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RStudio AI Blog: FNN-VAE for noisy time series forecasting
RStudio AI Blog: FNN-VAE for noisy time series forecasting
  • 2020.07.31
  • blogs.rstudio.com
This post did not end up quite the way I’d imagined. A quick follow-up on the recent Time series prediction with FNN-LSTM, it was supposed to demonstrate how noisy time series (so common in practice) could profit from a change in architecture: Instead of FNN-LSTM, an LSTM autoencoder regularized by false nearest neighbors (FNN) loss, use...
 
mytarmailS :

그것은 내가 보지 않았다는 것을 의미합니다 (또는 시청했지만 듣지 않았습니다 ...


컨텍스트의 공간, 우리가 생각하는 방법, 코드에서 구현하는 방법...

VAE, CNN은 동일하지만 기본 기능에서 보조 기능을 생성하는 특별한 경우로 그는 모든 데이터 작업 방법도 말합니다.

맥락의 공간은 반복 등을 통해 실현된다. 그는 무엇을 발명 했습니까?

 
막심 드미트리예프스키 :

오 거기. 많은 물, 코드에 대한 링크가 표시되지 않음

글쎄요, 전체 주제는 12시간 동안입니다) 그는 단지 계산기뿐만 아니라 메모리까지 전체 두뇌를 모델링하고 싶어합니다.

 
mytarmailS :

글쎄요, 전체 주제는 12시간 동안입니다) 그는 단지 계산기뿐만 아니라 메모리까지 전체 두뇌를 모델링하고 싶어합니다.

메모리는 순환에서 숨겨진 상태를 통해 모델링됩니다.

나는 그가 단지 버프라고 생각한다.

 
막심 드미트리예프스키 :

맥락의 공간은 반복 등을 통해 실현된다. 그는 무엇을 발명 했습니까?

나는 설명을 하지 않을 것이고, 내가 정말로 이해하고 있는지 확신할 수 없다...

음, 간단한 방법으로 어떤 종류의 변환이 기호에 적용되고 수십억 개의 변환 (hello MGUA) 이 표시되고 기호에 따라 일종의 "필요한" 응답을 제공하는 일종의 변환이 있는 경우 우리는 "컨텍스트"를 찾았습니다. 그래서 수천 개의 컨텍스트가 있고 우리는 일종의 기능(컨텍스트)의 새로운 공간으로 넘어갑니다...

이제 우리는 주요 징후를 볼 필요조차 없습니다. 인식은 맥락에 따라 이루어집니다...


왜 그래, 왜 현재 기술보다 1000 배 낫지, 글쎄, 당신은 이미 비디오를 봐야하지만 나를 믿으십시오. 볼 가치가 있습니다. 미래입니다.

그는 많은 비디오를 가지고 있습니다.

 
mytarmailS :

나는 설명을 하지 않을 것이고, 내가 정말로 이해하고 있는지 확신할 수 없다...

음, 간단한 방법으로 어떤 종류의 변환이 기호에 적용되고 수십억 개의 변환 (hello MGUA) 이 표시되고 기호에 따라 일종의 "필요한" 응답을 제공하는 일종의 변환이 있는 경우 우리는 "컨텍스트"를 찾았습니다. 그래서 수천 개의 컨텍스트가 있고 우리는 일종의 기능(컨텍스트)의 새로운 공간으로 넘어갑니다...

이제 우리는 주요 징후를 볼 필요조차 없습니다. 인식은 맥락에 따라 이루어집니다...


왜 그래, 왜 현재 기술보다 1000 배 낫지, 글쎄, 당신은 이미 비디오를 봐야하지만 나를 믿으십시오. 볼 가치가 있습니다. 미래입니다.

그는 많은 비디오를 가지고 있습니다.

비디오를 뒤집었습니다 .. 피라미드에 대한 어떤 종류의 찌꺼기에 도착했을 때 - 껐습니다))

내가 이해하는 한 그는 일종의 뇌 파동 이론에 빠져 있습니다. 에소테릭, 한마디로

발라볼이라는 의견이 있었다

 
막심 드미트리예프스키 :

비디오를 뒤집었습니다 .. 피라미드에 대한 어떤 종류의 찌꺼기에 도착했을 때 - 껐습니다))

발라볼이라는 의견이 있었다

따라서 스크롤하지 않고 살펴보십시오. 물론 피라미드에 대한 것은 아닙니다. 다재다능한 사람이 나쁜거야?

멋진 녀석, AI 연구원...



이제 고양이에게 그리드를 훈련시키면

그녀에게 긁힌 소파가있는 사진을 주면 수업에 그런 사진이 없다면 "아무것도"일 것입니다.

그러나 상황에 따라 그녀는 고양이가 있다는 것을 인식합니다. 그리고 그는 맥락을 통해 무엇을, 어떻게, 왜 그렇게 생각하는지 설명합니다..

 
mytarmailS :

따라서 스크롤하지 않고 살펴보십시오. 물론 피라미드에 대한 것은 아닙니다. 다재다능한 사람이 나쁜거야?

멋진 녀석, AI 연구원...

무엇을 볼?? nc 코드는 어디에 있습니까? 한 시간 동안의 구두 설사는 듣는 것이 흥미롭지 않습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

무엇을 볼?? nc 코드는 어디에 있습니까? 한 시간 동안의 구두 설사는 듣는 것이 흥미롭지 않습니다.

네 몰라요 입 다물고 다 봤는데...

피라미드라도...

 
mytarmailS :

예, 몰라요, 입을 벌리고 모든 것을 보았습니다 ...

피라미드라도...

그리고 그것은 나에게 미친 사람의 섬망을 생각나게 했다)

사유: