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 9

 
Alexey Khripunov:

...しかし、どのような確率の基準で相関があるのか...

吊り下げ...

 
Alexey Khripunov:

ニューラルネットワークは画像を分類し、カタログ化するために学習させることができますが、この画像やあの画像をカタログの特定のカテゴリに割り当てる確率がどのような基準で起こるのか、それがニューラルネットワークの確率的な誤差です。

すでに記憶された画像は、時間が経つと、それに対する反応の結果が悪化して選別されるようになる。したがって、ニューラルネットワークの成功は、その瞬間に有効な画像のカタログが記憶ボード上に存在するかどうかで決まるのである。その延長線上にあるベースは、プラスというよりマイナスでしょう。

ピーター・コノフ氏の抽象画は伝染するのか?:)
 
Dmitry Fedoseev:

あなたの発言に中身があれば、その時はそれを求めます。理解できないからといって、それが異端であるとは限りません。

そして、あなたがどこに行ったのか--それはとてもよくわかる--なんという乱暴な結論だろう。

さて、そうなるとあとは、少なくとも年明けまで開催する予定の私の生放送に、皆さんとMOの友人を招待するのみです。機械学習スレッドで早期警告が行われる予定です。私の言葉の本質については、1回の放送で十分な感想が得られると思います。
 
Mihail Marchukajtes:
それなら、少なくとも年明けまでは生放送を行う予定なので、MoD地域の皆さんとその友人を招待すればいいだけです。機械学習スレッドで早期警告が行われる予定です。私の言葉の本質を見極めるには、1回の放送で十分だと思います。

すでに想像はついているが...。

 
Dmitry Fedoseev:

すでに想像はついているが...。

考えを変えないのは死人と馬鹿だけだ。

 
Mihail Marchukajtes:
"... まず、NSからのレスポンスをどう使うか?変形させないと判断できないのか、など。そうして初めて、重要なのはパターンそのものではなく、その出現に対する市場の反応であることが理解できるのです。そして、これが貿易に対する反応 です。

一種の指標であるパターンに市場が反応することはない。市場が反応しないのに、自ら進んで反応する振り子のようなもの。

NSからどのような返答があったのか、私には理解できません。まず、「どのようにパターンを認識するか」という問題を定式化する。

 
パターンとは何かというと、その形成条件を記述したもので、数学で簡単に解けるものです。知られていないパターンを探すことは、何を探せばいいのか分からないので、どちらもできません。つまり、NSはパターンを認識するのではなく、このパターンに対する将来の市場の反応を認識する必要があるのです。
 
Mihail Marchukajtes:
NSはパターンを認識しないと既に言われているが、それは簡単な数学が先験的に行っている。パターンとは何かというと、その形成条件の記述であり、それは数学で簡単に解くことができるものである。知られていないパターンを探すことは、何を探せばいいのか分からないので、どちらもできません。つまり、NSはパターンを認識する必要はなく、このパターンに対する将来の市場の反応を認識する必要があるのです。

金髪!?背筋に感じるんです。

 
Алексей Тарабанов:

金髪!?背筋に感じるんです。

残念ながら、気持ちを行動に移すことはできないし、NSをインプットに乗せることもできない。そのため、ツールに対して大げさな要求をし、失望する人が多いのです。
 

こういうところに興味があるんです。

本来は、パターンの有用性がまだわからないので、トレンドとフラットの2つの状態だけを定義するのが最も収益性が高いと思います。

少なくともこの2つの状態にチャートを分けることは可能なのでしょうか?