記事"スタックRBMとディープニューラルネットワーク。セルフトレーニング、及びセルフコントロール"についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2016.09.29 15:20 新しい記事 スタックRBMとディープニューラルネットワーク。セルフトレーニング、及びセルフコントロール はパブリッシュされました:この記事では、ディープニューラルネットワークと予測の選択に関する以前の記事の続きです。ここでは、スタックRBMによって開始されたニューラルネットワークの関数を扱い、「darch」パッケージの実装をします。第2段階、ニューラルネットワークは、スーパーバイザーでトレーニングされて微調整を伴います。それについての詳細は、前回の記事で提供されていたので、ここでは繰り返す必要はありません。単に前回の記事で使用していた「deepnet」パッケージとは異なり、「darch」パッケージモデルを構造の広い実装およびチューニングに言及します。モデルを作成する際に、より詳細が提供されます。図1は、構造及びDN_SRBMのトレーニングプロセスを示しています図1。DN SRBMの構造作者: Vladimir Perervenko 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
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この記事では、ディープニューラルネットワークと予測の選択に関する以前の記事の続きです。ここでは、スタックRBMによって開始されたニューラルネットワークの関数を扱い、「darch」パッケージの実装をします。
第2段階、ニューラルネットワークは、スーパーバイザーでトレーニングされて微調整を伴います。それについての詳細は、前回の記事で提供されていたので、ここでは繰り返す必要はありません。単に前回の記事で使用していた「deepnet」パッケージとは異なり、「darch」パッケージモデルを構造の広い実装およびチューニングに言及します。モデルを作成する際に、より詳細が提供されます。図1は、構造及びDN_SRBMのトレーニングプロセスを示しています
図1。DN SRBMの構造
作者: Vladimir Perervenko