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 2097

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

ahaha )) デンマーククローネがユーロを支配している )))

そういえば、ブリトーかアンチョビか...ボルタかぁ。

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

今思い出したけど...ブリトーかアンチョビか...ボル太かぁ。

印象に残っていないんです。

[Maxim Dmitrievsky]

この帽子は特徴空間を 圧縮し、nsがどんなノイズに対しても再学習しないようにする必要があります。

ロケットも同様ですが、ニューラルネットワークを使わず、すべてのコアがランダムです。そして、エントロピーか何かで、最も良いものが選ばれる。

[Rorschach]

畳み込みネットワークの 問題はアーキテクチャの選択なので、既成のモデルやレストネットなどを利用する。

報道関係者に質問ですが、毎月4日、5日はどうなっているのでしょうか？

scaffoldingに関するもう一つの質問ですが、ターゲットをクラス分割や回帰ではなく、「利益の最大化」に設定することは可能でしょうか？

[Maxim Dmitrievsky]

ロールシャッハ：

畳み込みネットワークの問題は、アーキテクチャの選択なので、restnetなどの既製品のモデルを使う。

自分で作ればいいんだよ、そんなに難しいことじゃない。

[Rorschach]

マキシム・ドミトリエフスキー：

自分で作るんだ、そんなに難しくないよ...始めるのが大変だけどね

トレーニング済み。画像認識には、主に畳み込み型のものが使われる。各層は、脳と同じようにいくつかの特徴（縞模様、角）を強調します。既製のネットワーク（スーパーコンピューターで学習させたもの）を、お手持ちのサンプルで事前に学習させることができます。

続きを 読む (What Our Image Recognizer Learnedより)

[Maxim Dmitrievsky]

ロールシャッハ：

トレーニング済み。画像認識には、主に畳み込み型のものが使われる。各レイヤーは、脳のようにいくつかの特徴（縞模様や角）を強調します。スーパーコンピューターで学習させた既製のネットワークを、あなたの例を使って事前に学習させることができます。

続きを 読む(What Our Image Recognizer Learntより)

今、私が言ったことを理解しましたか？) SEALで訓練したネットワークを、少しずつ訓練していく？

この優生学は私にとって新しいものです。

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

この帽子は特徴空間を圧縮し、nsがどんなノイズに対しても再学習しないようにする必要があります。

ロケットも同様ですが、ニューラルネットワークを使わず、すべてのコアがランダムです。そして、エントロピーか何かで、最も優れたものが選ばれる。

やってみてください、苦手なんです。

ロールシャッハ

足場についてもう一つ質問ですが、クラスへの分割や回帰ではなく、「利益の最大化」をターゲットに設定することは可能でしょうか？

利益最大化は最適化タスクであり、他のアルゴリズム、遺伝学、アニーリング...がある。

フォースは教師支援型学習、パーティションが必要...。

どうやって合わせるんだろう。

[Rorschach]

マキシム・ドミトリエフスキー：

私が提案したことを理解していただけましたか？) SEALで訓練したネットワークを、段階的に訓練する？

これぞ優生学

リンクをクリックし、下にスクロールしてください。

[Maxim Dmitrievsky]

ロールシャッハ：

をチェックし、下の方にスクロールすると、イメージがつかめると思います。

うん、面白い、覚えておくよ。