トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1749

[Реter Konow]

マキシム・ドミトリエフスキー

説明付きのビデオを録画してください、とても不明瞭です

つまり、ネットワークの「重み付け」言語は、どんなデータ型でも（「重み」に変換すれば）動作する普遍性を持っているのです。そして、これがユニフィケーション（単一のシステム／形態への還元）である。

[mytarmailS]

ランバの色を選びに行く...。

間違っていると言わないでください、私は見ました...が見つからなかった・・・見つからなければいいのですが・・・))

[Реter Konow]

アレクセイ・ニコラエフ

多次元関数とは、定義域が多次元空間である通常の数学関数である。NSの場合、それは特徴空間である。

数学者としてお聞きしたいのですが、学校で数学は全く勉強されなかったのですか？)

勉強しました。しかし、それがNSデバイスの本質とどう関係するのでしょうか。

空間、機能、検索は、本質ではなく、作品の一部です。文章の中の個々の言葉としては、意味を伝えないし、質問にも答えられない。

[Реter Konow]

アレクセイ・ニコラエフ

...

NSデバイスの本質を理解しているのであれば、それを記述してください。数学や物理の用語だけでは、動作の仕組みやデバイスを説明することはできません。

車のシステムについては、本で学んだ記憶があります。まあ、エッセンスを簡潔にまとめたおかげで、システムは徹底的に説明されたわけですが。

[Maxim Dmitrievsky]

タグコノウ。
つまり、ネットワークの「重み」言語は、どんなデータ型でも（「重み」に変換すれば）動作する普遍性を持っているのです。そして、これがユニフィケーション（単一のシステム／形態への還元）である。

データは重みに変換されないが、各インスタンスは重みを持ち、各入力は最終結果に異なる影響を及ぼし始める

人工神経細胞は、物理的な意味を持たない純粋に数学的な物体です。

ということは、数学で理解しなければならない

ハイキン著「ニューラルネットワーク・フルコース」をダウンロードする。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

ランバの色を選びに行く...。

間違っていると言わないでください、私は見ました...は見つからなかった・・・見つからなければいいのですが・・・))

たいしたことない

どのような方法ですか？

[Aleksey Nikolayev]

コノウレジ。
勉強した。しかし、それがNSデバイスの本質とどう関係するのでしょうか。

数学的に言えば、どんなNSも多次元関数のパラメトリックファミリーである。重みのセットは、このパラメトリゼーションを指定するパラメータである。学習とは、重みの特定の値を決定することであり、これは元のパラメトリックファミリーから特定の多次元写像を選択することに相当する。

[Реter Konow]

マキシム・ドミトリエフスキー

データは重みに変換されないが、各インスタンスは重みを持ち、各入力は最終結果に異なる影響を及ぼし始める

人工神経細胞は、物理的な意味を持たない純粋に数学的な物体です。

だから、数学で理解する必要がある

ヘイキンの著書「ニューラルネットワーク完全攻略」をダウンロードする。

ダウンロードしました、ありがとうございます。

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー

小史

どのような方法ですか？

1.スペクトル解析

2.アダプティブシステム

3.フォーキャスト

4.MO

5. 信号の平滑化のため、最後に2つのダミー "DEMA" )))

[Valeriy Yastremskiy]

レゲアコノフ
多変数関数」の独立した定義は見つかっていません。確率論の「分布関数」があり、その中に「多変量分布関数」という見方があるが、MO技術については触れられていない。

多次元関数がNSと関係があるとしても、その本質からかけ離れていることは明らかである。おそらく、技術的なニュアンスの実装に関係するものだと思います。一方、私は本質を理解しようとしています。

x=y+zですが、確かに、引数が1以上だと定義がおかしくなりますね ...は、オン・ザ・フライではありません。