Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1512
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Manchmal beneide ich Max Denisenko um seine abhängige Position, manchmal hat man die Nase so voll von der Arbeit, dass man nervöse Ticks bekommt, man geht um 3 Uhr nachts nach Hause und hat keine Zeit für seine Frau oder seine Kinder, man geht einfach ins Bett und schläft ein, und um 8 Uhr steht man wieder auf und so weiter im Kreis...
Also gut, Sie sollten sich nicht fortpflanzen und noch keine Frauen haben. Du musst erst zu einem Mann heranwachsen. Wenn du erwachsen bist, wirst du keinen Unsinn mehr schreiben müssen. Aber es ist wahrscheinlicher, dass Sie im Gefängnis oder in einer Anstalt landen, wenn Sie versuchen, die Dinge mit allen Mitteln zu ändern. Weil es in deinem Fall so offensichtlich ist. Und ja, erstellen Sie noch keine Idole für sich selbst, sonst wird Sanych des Schluckaufs überdrüssig.
Wie nennt man das gleichzeitige Training eines Gitters auf mehreren Symbolen, d.h. wenn die gleichen Parameter (Gewichte) eines Gitters auf mehreren Symbolen verwendet werden?
Ich würde es "Drawdown-Lernen" nennen, oder "Drawdown-Lernen", für die Bedeutung, warten Sie auf einen Artikel über "Drawdown-Lernen" von Pereverenko oder Denisenko, mit fortgeschrittenen OOP (>5 Vererbungstiefe), 90% Genauigkeit und das gleiche (gleiche) Verhältnis von Gewinn zu Drawdown im Test, oder wie in den guten alten Zeiten ohne jeden Test, alle auf Lern und mit martin, ein reiner Exponent)))
Ich würde es "Drawdown-Lernen" nennen, oder "Drawdown-Lernen", für die Bedeutung, warten Sie auf einen Artikel über "Drawdown-Lernen" von Pereverenko oder Denisenko, mit fortgeschrittenen OOP (mindestens 5 Vererbungstiefe), 90% Genauigkeit und das gleiche (gleiche) Verhältnis von Gewinn zu Drawdown im Test, oder wie in den guten alten Zeiten ohne jeden Test, alle auf Lern und mit martin, ein reiner Exponent)))
aber worum geht es?
aber in der Wirtschaft?
Im Geschäftsleben sollte es in der Regel so sein: ein "Bündel" von GPs, die irgendwie vorverarbeitet sind, am Eingang, ein Vektor zukünftiger Eigenschaften für jedes GP am Ausgang. Aber dafür braucht man synchronisierte Serien, die kann man nicht von einem Handelsplatz bekommen, man sollte es selbst machen, eine leichte De-Synchronisation wird einem einen Tester Gral geben, aber das echte Geschäft wird scheitern.
Was ist Maschenlernen über mehrere Symbole gleichzeitig, d. h. wenn dieselben Maschenparameter (Gewichte) für mehrere Symbole verwendet werden?
Transferlernen mb
Transferlernen mb.
Ich muss sofort einen Artikel über"Drawdown Learning" schreiben.
Transferlernen bedeutet, dass ausgewählte Neuronen/Schichten (in der Regel die ersten 1-2 Schichten), die auf einem Datensatz oder Algorithmus trainiert wurden, in einem anderen Gitter als Ersatzteil verwendet werden, z. B. für die Gestaltung von Bildern.
Im Geschäftsleben sollte es normalerweise so sein, dass ein "Bündel" von GPs irgendwie vorverarbeitet wird und ein Vektor zukünftiger Eigenschaften für jedes GP am Ausgang steht. Dies erfordert jedoch synchronisierte Zeilen, die Sie nicht von einem DC erhalten können, sondern selbst erstellen müssen. Eine leichte De-Synchronisierung und Sie erhalten einen Tester Gral, aber der echte wird scheitern.
Wenn ich synchronisierte Serien verwenden wollte, hätte ich damit keine Probleme, denn ich bin nicht mit TPs verbunden, zumindest nicht mit mir.
Transferlernen mb.
der Sinn dieser Aktivität ist es, stabile Muster (oder wie auch immer man sie nennen will) zu identifizieren, und sie sind stabil, weil sie auf verschiedenen BPs funktionieren, meine zaghaften Experimente in diesem Bereich zeigen, dass dies im Prinzip möglich ist... und infolgedessen nimmt die Robustheit zu (Verringerung des Anpassungsgrads)
Ich muss sofort einen Artikel über"Drawdown Learning" schreiben.
Transferlernen bedeutet, dass ausgewählte Neuronen/Schichten (in der Regel die ersten 1-2 Schichten), die auf einem Datensatz oder Algorithmus trainiert wurden, in einem anderen Raster als Ersatzteil verwendet werden, z. B. zur Stilisierung von Bildern.
nicht rotzfrech lol