В прошлый раз мы обсудили историю возникновения свёрточных архитектур, а также узнали об их устройстве и широких возможностях применения. В течение следующих двух лекций мы поговорим об особенностях обучения нейросетей и разберёмся, как правильно настраивать параметры, выбирать функцию активации, подготавливать данные и добиваться успешных...
jsonが1st、something elseが2ndというようにグループ分けをしてみてください。
ならいいだろう
少なくとも集団の中で何かをキャッチしたら、あとは必要なものを探すだけです。
このようなタブがありますが、何も ありません。
このようなタブがありますが、何も ありません。
開発者のツールボックスで、ネットワークに注目
がたくさん入っています。
をクリックすると、開発者ツールのネットワークが表示されます。
がたくさん入っています。
私はいつもネットワークを見ていて、そこにもいろいろあると書いています)。
でも、必要なものが見つからない
いつも見ていて、探すのが大変だとも書いています)
でも、探すべきものが見つからない。
あ、上のスクリーンショットで開いたのはDOOM経由ですね。
chrome はツリーオブジェクトを色付きでハイライトします（あなたの場合、ウェブターミナルで
と入力し、その名前かそれに類するものでネットワークを検索してください。
https://xstation5.xtb.com/ へ
ウェブプラットフォーム上でデモを作成し、制裁を加えてみる。
jsonファイルに目を通しました。
価値観を見いだせなかったのは、絵空事なのか、私がよく見ていなかっただけなのか......。
誰かヒントください!!!
アンチパーサーで画像を挿入すると、このような現象が発生します。コピーしたい文字が選択されていない場合は、画像になります。であれば、抜くことができます。
アンチパーサーのために画像を挿入する場合があります。コピーしたい文字が選択されていない場合は、画像になります。であれば、抜くことができます。
写真でも、見つからない...。
写真も見つからない、写真も見つからない...。
。
デモを作るとき
あなたの国から別の支店のお客様をお受けして います。
デモを作るとき
どうでしょう、私には何の問題もなく使えました。
euを半日以上購入する。
ユーモア コーナー :私からの合図))
さて、市場全体のアピールは、自国通貨や預金通貨の為替レートであるという事実から始めましょう。
そして幸運にも、モエックスには私たちの条件を満たすSiの楽器があるのです。
1. GBPの日中取引と同様にボラティリティが高い。
2.他の楽器と同様、オープンインスツルメンツに情報があります。
3.オープニングは税務代理店なので、いい加減に宣伝しておこう
ちなみに、マーケットから選んだのは13種類だけで、あまりいい数字ではないかもしれませんが、私の直感で選んだものです。そのリストがこちらです
このリストから7500カラム、50行の学習ファイルを作成します。最初の10行はテスト、残りは進行中です。
前処理の結果、ターゲットに対して150から300の重要な列ができました。アンカーベクトル（機械学習のコストの1つ）の手法で学習したネットワークは、モデルに1列追加すると多項式の複雑さが2倍になるので、超強力なコンピュータでも15以上の入力のモデルを構築することはできません。まあ、私のは12個もできるし、Mailサーバーで速くなるわけでもないんだけどね。そうすると、もっと深い意味があるのではないか、という疑問が出てきます。モデルの入手にはコストがかかる、つまり、最適化のたびにそれは無料ではなく、このモデルを獲得する可能性も、損失を被る可能性もあるのです。良いモデルを手に入れるには、必ずしも多くの時間が必要なわけではありません。5～7入力でも10～12入力でも良いモデルができるのに、5～7入力で良い学習数値が得られないと、9までは減る一方だったのが12から学習することになり、その時だけ増えるかもしれないという面倒なことが増えてしまいます。全体として、最適化が非常に難しいということですね。しかし、私は2-4時間の良い仕事に慣れ、モデルを取得し、再び竹を吸い、座って観察するようになりました。他に方法がないのです :-(
だから、上記のリストの中からどんな道具が選ばれているのか、私は知らないのですが、オイルを犠牲にして、彼女がよく転ぶと言うので、それを入れました。
ドミトリー、臨床的な質問には答えられたか？
私の臨床的な質問にも答えてください（ところで、あなたは昨日私の心を読み、私がこの方法を見た後、あなたのデータ作業の方法を投稿しました - ありがとう）．しかし、疑問が残ります。この方法は、分類に使われるので、特徴 - が必要なのでしょうか...秘密でなければ、何を分類するのでしょうか？LN(Close/Open)？と、何を教えているのですか？
-"ノウハウ "ですか？
p.s.このトピックへの方向付けとして、いくつかのリンクを自分自身に投げかけます（それは本当に私の統計ではありませんが、後者は「環境モデル」に入れることができます、おそらく）。
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ニューラルネットワークの学習課題に対する声明と可能な解決策
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