Recherche d'un motif arbitraire à l'aide d'un réseau neuronal - page 9
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...mais sur la base de quel critère de probabilité de corrélation...
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Un réseau neuronal peut être entraîné à classer et à cataloguer des images, mais sur la base de quel critère de probabilité d'attribuer telle ou telle image à une certaine catégorie du catalogue cela se produira, c'est l'erreur probable de tout réseau neuronal.
Avec le temps, les images déjà mémorisées finiront par s'effacer avec l'aggravation des résultats de la réaction sur ces images. Ainsi, le succès de tout réseau neuronal dépendra du contenu momentané de ce catalogue d'images sur sa carte mémoire, qui sont efficaces à ce moment précis. Sa base étendue serait un moins plutôt qu'un plus.
Quand vous aurez de la substance dans vos déclarations, alors je la chercherai. Ce n'est pas parce que tu ne peux pas comprendre quelque chose que c'est une hérésie.
Et où vous êtes allés - c'est très bien vu - quelles conclusions sauvages.
Dans ce cas, il ne me reste plus qu'à vous inviter, vous et vos amis de la zone MoD, à mon émission en direct, que je prévois de tenir au moins jusqu'au nouvel an. Il y aura un avertissement précoce dans le fil de discussion sur l'apprentissage automatique. Je pense qu'une diffusion vous suffira pour vous faire une opinion sur l'essence de mes propos.
Déjà imaginé...
Déjà imaginé...
Seuls les morts et les idiots ne changent pas d'avis.
"... Demandez-vous d'abord comment je peux utiliser la réponse du SN. Doit-il être transformé pour prendre une décision, etc. Ce n'est qu'alors que vous comprendrez que ce n'est pas le modèle lui-même qui est important, mais la réaction du marché à son apparition. Et c'est la réaction au commerce.
Le marché ne réagit pas à un modèle, qui est une sorte d'indicateur, un indicateur du marché. Un peu comme une balle qui s'agite et à laquelle le marché ne réagit pas, mais qu'il fait volontairement.
Quelle réponse de NS voulez-vous dire - je ne comprends pas. Formulez d'abord le problème : comment reconnaître un modèle ?
On vous a déjà dit que le SN ne reconnaît pas les modèles, ce que les mathématiques simples font a priori. Qu'est-ce qu'un modèle ? C'est une description des conditions de sa formation, qui peut facilement être résolue par les mathématiques. La recherche d'un modèle qui n'est pas connu ne peut pas non plus l'être car nous ne savons pas quoi chercher. Ainsi, le NS n'a pas besoin de reconnaître les modèles, il a besoin de reconnaître la future réaction du marché à ce modèle.
Blonde ! Je peux le sentir dans ma colonne vertébrale.
Blonde ! Je peux le sentir dans ma colonne vertébrale.
C'est le genre de choses qui m'intéressent.
Essentiellement, la chose la plus profitable serait de définir seulement deux états : tendance et plat, car je ne vois pas encore l'utilité des patterns.
Est-il possible de décomposer le graphique en au moins ces deux états ?