Uso de redes neuronales en el comercio - página 23
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Un perceptrón de una sola capa sólo puede competir con los mash-ups en términos de "potencia". Pero comerciar en la intersección de los mash-ups no tiene sentido... IHMO.
No se necesita potencia allí, sólo se necesita el ajuste correcto
No necesitas fuerza ahí, sólo necesitas el ajuste correcto
¿Cuántas neuronas hay en la capa? ¿Puede al menos averiguarlo de forma aproximada?
Debugger:
там не нужна сила, нужно правильно пристроиться
Así es. Si tiene un perceptrón de una sola capa, es simplemente porque la correcta preparación previa de los datos, que es siempre el punto, tiene el 70% de todo el sentido allí, todo el procesamiento posterior, por regla general, sólo "termina" el problema. Si este es el caso, puedo asegurar que se puede prescindir de NS. Algo más (depende del tipo de problema a resolver) - PCA, polinomios de regresión de la máquina de vectores de referencia, pero NS no es necesario. Todo lo demás suele ser mucho más robusto que NS
No voy a discutir contigo, como dice el tío Zadornov, estás bien aparte...
y estoy harto de todo... todo funciona.
Sólo hay que acertar, o más bien hacerse las preguntas adecuadas.
Por cierto, la preparación de los datos no juega ningún papel en este caso. No lo tengo en absoluto.
Los datos vienen en bruto.
¿Qué, estás sirviendo los precios en forma pura?
Por cierto, la preparación de los datos no juega ningún papel en este caso. No lo tengo en absoluto.
Los datos llegan en bruto.
Perdone, pero me cuesta creerlo.
En los comités de las redes neuronales he utilizado hasta 200 000 neuronas con un número total de entradas en el nivel inicial de hasta 2000-50 000 mil. Con preprocesamiento, postprocesamiento. Pero el mercado siguió "torciéndose" fuera de los patrones encontrados y siguió su propio camino.
una capa de 125 neuronas solamente
¿O tal vez alguien pueda decirme dónde ir con las redes neuronales?