Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1865
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und das ist der Code von Maxim,
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1862#comment_17290073
erinnert mich persönlich an einen digitalen Filter.
Soweit ich mich erinnere, sind die konstanten Werte in einem digitalen Filter statisch.
Das heißt, aus diesen konstantenWerten wirdsofort ein bestimmtes Modell zusammengestellt.
Bei Max handelt es sich um eine logische Verzweigung von If, weshalb es sich um einen Baum handelt.
Übrigens, Max.
Haben Sie daran gedacht, den If-Baum durch einen ternären Operatorbaum z = (x > y) zu ersetzen? x : y;
Die ternäre Verzweigung ist schneller als die If-Verzweigung
. Sie ist ideal für große Bäume.
Soweit ich mich erinnere, sind die konstanten Werte in einem digitalen Filter statisch.
Das heißt, diese konstantenWerte werden sofort zur Erstellung eines bestimmten Modells verwendet.
Bei Max ist es eine logische Verzweigung von Wenn, also ein Baum.
Übrigens, Max.
Haben Sie daran gedacht, den If-Baum durch einen ternären Operatorbaum z = (x > y) zu ersetzen? x : y;
Weil ternäre Verzweigungen schneller funktionieren als If
- genau richtig für große Bäume.
Nein, warum nicht?
gibt es Drehknöpfe zur Einstellung des Ausgangsfrequenzgangs.
Es ist nur so, dass der Algorithmus im Grunde derselbe ist.
Und hier, ändern Sie den Verarbeitungsalgorithmus oder finden Sie den besten Weg durch Ausprobieren und Ersetzen von Konstanten in ein und demselben Algorithmus?
Nein, ich wüsste nicht, warum nicht.
Es gibt Drehknöpfe zur Einstellung des Ausgangsfrequenzgangs.
Es ist nur so, dass der Algorithmus im Grunde derselbe ist.
Und hier wird der Verarbeitungsalgorithmus geändert, oder der optimale Weg wird gefunden, indem versucht wird, Konstanten zu ändern?
Ja, Sie können Konstanten in digitalen Filtern ändern, aber sie werden von Ihnen definiert und bilden gleichzeitig eine Art Modell.
Die Baumstruktur sucht für Sie nach diesen Werten entsprechend der Aktivierungsfunktion.
Im Allgemeinen gibt es überall, wo man hinschaut, eine Struktur des Baumes :)
MLM-men, Struktur des Baumes.
Macht, Baumstruktur.
Unterordnung in der Beschäftigung, Struktur des Baumes.
Verwandtschaftliches Erbe, Baumstruktur.
usw.
:)
Schauen Sie sich den Baum draußen in Ruhe an und denken Sie von der Basis des Baumes aus.
Entscheiden Sie sich einfach. Zerlegen Sie diesen Baum in verschiedene Unterarten usw., wer auf ihnen läuft, welche Farbe sie haben usw. ))
Ich habe mir vorgestellt, wie Ameisen, Raupen und Schmetterlinge auf ihren Zweigen herumlaufen :)))
Es ist eine lustige Übung, um zu verstehen.
Sie können googeln, Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen.
Überall, wo man hinschaut, gibt es eine Baumstruktur :)
MLM-Leute, Baumstruktur.
Macht, Struktur des Baumes.
Beschäftigung, Struktur des Baumes.
Schauen Sie sich den Baum in aller Ruhe draußen an und denken Sie von der Basis des Baumes aus.
Fantasieren Sie einfach. Zerlegen Sie diesen Baum in verschiedene Unterarten usw., wer auf ihnen läuft, welche Farbe sie haben usw. ))
Ich habe mir vorgestellt, wie Ameisen, Raupen und Schmetterlinge auf ihren Zweigen herumlaufen :)))
Es ist eine lustige Übung, um zu verstehen.
Es ist einfacher für Sie, nach Aktivierungsfunktionen in einem neuronalen Netz zu googeln.
lesen
Nun, ich habe verstanden, wie das Ding funktioniert.
Um Ihnen nicht den Kopf zu verdrehen, haben wir beschlossen, mit dem Komposter zu schrauben.
hmm, interessant ;)
Ja, bei digitalen Filtern können Sie die Konstanten selbst ändern, aber sie werden von Ihnen starr festgelegt und bilden sofort eine Art Modell.
Die Baumstruktur sucht für Sie nach diesen Werten, entsprechend der Aktivierungsfunktion.
Im Allgemeinen gibt es überall, wo man hinschaut, eine Struktur des Baumes :)
MLM-men, Struktur des Baumes.
Macht, Baumstruktur.
Unterordnung in der Beschäftigung, Struktur des Baumes.
Verwandtschaftliches Erbe, Baumstruktur.
usw.
:)
Schauen Sie sich den Baum draußen in Ruhe an und denken Sie von der Basis des Baumes aus.
Entscheiden Sie sich einfach. Zerlegen Sie diesen Baum in verschiedene Unterarten usw., wer auf ihnen läuft, welche Farbe sie haben usw. ))
Ich habe mir vorgestellt, wie Ameisen, Raupen und Schmetterlinge auf ihren Zweigen herumlaufen :)))
Es ist eine lustige Übung, um zu verstehen.
Es ist einfacher für Sie, nach Aktivierungsfunktionen in einem neuronalen Netz zu googeln .
Genau das, was in einem neuronalen Netz steckt. Ein Baum hat keine Aktivierungsfunktion. Wir haben nur einen Vergleich.
Das ist genau das, was in dem neuronalen Netz steckt. Der Baum hat keine Aktivierungsfunktion. Es gibt einfach einen Vergleich.
Hirase, wie Sie hierher gekommen sind. Das ist richtig, und ich verstehe, dass die Verzweigung des Baumes selbst eine eigene Ebene der Verallgemeinerung hat. Das heißt, dieser Knoten ist für einen bestimmten Aspekt des Modells zwischen dem Eingangsvektor und dem Zielvektor verantwortlich. Und wenn es möglich wäre, das Problem unabhängig vom Allgemeinen in das Spezielle zu zerlegen, wäre kein Training nötig, aber hier, wo diese Struktur groß und unbekannt ist, müssen wir auf Training zurückgreifen. Ist das richtig? Die Herren der GARDENers :-)))))) Mir ist fast der Kragen geplatzt :-)
noch nicht bekannt, denn es ist mit vielen grammatikalischen Fehlern geschrieben und:
der Eingang/Ausgang ist ein normaler Filter
und die Ausgabe ist die AFC.
Das Erreichen der gewünschten AFC am Ausgang wird bekanntlich als Training bezeichnet.
und einer der Baumexperten weint jetzt in einem seiner eigenen Threads in diesem Forum um seine riesigen Pfennige
Deshalb habe ich dich in dieses Gespräch über gelbe Blätter verwickelt...Das ist genau das, was in dem neuronalen Netz steckt. Der Baum hat keine Aktivierungsfunktion. Es gibt nur einen Vergleich.
Nun, die Maschen selbst können auch in Form eines Baumes dargestellt werden.
Ein neuronaler Netzbaum hat also eine Aktivierungsfunktion ))
Ein Baum ist also doch ein digitaler Filter?
Ein Baum ist nur eine verzweigte Struktur.
Wie man diese Struktur anwendet, ist eine Sache der Phantasie ))