В 90-х годах прошлого века исследователи искусственных нейросетей пришли к выводу о необходимости развития нового класса этих вычислительных механизмов, особенностью которого было бы отсутствие фиксированной топологии слоев сети. Это означает, что количество и расположение искусственных нейронов в пространстве признаков не задается заранее, а...
眠れない-インターネットで少し読書をしてみた。私はこれが好きでした。
"インクリメント "が使われているのは、一般的な背景からすると、それほど悪いことではなく、ほとんどの対数価格が入力に供給され、インクリメントは一歩前進、どちらも合ってはいるのですがね。
NSからグレイルを引いた人を知っていますが、あの人たちはコミュニケーションや何をするのかのヒントすら閉ざされていて、初心者の私には絶対無理です。Velsでもなく、Metatraderでもなく、S#でもなく、C++とMatLabに、キャリダーのデータをデコードして解釈するチップを 搭載した、すべてが複雑であることだけは分かっています。
それは面白いですね。私は私の意見によって立つ - それは、NSの入力に涙、価格増のように、純粋な供給することが必要である。何事も小刻みが肝心なのです。この問題を解決するための基礎となるものです。実は、FXでは、この増分の波束（確率密度 関数）の動きという疑似定常的なプロセスを追っているのです。それ以上でもない。(この段落はもう書きました :)))
Fritzke氏の経歴を見ると、2001年にドイツ証券取引所（ Deutsche Bӧ）に 就職したため、ルール大学（Bochum）での研究者としてのキャリアを閉じたことがわかる。この事実が、この記事を書く根拠として、彼のアルゴリズムを選択するさらなる動機となったことは、隠すつもりはない。
https://www.mql5.com/ru/articles/163
一般的に、私は驚いています...夕方にコンピュータの前に座って...私はなぜ...神経ガスを育てる...例えば...を書かないのでしょうか?
BLEEP、人の頭の良さには驚かされる。
...自分自身とFXをする人...
...まあ、ユーリはもう書いてるけどね...。
どんな神経細胞がそんなことをするんだ？そのメッセージを何となく見逃していました。
どんなネウロイができるのか？そのメッセージを何となく見逃していました。
強化学習は 一般的なものですが、そのバリエーションもありそうです。
q-learningなどです。
ニューロダイナミクスの項目には含まれません ... なぜなら、異なる方法で学習させますが、学習後もニューロンのトポロジーや重みは変化しないためです。
オンになっている。でも、あなたはMCLのことばかり考えていますね。本気です。DMに携わっている以上、良いとは言えません。イミフ。
2つ目は、私自身はMCLをインターフェースとしてしか持っていないので、必要であれば、解析システムを変えずにインターフェースを変更できることです。
入力に何を食べさせたらいいのか、みんな口を揃えて言うんです。私の考えでは、出力に何を送り込むかも同じくらい重要です。ジグザグを入力すると、ネットワークはどの入力に対しても全く学習されない。クラスのバランスをとればつまり、反転を示さない大多数の入力を削除すると、この結果も成り立たない。あるバーの平均価格が前のバーより高いか低いかを設定して出力する場合。正答率はちょうど50％です。というのも良くないですね。他に何か思いつくことはありますか？
こんにちは、ロボットは完成したのですか？ AIで。
そろそろテストしてみましょうか。）
面白い考え方ですね https://monographies.ru/en/book/section?id=2465
線形ニューロン活性化関数でニューラルネットワークをモデル化する場合、学習誤差の絶対最小化を保証するアルゴリズムを構築することが可能である。非線形活性化関数を持つニューラルネットワークでは、一般に誤差関数のグローバルミニマムへの到達を保証することは不可能です。
線形ネットワークモデルと誤差関数が二乗和の場合、そのような（誤差関数の）曲面は放物線となり、一つの最小値を持つので、そのような最小値を見つけるのは比較的簡単である。
非線形モデルの場合、誤差表面はより複雑な構造を持ち、特にローカルミニマム、平坦部、鞍点、細長い渓谷など、多くの不利な特性を持つことがあります。
非線形活性化関数には、もっと多くのニューロンを使うべきかも？これらのイレギュラーを平準化するため。
入力に何を食べさせたらいいのか、みんな口を揃えて言うんです。私の考えでは、出力に何を送り込むかも同じくらい重要です。
統計学」という建物に入ると、入り口の上に「Garbage in, rubbish out」と書かれています。
統計学」という建物に入ると、入り口の上に「Garbage in, rubbish out」と書かれています。
))
まず、私ではなく、MCLについてのマキシムですが、実際に効果がなかったと書いたのはそのためです。
2つ目は、私自身はMCLをインターフェースとしてしか持っていないので、必要であれば、解析システムを変えずにインターフェースを変更できることです。