ニューラルネットワーク、どう使いこなすか、何から始めるか？ - ページ 12 1...5678910111213141516171819 新しいコメント Aleksandr Pak 2009.01.16 10:49 #111 NSテクノロジー習得のための仮想方法 step 1. NSで1つの売買出力を持つNSを構築し、Close[x]をフィードし、チャートを見て、見て - グリッドはノイズです！ ステップ2。 今は最初の見積もりよりスムーズなものを供給していますが、とにかくNSはうるさい。 なぜ？先生にムラがあるから。手作業で作るのは面倒だから。(ここではスパイラライザーが必要です） ステップ3. Reshetovの記事を読み、NSを送信し、テスターでそれを訓練し、気づく - 明示的に定義された任意のエラー関数なし。 そこで、ストラテジーテスターは ゴネて、開発者は「レシェトフは賢い、彼はすべてを理解し、本物の先生を発明した」と言うのです。 しかし、レシェトフは賢いのだが、私のパソコンはMT-4と相性が悪く、MT-5はどこにあるのだろう？ そして4入力の場合、この「NS」がまたノイズになる。 ここで、ヒストリカルデータが不均一であることが判明した - それは異なるタイプの市場を含んでおり、我々はそれがわからない）... ループ内でステップ1〜3を繰り返す。 ステップ5. 岐路に立つ思考 - 今、私たちはNSで仕事を始めて、NSはそれほど数学ではないことを知っています。技術として、 NS Traderで保存することができ、それはより良いテスターを持っています。 よく、... what's all for this? ステップ6 ネットワークを発明し、それを訓練すると、その過程で、本当に必要なものが明確になり、本番はNSなしで、 NSを全く使わずに行う。 それが判明した NSは、頭の悪い人に説明しながら、説明できるものを理解するために必要なだけである)))。 Neutron 2009.01.16 10:50 #112 TheXpert писал(а)>>計算してみよう。 私が記事とともにアーカイブを投稿したトピックの7ページ目に、トレーニングの複雑さの推定値（P65-66）があります： C=P*w^2=d*P^2=(w^4)/d, これは、私が少し（少し妊娠して）ねじ込んだことを示唆し、複雑さはd*P^2またはシナプス数を通して比例する： (w^4)/d また、2層目の隠れ層を導入することで、1層目のサイズを具体的に小さくすることができます。 それはどこから来るんだ？ TheXpert 2009.01.16 10:54 #113 Neutron >> : それはどこから来るのか？ 厳密でなければ、調整可能なパラメーターの数から間接的に。厳密にはニャッホシル。証明は苦手なんです。 また、私自身の考えを付け加えると、実は以前から、ペルセプトロンの収束性の良い非線形速度構造はヘリンボーンだと考えているのですが、まだ確認していません。 気が向いたら、描きますよ。 新年のアイデアもあります :)) . Neutron 2009.01.16 11:05 #114 Korey писал(а)>> >>)) を説明しながら、自分が何を説明しているのかを理解しているはずです)。 あなたが望まなかった重要なポイントがあります。NSを一度説明すれば（あなたが正しく指摘したように、あなたも理解するでしょう）、旋盤のように、あなたがその意味を完全に理解しようとも気にせず、変化する世界（コチエ）に働きかけるのです TheXpert さんが書き込みました >>1 パーセプトロン構造 -- ヘリンボーン 何を吸っているんだ？ ああ、わかったよ！まあ、確かにクリスマスツリーみたいですね。直感的なレベルでは同じものがありますね。 Борис 2009.01.16 11:06 #115 Neutron >> : ... それはどこから来ているのでしょうか？ read haykin -------> ポイント4.15. ネットワークの簡略化法 削除済み 2009.01.16 11:09 #116 どのアルゴリズムを学んでも違いはありません。結果は同じです)。ニューラルネットワークを 掘り下げるのではなく、インプットを探さなければならないのです。 Neutron 2009.01.16 11:09 #117 PraVedNiK писал(а)>> read haykin -------> ポイント4.15. ネットワークの簡略化法 問題ありません。>> 読んでみよう Aleksandr Pak 2009.01.16 11:14 #118 スプルース！直感は関係ない、NSはピラミッド型コーダー、＋FFTに似ている。 例えば、ピラミッド型コーダーのモデルに基づいて、最小ニューロン数を計算するのは初歩的なことである。 すなわち、ピラミッド型符号化器は、設計されたNSの 最小カバレッジとなる。 TheXpert 2009.01.16 11:15 #119 Neutron >> : 何を吸っているんだ？ 辞めなさい :) ああ、わかったよ！まあ、確かにクリスマスツリーみたいですね。直感レベルで同じものを得た。 Владислав 2009.01.16 11:21 #120 Korey >> : 其の結果 NSの目的は、頭の悪い人に説明しながら内容を理解することだけです))) 天才だ!そして、それは完全にフェアなことです。だから、まずニューロンを書くことから始めようと言っているんです。 1...5678910111213141516171819 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
NSテクノロジー習得のための仮想方法
step 1.
NSで1つの売買出力を持つNSを構築し、Close[x]をフィードし、チャートを見て、見て - グリッドはノイズです！
ステップ2。
今は最初の見積もりよりスムーズなものを供給していますが、とにかくNSはうるさい。
なぜ？先生にムラがあるから。手作業で作るのは面倒だから。(ここではスパイラライザーが必要です）
ステップ3.
Reshetovの記事を読み、NSを送信し、テスターでそれを訓練し、気づく - 明示的に定義された任意のエラー関数なし。
そこで、ストラテジーテスターは ゴネて、開発者は「レシェトフは賢い、彼はすべてを理解し、本物の先生を発明した」と言うのです。
しかし、レシェトフは賢いのだが、私のパソコンはMT-4と相性が悪く、MT-5はどこにあるのだろう？
そして4入力の場合、この「NS」がまたノイズになる。
ここで、ヒストリカルデータが不均一であることが判明した - それは異なるタイプの市場を含んでおり、我々はそれがわからない）
... ループ内でステップ1〜3を繰り返す。
ステップ5.
岐路に立つ思考 - 今、私たちはNSで仕事を始めて、NSはそれほど数学ではないことを知っています。技術として、
NS Traderで保存することができ、それはより良いテスターを持っています。
よく、...
what's all for this?
ステップ6
ネットワークを発明し、それを訓練すると、その過程で、本当に必要なものが明確になり、本番はNSなしで、
NSを全く使わずに行う。
それが判明した
NSは、頭の悪い人に説明しながら、説明できるものを理解するために必要なだけである)))。
計算してみよう。
私が記事とともにアーカイブを投稿したトピックの7ページ目に、トレーニングの複雑さの推定値（P65-66）があります： C=P*w^2=d*P^2=(w^4)/d, これは、私が少し（少し妊娠して）ねじ込んだことを示唆し、複雑さはd*P^2またはシナプス数を通して比例する： (w^4)/d
また、2層目の隠れ層を導入することで、1層目のサイズを具体的に小さくすることができます。
それはどこから来るのか？
厳密でなければ、調整可能なパラメーターの数から間接的に。厳密にはニャッホシル。証明は苦手なんです。
また、私自身の考えを付け加えると、実は以前から、ペルセプトロンの収束性の良い非線形速度構造はヘリンボーンだと考えているのですが、まだ確認していません。
気が向いたら、描きますよ。
新年のアイデアもあります :)) .
>>)) を説明しながら、自分が何を説明しているのかを理解しているはずです)。
あなたが望まなかった重要なポイントがあります。NSを一度説明すれば（あなたが正しく指摘したように、あなたも理解するでしょう）、旋盤のように、あなたがその意味を完全に理解しようとも気にせず、変化する世界（コチエ）に働きかけるのです
パーセプトロン構造 -- ヘリンボーン
何を吸っているんだ？
ああ、わかったよ！まあ、確かにクリスマスツリーみたいですね。直感的なレベルでは同じものがありますね。
...
それはどこから来ているのでしょうか？read haykin -------> ポイント4.15. ネットワークの簡略化法
どのアルゴリズムを学んでも違いはありません。結果は同じです)。ニューラルネットワークを 掘り下げるのではなく、インプットを探さなければならないのです。
read haykin -------> ポイント4.15. ネットワークの簡略化法
問題ありません。>> 読んでみよう
スプルース！直感は関係ない、NSはピラミッド型コーダー、＋FFTに似ている。
例えば、ピラミッド型コーダーのモデルに基づいて、最小ニューロン数を計算するのは初歩的なことである。
すなわち、ピラミッド型符号化器は、設計されたNSの 最小カバレッジとなる。
何を吸っているんだ？
辞めなさい :)
ああ、わかったよ！まあ、確かにクリスマスツリーみたいですね。直感レベルで同じものを得た。
其の結果
NSの目的は、頭の悪い人に説明しながら内容を理解することだけです)))
天才だ!そして、それは完全にフェアなことです。だから、まずニューロンを書くことから始めようと言っているんです。