ニューラルネットと入力 - ページ 9

 
LeoV:

降参です))))抜けた ))))

もう寝ます、よろしくお願いします)))
 
alsu: もう寝ます、よろしくお願いします)))

ああ、お前もか)))
 

話題の出だしは面白く、その後は視点の明確化へと発展していきます。

数字や自分の主張の証明は1-2ページで終了しました。

餌付けが現実的か?

インデックス、相場、クロスペア(相関あり、相関なし)、FFT、FHTを試しました。試してみたのは、天候を養うことくらいでしょうか...。

私も「明日」から「最強の波」まで、いろいろな意味で予想を立ててきました。

学習したグリッドの 誤差は、実用域より大きい。

これ以上の「力」の増強は、本末転倒だと思うのです。

私見ですが、ニューラルネットは「モノ」ですが、ずっと取り組んでいく必要があります。つまり、もし使うことになったら、「タダでは済まない」ということを知っておく必要がある。それは、報酬を得るための仕事と同じです。

 
手に入らないこともある。何度トレーニングしても、ネットワークはOOSより上に進もうとしないのです。最適化直後は下がるのですが......。塗り方がわからない......!!!!
 
TimeMaster:

私見ですが、ニューラルネットは "モノ "でありながら、取り組むのに時間がかかると思います。つまり、利用すると決めたら、「タダでは済まない」ということを知ることです。

お金を稼ぐのにタダはありえない。そうでなければ、お金はその機能を果たさない。ただ、各種トレジャーや賄賂を受け取る人など、一部の人にとっては、ちょっと楽なんですけどね......。
TimeMaster:

本物か?

インデックス、コチルス、クロスペア(相関あり・なし)、FFT、FHTを試しました。試してみたのは、天候を養うことくらいでしょうか...。

私も「明日」から「最強の波」まで、予測を立てたことがあります。

そして、アウトプットで何を得たいのか?それは、出力とネットワークが解決するタスクに依存します。

NSはコンプレックスなんです。

1)全員が入力に「到達」する(入力を通り抜けてグレーのボールに到達する人もいる)。

2)いくつかは、出力を決定し、ネットワークタスク、その種類とアーキテクチャを決定します。

3)ネットワーク・トレーニングに 真剣に取り組む人はごくわずかである。

そして、NSには二次的なものはなく、それ故に結果が出ません

 
nikelodeon:
何度もネットワークのトレーニングを試みたが、それ以上上に進もうとしなかった。
だから、フィードバックに動いていたんですね。
 
Figar0:
だから、フィードバックに効果があったんですね。

まあ、ここはちょっと勘違いしていたのですが、NSはフィードバックループに取り組む気はないということを、皆さんご理解いただければと思います...。
 
nikelodeon:

そうですね......私はここで少し勘違いをしていました。みなさんが私のことを理解してくれるといいのですが......仕事をしたくないのはCBの方だということを......。


また、インプットはどのように形成されたのでしょうか?つまり、多くの人々は、kodobaseに並べられた例が調整可能なskrdovalkiであるとなぜか思っていて、Stelのリファレンスブックから好きなものを食べさせて、顔が青くなるまで内蔵テスターを走らせているだけです ;) 。

入力のチェックはどのように行われたのか教えてください。あなたの指に。

それから、これが先生とのトレーニングだとしたら、何を期待しているのでしょうか?

またはちょうど: ここに入るべきあるたわごとおよび行こう: NSは、私に最高の利益を見つける;)?

 
solar:

みんな、グリッド用のデータを準備し、適切な先生を選ぶことができたら、適切なネットワーク・アーキテクチャを作りましょう。そうすれば、もうグリッドは必要 ないでしょう ))) 。)

なぜなら、単にパターンを目で見るだけになってしまうからです。


かなり可能性が高いが、ハイライトはちょっと違う。;)目で見えるものをコードにするのは、必ずしも簡単ではありません。一方、ウェブは非言語的なアルゴリズムを扱うことができ、「泥臭くならない」ことが可能です ;)。
 
VladislavVG:

かなり可能性が高いが、ハイライトはちょっと違う。;)目で見えるものをコードにするのは、必ずしも簡単ではありません。一方、ネットでは、非言語的なアルゴリズムを扱うことができ、「泥臭くならない」ことが可能です;)

よくぞ言ってくれました。一緒に頑張らないと...。