"New Neural" est un projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5. - page 18
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En général, dans l'idéal, cela devrait être quelque chose comme ceci http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php.
Au moins, on peut se laisser guider par ce que l'esprit curieux d'un utilisateur non programmeur pourrait vouloir. :)
Aïe ! Ce n'est pas ce que je sais ?
A moins que vous ne deviniez. Je pense que je ne l'ai dit qu'à Victor jusqu'à présent.
Vous intriguez, vous vous vantez, vous invitez ? // souligner comme il convient.
à la demande du travailleur :)
Je vais vous le dire tout de suite : je ne pense pas que ça vous intéresse.
En général, l'idéal serait quelque chose comme ceci : http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php.
Uh-huh. Vous êtes un tueur. Il y a une licence qui coûte 1 000 grivnas... Regardez qui vous admire :)
En général, dans l'idéal, cela devrait être quelque chose comme ceci http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Au moins, on peut se laisser guider par ce que l'esprit curieux d'un utilisateur non programmeur pourrait vouloir. :)
Et maintenant, expliquez-moi un peu plus, lesquelles de ces nattes sont des types de réseaux neuronaux, des types de formation et quelles marques :
Entrée des données------------------Texte
Image
Générateur de signaux
Base de données SQL
Script utilisateur
Construit par l'utilisateur
Sortie de données------------------
Texte
Base de données SQL
Construite par l'utilisateur
Prétraitement---------------
Réorganisation des données
ACP
Suppression des valeurs aberrantes
Filtrage basé sur les requêtes
Statistiques
Script utilisateur
Visualisation interactive
Post-traitement-------------
Analyse et traçage des erreurs
Analyse de confiance
Analyse de sensibilité
Tests en temps réel
Paradigmes adaptatifs-------
Réseaux neuronaux statistiques
Réseaux neuronaux dynamiques
Machines à noyau
Méthodes bayésiennes
LSTM
Logique floue
Paradigmes d'optimisation-
Algorithmes génétiques
Essaim de particules
Monte carlo
Architectures---------------
MLP
MLP généralisé
Réseaux modulaires
Cartes auto-organisatrices
Gaz neuronaux
Apprentissage compétitif
Hebbian
FFCPA
Réseaux à base radiale
LSTM
Récurrent décalé dans le temps
Partiellement récurrent
Réseaux d'ondelettes
Entièrement récurrent
Neuro-fuzzy
Machines vectorielles de soutien
Architectures personnalisées
Conception de systèmes---------------
Basé sur des composants
Basé sur des plug-ins xml-ph-NET compatible
Interface utilisateur----------------
Construction graphique
Interface utilisateur évolutive
Interface graphique intégrée par blocs
Déploiement-------------------
Les solutions sont déployables
Composants compatibles .NET
Composants réutilisables
Déploiement évolutif
Utilisation libre de droits des systèmes déployés
Maintenant, expliquez-moi un lamer qui de ces types de mat sont des types de réseaux neuronaux, des types d'apprentissage et ce que sont les marques :
MLP généralisé
Réseaux modulaires -- ugh
Cartes auto-organisatrices
Gaz neuronaux
Apprentissage compétitif -- pas clair
Hébrides... je ne sais pas, mais si ce que je pense est intéressant...
FFCPA - je ne sais pas
Réseaux à base radiale
LSTM... peu importe.
Récurrent décalé dans le temps
Partiellement récurrent
Totalement récurrent Je me demande en quoi l'un diffère de l'autre.
Réseaux d'ondelettes - je ne sais pas
Neuro-fuzzy est à peu près ce dont je parlais.
Machines à vecteurs de support - je ne sais pas.
hz - quelque chose qui ne m'est pas familier.
Algorithmes génétiques pour l'apprentissage/optimisation :
Types de réseaux :
Au moins, il y a un plan de bataille.
Au fait, pourquoi n'ont-ils pas de BeckProps ? Ou est-ce que je rate quelque chose ?
Il n'y a que la génétique, l'essaim d'abeilles et Montecarlo ?