Рекуррентные нейронные сети (англ. ; RNN) — вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь. При этом под обратной связью подразумевается связь от логически более удалённого элемента к менее удалённому. Наличие обратных связей позволяет запоминать и воспроизводить целые последовательности реакций на один стимул. С точки зрения...
すなわち、=RNN(a0,a1,a2,a3)が必要である。
RNNがRNN なのか、RNNではないReshetovNNN（RNN）なのか、よくわからないのです。
今は一方について、今は他方について。すでにどのような文脈で理解されていない。
RNN なのか、RNNではないReshetovNNN(RNN)なのか、よくわからないのですが。
どちらか一方の話です。すでにどのような文脈で理解されていない。
コードから判断すると、文字通りの意味でのメモリはありません。入力は、例えば0,1,2,3や0,2,4,8、0,10,20,30など、古いバーのデータをインジケータから受信するだけです。つまり、NS自体の記憶ではなく、外部からの記憶ということです
そして、これはもはやRNNではありません。RNNは、フィードバック、つまり再帰性があればこそ。誰かが改名する必要がある))。
そして、厳密に言えば、ネットワークではなく、1つのニューロンなのです。
そして、これはもはやRNNではありません。RNNは、フィードバック、つまり再帰性があればこそ。誰かが改名する必要がある))。
そして、厳密に言えば、ネットワークではなく、1つのニューロンです。
1番目のニューロンの入力が100、2番目のニューロンの入力が100、3番目のニューロンの入力が2であれば、重みだけを最適化することはできません。
ここでは、202 の全入力から計算するのではなく、学習コマンドから計算するように...。オプティマイザーでバランス最適 化を計算するのではなく、例えば1000個のトレーニングポイントを使い、それを元に係数を計算する。
1番目のニューロンの入力が100、2番目の入力が100、3番目の入力が2であれば、重みだけが非現実的になります。
RNN3ではエラーが発生するため
5 ポイントのデータが要求され、4 ポイントの確率を計算し、現在のバー a0 からではなく、シフトオン期間、すなわち a1 から開始します。確率は現在の時点ではなく、ある1点に対して計算されるため、a0に対して悪い結果となる))
// Преобразование показаний технического осциллятора RSI в диапазон от 0 до 1 включительно
double a0 = rsi[0] / 100.0;
double a1 = rsi[p] / 100.0;
double a2 = rsi[2*p] / 100.0;
double a3 = rsi[3*p] / 100.0;
double a4 = rsi[4*p] / 100.0;
// Вычисление вероятности
double results=RNN(a1,a2,a3,a4);
すなわち、=RNN(a0,a1,a2,a3)です。
まあ、5点分計算するためには、log-matrixも25ルール、つまり52に 増やせばいいんですけどね。などなど、さらにポイント・インプットが必要な場合は、ご相談ください。入力が10個あれば、入力変数は100個ということになる ))))) 。MT5で最適化できるのかなぁ？
いや、それも彼のオリジナルで、私は交換していない。
10エントリの場合でも、クラウドを介してカウントすることが既に問題であろう）しかし、私は入力に供給され、3そのような専門家システムを作ってみるよ 4 ）オープニング 価格は非常に長い期間のためにテストされていない場合は大丈夫です。
レシェトフは面白い解決策を持っている。似たようなことが行われるのでしょう。文脈からだけでは、何のRNNか理解できないことが多いのです。
RNNではなく、彼の言うエキスパートシステムなのですが...。なぜRNNと呼ばれるのか、私は知らない、たぶん苗字で :)
いや、これも彼のオリジナルで、私は交換していない。
10エントリのために、それはすでにクラウドを介してカウントすることが問題であろう）しかし、私は3そのようなエキスパートシステムを作ってみるよ、4日のエントリに提出）オープニング価格は 非常に長い期間テストされていない場合は、罰金です。
少し重なった状態でフレームに分けるとどうでしょう。部分的に重複するEAを2-3個取得し、それらを統合する。
として、オプションで、はい
このようなマトリックスを使って、たった3〜5個のインプットで儲かるものを計算するのは非現実的な気がします。考えうるすべてのバリエーションを網羅しているのは、納得です。
しかし、例えば5つの入力でネットワークを作ると、計算のための係数は32個になります。遺伝的アルゴリズムは、通常10000パスで収束します。
3つの入力でパターンが計算できるかもしれませんが、3つの入力では十分ではないと思います。
ニューラルネットワークはR上、あるいはALGLIBから構築し、素早く計算することができるかもしれません。その内部構造はそれほど完全ではありませんが、最も強い依存関係はトレーニング中に発見されるでしょう。