 예측. 1980.djvu Mirkes E.M. 신경 컴퓨터. 표준 초안. 1998.pdf 제어의 최적화 문제를위한 수정 된 유전 알고리즘 .pdf Nabhan T.N. Zomaya A.. 기능 최적화를위한 신경망 구조 생성 문제 .pdf Napalkov A.. В., Pragina L.L. - 인간의 두뇌와 인공 지능.docx Oleshko D.N. 시계열의 행동을 예측하는 작업에서 신경망 훈련의 품질과 속도 향상.doc Oleshko D.N. 신경망 훈련의 품질과 속도 향상.doc Ostrovsky S. 정보 처리 용 신경망 2000.djvu Pavlidis T. 기계 그래픽 및 이미지 처리의 알고리즘.djvu Penrose R. 왕의 새로운 마음. 컴퓨터, 사고 및 물리학 법칙에 대해. 2003.djvu Pitenko A.A. GIS.pdf에서 분석 작업을 해결하는 데 신경망 기술 사용 Rutkovskaya D. 신경망 유전 알고리즘 및 퍼지 시스템 .djvu Senashova M.Yu. 신경망 오류. 시냅스 가중치의 오류 계산. 1998.pdf Subbotin S.A. 소련-CIS의 신경 사이버네틱스-발명 및 특허 분석 검토.pdf Tarasenko R.A. 시계열 예측 작업에서 신경망 훈련 샘플 형성시 상황 설명 크기 선택.doc Tarasenko R.A. 시계열 예측 작업에서 신경망 훈련 샘플의 품질 예비 추정.doc Terekhov S.A. 신경망 기계 훈련의 기술적 측면. 2006.pdf 타당성-투자.gif Tyumentsev Y.V. 지능형 자율 시스템 - 정보 기술에 대한 도전.pdf Wosserman F. 신경 컴퓨터 공학.doc Wosserman F. 신경 컴퓨터 공학. 이론과 실습.doc Haykin S. 신경망-전체 과정.djvu Tsaregorodtsev V.G. 훈련 된 인공 신경망을 통해 데이터 테이블에서 반 경험적 지식 생성.pdf
안타깝게도 구체적인 참조를 드릴 수는 없습니다. 위에서 나는 문헌 목록을 주었고, 누군가가 관심이 있다면 직접 검색해야 할 것입니다. 나는 더 이상 그러한 교육 활동, 도서 도서관 유지 관리 및 목록 작성에 참여하지 않을 것이며 감사하지 않으며 돈을 가져 오지 않습니다.
안타깝게도 구체적인 참고 문헌을 알려드릴 수는 없습니다. 위에 문헌 목록을 제공 했으므로 관심이있는 사람이 있으면 직접 검색해야합니다. 나는 더 이상 그러한 교육 활동, 도서 도서관 유지 관리 및 목록 작성에 참여하지 않을 것이며 감사하지 않으며 돈을 가져다주지 않습니다.
"돼지 앞에서 땀을 흘리지 마십시오..."
함수 공간에서 다중 기준 최적화에 대한 특정 알고리즘에 대한 링크를 원합니다. 그러나 제공 할 준비가되지 않은 경우 명확성을 위해 조용히 유지하는 것이 좋습니다.) 검색하는 데 시간을 낭비 할 준비가되지 않았습니다.
또한 최적화 알고리즘 세계 3 위 또는 1 위, 보편적으로 인정 받고 잘 알려진 PSO와 같은 최적화 알고리즘으로 혼동하지 않는 사람은 없으며, 그는 등급 끝에 회색 늑대, 잡초 등과 같이 아무도 들어 본 적이없는 이름을 알고 있습니다. 그는 리더를 가지고 있습니다))))
Еще раз здравствуй, Хабр! Меня зовут Мария Белялова, и я занимаюсь data science в мобильном фоторедакторе Prequel. Кстати, именно в нём и обработана фотография из шапки поста. Эта вторая статья в нашем цикле материалов про сравнение алгоритмов оптимизации для обучения нейросетей. В первой части мы сравнивали поведение 39 алгоритмов на тестовых...
번역이 중요한 것이 아닙니다.
백 세트가 FF에 의존한다는 것은 분명합니다.
어렵지 않다면 링크(기사, 책)를 가져오세요.
트레이딩, 자동매매 시스템 및 트레이딩 전략 테스트에 관한 포럼
유용한 문헌.
안드레이 딕, 2010.07.24 22:26
신경망, 유전 알고리즘
신경망 사용에 대한 사례 연구 기술.pdf
Christian L. Dunis 모델링 및 거래 EURUSD.pdf
ED PONSI 외환 패턴 및 확률.pdf
Gorban A.N. 신경정보학. 우리는 무엇이며, 어디로 가고 있으며, 우리의 길을 측정하는 방법 .pdf
Haykin S. Kalman 필터링 및 신경망 .djvu
Jonsson F. Markus. 실제 지형의 디지털화된 지도에서 차량의 최적 경로 찾기. Part 1.doc
Jonsson F. Markus. 실제 지형의 디지털화된 지도에서 차량의 최적 경로 찾기. Part 2.doc
Kondratenko V.V. 반복 신경망을 사용하여 외환 예측.pdf
Krose B.. 신경망 소개. 1996.djvu
Long, Parks 신경망 모델링.djvu
Neural_Network_Trend_Predictor_Manual.pdf
Simon D. 확장된 칼만 필터를 사용한 방사형 기저 신경망 훈련
ToshibaNeuronChip.pdf
Barskii A.B. 신경망 인식, 제어, 의사 결정. 2004.pdf
Berkinblit M.B. 신경망 1993.djvu
Bastens D. 신경망과 금융 시장. 거래 운영의 의사 결정.djvu
Vapnik V.N. 경험적 데이터에 대한 의존성 복원. 1997.djvu
Vezhnevets A. 비표준 신경망 아키텍처.pdf
Voronovsky G.K. 유전 알고리즘, 인공 신경망 및 가상 현실의 문제.pdf
Voronovsky G.K. 유전 알고리즘, 인공 신경망 및 가상 현실의 문제.pdf
Galushkin A.I. 신경망의 이론. 1권 2000.djvu
Goldstein B.S. 지적 네트워크. 2000.djvu
Gorban A.N. 신경망의 일반화된 근사 정리 및 추론 가능성.pdf
Gorbunova E.O. 운동 기계 Kirdin의 알고리즘 보편성.pdf
Gorbunova E.O. 신경 정보학의 방법. Kirdin 운동 기계에 대한 간단한 프로그램의 유한성과 결정성.pdf
Jain Anil K. 인공 신경망 소개.pdf
Dorrer M.G. 그룹 내 관계의 신경망에 의한 직관적 예측.pdf
Dorrer M.G. 신경 정보학의 방법. 임의의 변환기를 사용한 반 계층 예측자에 의한 다차원 함수의 근사 .pdf
Dubrovich V.I. Subbotin S.A. 퍼셉트론의 가속 학습 알고리즘 .pdf
Ezhov A. Shumsky S. 신경 컴퓨팅과 경제 및 비즈니스에서의 응용 .djvu
Zhukov L.A. 교육 및 연구 작업 수행을위한 신경망 기술 사용 .pdf
Zaentsev I.V. 신경망 기본 모델. 1999.pdf
Zakharov V.N. 코로셰프스키 V.F. 인공 지능. 3권. 소프트웨어 및 하드웨어 1990.pdf
Callan R. 신경망의 기본 개념.pdf
Kgur P.G. 신경망과 신경 컴퓨터.pdf
Komashinsky V.I. 신경망과 제어 및 통신 시스템에서의 응용 2003.pdf
Committee NN.pdf
Korotkiy S. Hopfield 및 Hamming 신경망.pdf
Korotkiy S. 신경망. 역전파 알고리즘.pdf
Korotkiy S. 신경망. 선생님 없이 학습하기.pdf
Korotkiy S. 신경망. Fundamentals.pdf
Krisilov V.A. Kondartiuk A.V. 구별 가능성을 향상시키기 위해 신경망의 입력 데이터 변환.pdf
Krisilov V.A. Oleshko D.N. 신경망 훈련 가속화 방법.doc
Krisilov V..A. Chumichkin K.V. 훈련 샘플의 적응 형 단순화로 인한 신경망 훈련 가속화 .pdf
Krislov V.A. 신경망 예측 작업에서 초기 데이터의 표현 .pdf
Kruglov V.V. 퍼지 논리 및 인공 신경망 .djvu
Kruglov, Borisov - 인공 신경망. 이론과 실제, 2002.djvu
크루글로프, 보리소프 - 인공 신경망. 이론과 실습, 2002.txt
Liu B. 정의되지 않은 프로그래밍의 이론과 실습 2005.djvu
McCulloch W., Pitts W. 신경 활동과 관련된 아이디어의 논리적 계산 .pdf
Markel J.D. 연설의 선형 예측. 1980.djvu
Mirkes E.M. 신경 컴퓨터. 표준 초안. 1998.pdf
제어의 최적화 문제를위한 수정 된 유전 알고리즘 .pdf
Nabhan T.N. Zomaya A.. 기능 최적화를위한 신경망 구조 생성 문제 .pdf
Napalkov A.. В., Pragina L.L. - 인간의 두뇌와 인공 지능.docx
Oleshko D.N. 시계열의 행동을 예측하는 작업에서 신경망 훈련의 품질과 속도 향상.doc
Oleshko D.N. 신경망 훈련의 품질과 속도 향상.doc
Ostrovsky S. 정보 처리 용 신경망 2000.djvu
Pavlidis T. 기계 그래픽 및 이미지 처리의 알고리즘.djvu
Penrose R. 왕의 새로운 마음. 컴퓨터, 사고 및 물리학 법칙에 대해. 2003.djvu
Pitenko A.A. GIS.pdf에서 분석 작업을 해결하는 데 신경망 기술 사용
Rutkovskaya D. 신경망 유전 알고리즘 및 퍼지 시스템 .djvu
Senashova M.Yu. 신경망 오류. 시냅스 가중치의 오류 계산. 1998.pdf
Subbotin S.A. 소련-CIS의 신경 사이버네틱스-발명 및 특허 분석 검토.pdf
Tarasenko R.A. 시계열 예측 작업에서 신경망 훈련 샘플 형성시 상황 설명 크기 선택.doc
Tarasenko R.A. 시계열 예측 작업에서 신경망 훈련 샘플의 품질 예비 추정.doc
Terekhov S.A. 신경망 기계 훈련의 기술적 측면. 2006.pdf
타당성-투자.gif
Tyumentsev Y.V. 지능형 자율 시스템 - 정보 기술에 대한 도전.pdf
Wosserman F. 신경 컴퓨터 공학.doc
Wosserman F. 신경 컴퓨터 공학. 이론과 실습.doc
Haykin S. 신경망-전체 과정.djvu
Tsaregorodtsev V.G. 훈련 된 인공 신경망을 통해 데이터 테이블에서 반 경험적 지식 생성.pdf
FF도 마찬가지죠?
100개의 집합을 검색할 때 그렇습니다. FF1을 통해 100개를 찾았다고 해서 평균값이 나쁘다고 해서 좋은 집합이 없다고 말할 수는 없습니다. FF2를 통해 좋은 평균 집합을 찾을 수 있기 때문입니다.
구성 요소는 다기능 공간에서 개별적으로 평가하거나 메타 평가 또는 통합 평가를 통해 모두 함께 평가할 수 있습니다.
이 주제에 대한 참고 문헌이 흥미롭습니다.
100개의 세트를 찾을 때 그렇습니다. FF1을 통해 100을 찾았다고 해서 나쁜 평균 집합이 좋은 집합이 없다고 말할 수는 없습니다. FF2를 통해 좋은 평균 집합을 찾을 수 있기 때문입니다.
1)
모순이란 무엇인가요?
파라미터 선택 == 최적화 알고리즘에서 파라미터 검색
모델 메트릭 추정 == 아쿠라시 추정을 사용한 FF 예시
어떤 부분에 동의하지 않으시나요?
특히 "손실 함수 != 품질 메트릭" 섹션을 읽어보세요. 이보다 더 명확하게 설명할 수 없을 것 같습니다.
2)
어떤 문제가 있다고 생각하시는지 자세히 설명해 주시겠어요? 예를 들어, 나는 보지 못합니다
이 주제에 대한 작품 링크가 흥미롭습니다.
안타깝게도 구체적인 참조를 드릴 수는 없습니다. 위에서 나는 문헌 목록을 주었고, 누군가가 관심이 있다면 직접 검색해야 할 것입니다. 나는 더 이상 그러한 교육 활동, 도서 도서관 유지 관리 및 목록 작성에 참여하지 않을 것이며 감사하지 않으며 돈을 가져 오지 않습니다.
"돼지 앞에서 땀을 흘리지 마십시오..."
안타깝게도 구체적인 참고 문헌을 알려드릴 수는 없습니다. 위에 문헌 목록을 제공 했으므로 관심이있는 사람이 있으면 직접 검색해야합니다. 나는 더 이상 그러한 교육 활동, 도서 도서관 유지 관리 및 목록 작성에 참여하지 않을 것이며 감사하지 않으며 돈을 가져다주지 않습니다.
"돼지 앞에서 땀을 흘리지 마십시오..."
이 주제에 대한 작품 링크가 흥미롭습니다.
교활함이 느껴집니다. 링크가 열리는지 확인합니다. "관심"이 있는 사람은 아무도 그것들을 파헤치지 않을 것입니다. 학문적 성격의 작품은 말할 것도 없고 안드레이의 씹어먹은 글은 아무도 읽지 않을 것입니다.
자신의 최적화 알고리즘의 순위를 계산할 수 있는 이 알기 쉬운 TOP을 본 사람이 있나요?
트레이딩, 자동매매 시스템 및 테스트 트레이딩 전략에 관한 포럼
트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩
mytarmailS, 2024.01.11 10:29 AM
또한 최적화 알고리즘 세계 3 위 또는 1 위, 보편적으로 인정 받고 잘 알려진 PSO와 같은 최적화 알고리즘으로 혼동하지 않는 사람은 없으며, 그는 등급 끝에 회색 늑대, 잡초 등과 같이 아무도 들어 본 적이없는 이름을 알고 있습니다. 그는 리더를 가지고 있습니다))))https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/
도서 라이브러리 유지 관리 및 목록화하기
모든 유용한 것이 돈을 가져다주는 것은 아닙니다)))))