의미 있는 대상의 최소 창 또는 샘플 크기를 결정합니다. 방법을 모르겠어요. 무차별 대입으로 할 수도 있겠지만 비용이 많이 듭니다. 당장 떠오르는 방법이 없습니다. 원하는 모든 기능이 샘플에 포함되어야하고 한 번만 충분하고 반복 될 수 있지만 적어도 한 번은 모두 필요한 것 같습니다. 기능을 모르면 어떻게 판단할 수 있을지 모르겠습니다.
중요한 대상의 최소 창 또는 샘플 크기를 결정합니다. 방법을 모르겠습니다. 무차별 대입으로 할 수도 있지만 비용이 많이 듭니다. 생각하기 어렵습니다. 원하는 모든 기능이 샘플에 포함되어야하고 한 번만 반복 될 수 있지만 적어도 한 번은 충분해야하는 것 같습니다. 기능을 모르면 어떻게 판단할 수 있을지 모르겠습니다.
예측 방법을 지정할 필요가 있습니다. 동물 내장을 추측하여 만든 경우 예를 들어 동물 농장과 같은 동물의 출처가 필요합니다. 예측에 수학을 사용하는 경우 일반적으로 주제 영역에 대한 아이디어를 기반으로 도입되는 개념을 기반으로 적절한 수학적 장치가 필요합니다.
첫째, 요점을 모호하게 하는 새로운 말입니다.
둘째. MO에는 아마도 "표현"이라는 개념, 즉 예측자와 그에 대한 많은 동의어가 있습니다.
나는 이해를 되풀이하기 위해 잠시 멈추고 있습니다. 강도가 다른 대상과 관련된 예측자가 있고 쓰레기가 있습니다. 목표-예측자 번들에서만 배울 수 있는 것은 무엇인가요. 제 모델에서 초기 예측자 목록은 약 180개입니다. 예측은 10개 이하에 대해 수행되고 나머지는 쓰레기이며 창이 이동함에 따라 10개에 포함 된 예측자의 이름이 변경됩니다.
그래서 '표현'에 대한 질문입니다. 왜 "예측자-대상" 연결 외부에서 쓰레기(동물 내장)에 대한 귀속 측정 없이 이 작업을 수행하나요?
나는 내 이해를 반복하기 위해 잠시 멈추고 있습니다. 강도가 다른 대상과 관련된 예측자가 있고 쓰레기가 있습니다. 목표-예측자 번들에서만 학습 할 수있는 것은 무엇입니까? 내 모델에서 초기 예측자 목록은 약 180 개입니다. 예측은 10개 이하에 대해서만 수행되고 나머지는 쓰레기이며, 10개에 포함된 예측자의 이름은 창이 이동함에 따라 변경됩니다.
그래서 "표현"에 대한 질문입니다. 왜 "예측자-대상" 연결 외부에서 쓰레기(동물 내장)에 대한 귀속 측정 없이 수행하나요?
물론 새로운 말은 없습니다. 머릿속에서 대상을 이미지로 표현하는 것은 오랫동안 사용되어 온 용어입니다. 대상을 숫자의 문자열로 표현하는 것은 최근의 매우 부차적인 개념입니다. 예측자 목록 자체는 대상에 대한 우리의 개인적인 인식을 기반으로 구축되므로 두 개의 다른 "기계"에서 결코 일치하지 않습니다. 그런데 이것이 이 스레드에서 세부 사항에 대한 의미 있는 논의가 거의 불가능한 이유 중 하나입니다.
"표현"의 목적은 무엇인가요? "표현"의 목적은 무엇인가요?
그것이 철학적인 것이라면 의문의 여지가 없습니다.
하지만 금융 시장에서는 가치를 예측하는 것과 방향(신호)을 예측하는 것, 이 두 가지 목적만 있습니다.
'표현'이 이러한 목적이라면 이 모든 '표현'은 어떤 영향을 미치고, 어떤 연관성을 가지며, 어떤 예측력을 가질까요?
토론 참가자들이 아이디어를 더 잘 이해할 수 있도록 표현은 초기 개념에 대해서도 여기 있는 모든 사람에게 매우 다릅니다. 표현에 따라 사물 모델과 사물 자체의 친밀도가 달라집니다.
잎에 활성화가 없으면 현재 샘플이 모델이 훈련 된 한 영역과 일치하지 않음을 의미합니다......
현재 샘플이 일치하지 않으면 다른 것을 의미하며 이것이 변경된 사실입니다.
내 데이터를 내 스크립트로 대체하는 데 어떤 문제가 있나요?
결국 무엇을해야하는지 이해하지 못합니다. 전체 샘플에서 섹션의 최적 길이를 결정하기 위해 필요한데 그렇게 할 수 있을까요?
일관된 적용과 훈련을 위해 샘플을 섹션으로 나누는 것도 바람직합니다.
토론 참가자들이 아이디어를 더 잘 이해할 수 있도록 하기 위해 초기 개념에서조차도 여기 있는 모든 사람이 매우 다른 표현을 가지고 있습니다. 사물의 모델과 사물 자체의 친밀도는 표현에 따라 달라집니다.
그는 바보야, 아무것도 설명하려고 하지 마세요.
작업이 끝나면 무엇을 해야 하는지 모르겠어요. 전체 샘플에서 섹션의 최적 길이를 결정하는 데 필요한데 그렇게 할 수 있나요?
일관된 적용과 훈련을 위해 샘플을 섹션으로 나누는 것도 바람직합니다.
무엇을하고 싶은지, 어떻게하고 싶은지, 무엇을하고 싶은지 결정하는 방법을 이해하지 못합니다.
네, 저도 무엇을 어떻게 하고 싶은지, 어떻게 정의하고 싶은지 잘 모르겠습니다.
의미 있는 대상의 최소 창 또는 샘플 크기를 결정합니다. 방법을 모르겠어요. 무차별 대입으로 할 수도 있겠지만 비용이 많이 듭니다. 당장 떠오르는 방법이 없습니다. 원하는 모든 기능이 샘플에 포함되어야하고 한 번만 충분하고 반복 될 수 있지만 적어도 한 번은 모두 필요한 것 같습니다. 기능을 모르면 어떻게 판단할 수 있을지 모르겠습니다.
중요한 대상의 최소 창 또는 샘플 크기를 결정합니다. 방법을 모르겠습니다. 무차별 대입으로 할 수도 있지만 비용이 많이 듭니다. 생각하기 어렵습니다. 원하는 모든 기능이 샘플에 포함되어야하고 한 번만 반복 될 수 있지만 적어도 한 번은 충분해야하는 것 같습니다. 기능을 모르면 어떻게 판단할 수 있을지 모르겠습니다.
목표는 분명합니다...
하지만 솔직히 그 안에 심오한 아이디어가 보이지 않습니다.
목적은 분명합니다.
하지만 솔직히 저는 그 안에 어떤 심오한 아이디어가 있는지 알 수 없습니다.
"표현"의 목적은 무엇인가요? "표현"의 목적은 무엇인가요?
그것이 철학적인 것이라면 의문의 여지가 없습니다.
하지만 금융 시장에서는 가치를 예측하는 것과 방향(신호)을 예측하는 것, 이 두 가지 목적만 있습니다.
'표현'이 이를 위한 것이라면 이 모든 '표현'은 위에서 설명한 목적에 대해 어떤 영향을 미치고, 얼마나 관련이 있으며, 어떤 예측력을 가지고 있을까요?
예측의 방법을 더 명확히 해야 합니다. 동물의 내장을 추측하여 만든 경우 예를 들어 동물 농장과 같은 동물의 출처가 필요합니다. 예측에 수학을 사용하는 경우 일반적으로 주제 영역에 대한 아이디어를 기반으로 도입되는 개념을 기반으로 적절한 수학적 장치가 필요합니다.
예측 방법을 지정할 필요가 있습니다. 동물 내장을 추측하여 만든 경우 예를 들어 동물 농장과 같은 동물의 출처가 필요합니다. 예측에 수학을 사용하는 경우 일반적으로 주제 영역에 대한 아이디어를 기반으로 도입되는 개념을 기반으로 적절한 수학적 장치가 필요합니다.
첫째, 요점을 모호하게 하는 새로운 말입니다.
둘째. MO에는 아마도 "표현"이라는 개념, 즉 예측자와 그에 대한 많은 동의어가 있습니다.
나는 이해를 되풀이하기 위해 잠시 멈추고 있습니다. 강도가 다른 대상과 관련된 예측자가 있고 쓰레기가 있습니다. 목표-예측자 번들에서만 배울 수 있는 것은 무엇인가요. 제 모델에서 초기 예측자 목록은 약 180개입니다. 예측은 10개 이하에 대해 수행되고 나머지는 쓰레기이며 창이 이동함에 따라 10개에 포함 된 예측자의 이름이 변경됩니다.
그래서 '표현'에 대한 질문입니다. 왜 "예측자-대상" 연결 외부에서 쓰레기(동물 내장)에 대한 귀속 측정 없이 이 작업을 수행하나요?
첫째, 요점을 모호하게 하는 뉴스피크입니다.
둘째로. MO에는 아마도 "표현"이라는 개념, 즉 예측자와 그 동의어가 많이 있습니다.
나는 내 이해를 반복하기 위해 잠시 멈추고 있습니다. 강도가 다른 대상과 관련된 예측자가 있고 쓰레기가 있습니다. 목표-예측자 번들에서만 학습 할 수있는 것은 무엇입니까? 내 모델에서 초기 예측자 목록은 약 180 개입니다. 예측은 10개 이하에 대해서만 수행되고 나머지는 쓰레기이며, 10개에 포함된 예측자의 이름은 창이 이동함에 따라 변경됩니다.
그래서 "표현"에 대한 질문입니다. 왜 "예측자-대상" 연결 외부에서 쓰레기(동물 내장)에 대한 귀속 측정 없이 수행하나요?
물론 새로운 말은 없습니다. 머릿속에서 대상을 이미지로 표현하는 것은 오랫동안 사용되어 온 용어입니다. 대상을 숫자의 문자열로 표현하는 것은 최근의 매우 부차적인 개념입니다. 예측자 목록 자체는 대상에 대한 우리의 개인적인 인식을 기반으로 구축되므로 두 개의 다른 "기계"에서 결코 일치하지 않습니다. 그런데 이것이 이 스레드에서 세부 사항에 대한 의미 있는 논의가 거의 불가능한 이유 중 하나입니다.