ニューラルネットワークによる任意パターンの探索 - ページ 7 12345678910 新しいコメント Igor Makanu 2019.09.05 20:03 #61 Реter Konow: NSは、何を与えても必ず必要なものが手に入る、そんな「魔法の杖」だと思っていませんか？どんなデータでも、どんなに大きなデータでも、すべて同じ、NSのための数字です。 では、どこにすべての可能なパターンを見つけるアルゴリズムがあるのか、理解できない。この「全能のNS」はどこにあるのでしょうか？これだけ長い間MOを研究しているのに、いまだにMTの武器である「パターン認識装置」がないんです。 私の意見ではありませんが、NSはアルゴリズムであり、このアルゴリズムがNSと呼ばれているということは......。ただ、問題はデータの作成で、文字通り手作業、あるいはほとんど手作業で作成しています。 ZS: 予測システムもあれば、自己学習アルゴリズムもある...。テスラについてyoutubeで見てください、あなたは多くを得るでしょう - 高度な認識技術に関する情報があります - あなたがそれを読みたくない場合は、しかし、私はあなたが人気のビデオで終わるだろうと思われる、すべてが一種の知的でエンジニアによって行われない )))) 。 Реter Konow 2019.09.05 20:04 #62 Igor Makanu: 私の意見ではありませんが、NSはアルゴリズムであり、このアルゴリズムがNSと呼ばれているということは......。この業界にとって、主な問題はデータ作成にあります。文字通り手作業で、あるいはほとんど手作業でデータを 作成しています。 そういうことなんです。結果はデータによって異なります。そしてここでは、データの種類も量も内容も、根本的に異なっている。たぶん、いや、間違いなく、結果に影響を与えるはずです。 Igor Makanu 2019.09.05 20:07 #63 ピーター、一般的に私はあなたの空間的な推論に取得したくない、私はOOPについてのトピックを覚えて、あなたはめったに自分が一次資料を読むことを許可しない、とあなたとマトリックス通信せずに私は再び風車と戦うようになります - ここで私は、すべてのために不慣れな人々に敬意を表して、それの疲れている....ってな感じで下品な表現が多いですね。 ))) Реter Konow 2019.09.05 20:08 #64 Igor Makanu: ... ZS: 予測システムもあれば、自己学習アルゴリズムもある...。しかし、すべて同じそれはアルゴリズムに基づいて数字で仕事だ、データベースもありますが、彼らはまだ手でほとんどデータを収集し、テスラについてのYouTubeを見て、あなたは多くを得るでしょう - 高度な認識技術に関する情報があります - あなたが読みたくない場合は、しかし、私はあなたが人気のビデオに到達すると思われる、ここですべてがインテリジェントとしないエンジニアがやっていた一種））））。 見てみるよ。面白いですね。でも、先生の記事を読むと、ネットワークの応用分野が明確に分かれていますね。分類、予測、認識。我々は認識の話をしているので、データは「視覚的」な性格を持たなければなりません。まあ、少なくとも論理的ではありますね。 Dmitry Fedoseev 2019.09.05 20:08 #65 Реter Konow: 専門家として、どのようなチャート、タイムフレームでも最低5つのパターンを認識するNSを作ることができますか？ どのチャートで、どのタイムフレームで、というのは全く問題ではありません。前世紀には、ネットワークでアルファベットを認識することができました。 Реter Konow 2019.09.05 20:11 #66 Igor Makanu: ピーター、一般的に私はあなたの空間的な推論に取得したくない、私はOOPについてのトピックを覚えて、あなたはめったに自分が一次資料を読むことを許可しない、とあなたとマトリックス通信せずに私は再び風車と戦うようになります - ここで私は、すべてのために不慣れな人々に敬意を表して、それの疲れている....ってな感じで、下品な表現が多いですね。 ))) それを説明する仲間なんですね。受け入れていたはずです。それ以外は、笑い、一般論...。わかりました、ありがとうございます。 Реter Konow 2019.09.05 20:14 #67 Dmitry Fedoseev: どのチャートで、どのタイムフレームで、というのは全く問題ではありません。前世紀には、ネットワークでアルファベットを認識することができました。 NSは、もうずいぶん前からすべてのパターンを認識していたのでしょう。 Igor Makanu 2019.09.05 20:15 #68 Реter Konow: だから、それはメイトの部分であり、説明されることになる。受け入れていたはずです。その他、笑い、一般的な言葉...OK、ありがとうございます、以上です。 私は教える方法を知らない、リンク - はい、すべてのGoogleは、あなたが既に発見したhobrは、プロのレベルに、純粋なゼロのレベルからNS上の記事がある しかし、私は上に書いたように、任意の本をダウンロードしてください - NSの半分以上が最初に繰り返される任意の次の本、残念ながらこれはNS材料の説明方法です - エッセンスは非常に小さく、主にそれが使用するNSの種類とデータの準備にダウンして来る Алексей Тарабанов 2019.09.05 20:22 #69 Реter Konow: そう書いたのは、彼の方です。 視線の焦点を拡大縮小することで、一貫して形状を識別することができます。ところで、人は同じように情報を操作する。一貫して意味を抽象化、詳細化する。 いや、それは全然違いますね。男はメインを選びます。何か突き刺さるものがある。 Dmitry Fedoseev 2019.09.05 20:27 #70 Реter Konow: NSはずいぶん前から全パターンを認識させていたはずです。 いいえ、他の方法で認識しています。 12345678910 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は、何を与えても必ず必要なものが手に入る、そんな「魔法の杖」だと思っていませんか？どんなデータでも、どんなに大きなデータでも、すべて同じ、NSのための数字です。
では、どこにすべての可能なパターンを見つけるアルゴリズムがあるのか、理解できない。この「全能のNS」はどこにあるのでしょうか？これだけ長い間MOを研究しているのに、いまだにMTの武器である「パターン認識装置」がないんです。
私の意見ではありませんが、NSはアルゴリズムであり、このアルゴリズムがNSと呼ばれているということは......。ただ、問題はデータの作成で、文字通り手作業、あるいはほとんど手作業で作成しています。
ZS: 予測システムもあれば、自己学習アルゴリズムもある...。テスラについてyoutubeで見てください、あなたは多くを得るでしょう - 高度な認識技術に関する情報があります - あなたがそれを読みたくない場合は、しかし、私はあなたが人気のビデオで終わるだろうと思われる、すべてが一種の知的でエンジニアによって行われない )))) 。
私の意見ではありませんが、NSはアルゴリズムであり、このアルゴリズムがNSと呼ばれているということは......。この業界にとって、主な問題はデータ作成にあります。文字通り手作業で、あるいはほとんど手作業でデータを 作成しています。
ピーター、一般的に私はあなたの空間的な推論に取得したくない、私はOOPについてのトピックを覚えて、あなたはめったに自分が一次資料を読むことを許可しない、とあなたとマトリックス通信せずに私は再び風車と戦うようになります - ここで私は、すべてのために不慣れな人々に敬意を表して、それの疲れている....ってな感じで下品な表現が多いですね。
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ZS: 予測システムもあれば、自己学習アルゴリズムもある...。しかし、すべて同じそれはアルゴリズムに基づいて数字で仕事だ、データベースもありますが、彼らはまだ手でほとんどデータを収集し、テスラについてのYouTubeを見て、あなたは多くを得るでしょう - 高度な認識技術に関する情報があります - あなたが読みたくない場合は、しかし、私はあなたが人気のビデオに到達すると思われる、ここですべてがインテリジェントとしないエンジニアがやっていた一種））））。
見てみるよ。面白いですね。でも、先生の記事を読むと、ネットワークの応用分野が明確に分かれていますね。分類、予測、認識。我々は認識の話をしているので、データは「視覚的」な性格を持たなければなりません。まあ、少なくとも論理的ではありますね。
専門家として、どのようなチャート、タイムフレームでも最低5つのパターンを認識するNSを作ることができますか？
どのチャートで、どのタイムフレームで、というのは全く問題ではありません。前世紀には、ネットワークでアルファベットを認識することができました。
ピーター、一般的に私はあなたの空間的な推論に取得したくない、私はOOPについてのトピックを覚えて、あなたはめったに自分が一次資料を読むことを許可しない、とあなたとマトリックス通信せずに私は再び風車と戦うようになります - ここで私は、すべてのために不慣れな人々に敬意を表して、それの疲れている....ってな感じで、下品な表現が多いですね。
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どのチャートで、どのタイムフレームで、というのは全く問題ではありません。前世紀には、ネットワークでアルファベットを認識することができました。
だから、それはメイトの部分であり、説明されることになる。受け入れていたはずです。その他、笑い、一般的な言葉...OK、ありがとうございます、以上です。
私は教える方法を知らない、リンク - はい、すべてのGoogleは、あなたが既に発見したhobrは、プロのレベルに、純粋なゼロのレベルからNS上の記事がある
しかし、私は上に書いたように、任意の本をダウンロードしてください - NSの半分以上が最初に繰り返される任意の次の本、残念ながらこれはNS材料の説明方法です - エッセンスは非常に小さく、主にそれが使用するNSの種類とデータの準備にダウンして来る
そう書いたのは、彼の方です。 視線の焦点を拡大縮小することで、一貫して形状を識別することができます。ところで、人は同じように情報を操作する。一貫して意味を抽象化、詳細化する。
いや、それは全然違いますね。男はメインを選びます。何か突き刺さるものがある。
NSはずいぶん前から全パターンを認識させていたはずです。
いいえ、他の方法で認識しています。