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le voici
Un coup d'œil rapide. Vous avez raison - la pornographie.)
Pourquoi un si grand jardin d'apports totalement désordonnés ? Quel est l'intérêt de mettre en même temps les valeurs absolues et leurs différences sur l'entrée ? Les Nets sont "ivres" de ça...
En fait, je prépare un fichier de données dans MT4, en y mettant tout ce que j'ai, et dans NEUROSHELL 2, je sélectionne directement, je combine, etc.
Le fait est que je prépare un fichier de données dans MT4 en joignant tout ce que j'ai, et dans NEUROSHELL 2 je sélectionne, combine, etc. directement.
Et pouvez-vous me montrer le fichier de données d'entrée pour NS2 ?
Et quel est le critère de classification de l'ensemble d'entrée, c'est-à-dire pourquoi déterminez-vous que tel ensemble d'ex. achète, tel autre vend ? Oups, je l'ai vu moi-même...
Z.U. Au fait, j'ai récupéré une NS2 relativement récente il y a quelques jours, juste pour l'expérimenter avec PNN...
En substance, les réseaux probabilistes sont moins exigeants dans la tâche de détermination du réseau d'entrée. Le réseau en formation utilise un algorithme de corrections individuelles du paramètre de lissage de chaque entrée ainsi que du paramètre de lissage global. C'est-à-dire que pendant la formation, les valeurs des paramètres de lissage individuels sont utilisées comme un outil d'analyse de la sensibilité de l'entrée : plus le paramètre pour cette entrée est important, plus l'entrée est importante pour le modèle. C'est-à-dire que le réseau n'est pas optimisé par le tableau d'entrée. Il est souhaitable de lui donner plus d'entrées (candidats).
Essayez de travailler avec eux. Je travaille aussi avec eux depuis un certain temps. Voici un indicateur pour préparer un fichier de données ou plutôt un script
Je vais y jeter un coup d'œil, merci.