그렇다면 트레이더가 네트워크를 올바르게 교육하지 않을 수 있습니까? 그것이 지금 어떻게 일어나는지 (내 아마추어적 견해로):
1. 트레이더는 훈련이 진행될 시간 간격을 선택합니다.
2. 입력 신호(지표, 막대 가격 등)를 선택합니다.
귀하의 게시물을 사용하여 답변에 기대고 이전 저자 중 한 명과 합류하겠습니다. 최고의 신경망은 푸리에 확장입니다! 전체 이야기를 취하고, 짧은 10분 틱을 취하고, 연속으로 놓고, 계수 뒤에 숨겨진 "타임 머신"을 가져와, 테스터에서 미래를 "예측"하는 데 사용하면 됩니다. 역사를 통틀어 당신은 단순히 훌륭한 결과를 얻었습니다. 그러나 여기서 적어도 이 시간의 물결은 볼 수 있지만 신경망에서는 실제로 보이지 않습니다. 신경망은 이미지를 인식할 수 있고, 무엇이든 이미지가 될 수 있습니다. 보다 효과적인 이미지 인식 방법이 있지만 신경망은 현재 일어나고 있는 사실을 기반으로 다시 학습할 수 있기 때문에 좋습니다. 여기 그들의 기능이 있습니다. 그러나 그녀는 이것에만 있습니다. 따라서 신경망의 적용 가능성에 대한 정신적 분석을 위해 이것이 단지 패턴 인식 시스템이라고 상상해보십시오.
그 때 신경망이 (규칙만) 체스를 배울 수 있고 이전에 이미 잃어버린 게임을 볼 때 신경망과 같은 원시 도구의 도움으로 괜찮은 일이 가능하다고 믿을 것입니다.
신경망은 주로 패턴 인식(이전에 본 상황에 대한 자동 검색)을 위해 발명되었지만 적어도 일부 패턴을 식별하기 위한 것은 아닙니다.
높은 수준에서 체커를 성공적으로 플레이하는 NS가 있다는 것을 읽었습니다. 체스의 경우는 오랫동안 일어나지 않을 것입니다. 나는 그것이 가능한 이상이라고 생각합니다. 이 모든 게임은 완전한 정보가 포함된 게임이므로 불확실성은 상대방의 진행 과정에서만 존재합니다. 확률적 접근 방식을 사용하면 최상의 움직임을 찾을 수 있습니다. 나는 확률적 NN이 체스와 같은 문제에 적합하다고 생각합니다.
결과는 어떤 비판보다 좋습니다. 문제를 해결하기 위해 처음에 잘못된 방법을 선택했습니다.
만약에 내가 내 모든 메시지를 삭제했는데 운영자는 이것이 광고라고 생각합니다.
만약에 내가 내 모든 메시지를 삭제했는데 운영자는 이것이 광고라고 생각합니다.
아마 당신의 계정도? :)
친애하는 중재자에게 무엇을 말합니까
- 최근 과학자들은 파리채로 파리를 건넜다!!!
- 잘 ?
- 그것은 매우 자살적인 사례로 밝혀졌습니다.
- 최근 과학자들은 파리채로 파리를 건넜다!!!
- 잘 ?
- 그것은 매우 자살적인 사례로 밝혀졌습니다.
육종가는 번식했고 환경 과학자는 레드 북에 Samoyed 동물을 나열 할 시간이 없었습니다 ...
;)
네. 그리고 체스 프로그램은 두 번째 순위 이상으로 플레이하는 법을 배우지 않습니다.
어디선가 이미 들었습니다.
--
블라디미르, 당신의 광기가 일시적이기를 바랍니다. 그리고 나는 그것이 30년 동안 지속되는 것을 원하지 않습니다(마빈 민스키처럼).
그리고 더 재미있습니다.
;)
그건 그렇고, 좋은 아이디어입니다!
그 때 신경망이 (규칙만) 체스를 배울 수 있고 이전에 이미 잃어버린 게임을 볼 때 신경망과 같은 원시 도구의 도움으로 괜찮은 일이 가능하다고 믿을 것입니다.
신경망은 주로 패턴 인식(이전에 본 상황에 대한 자동 검색)을 위해 발명되었지만 적어도 일부 패턴을 식별하기 위한 것은 아닙니다.
그렇다면 트레이더가 네트워크를 올바르게 교육하지 않을 수 있습니까? 그것이 지금 어떻게 일어나는지 (내 아마추어적 견해로):
1. 트레이더는 훈련이 진행될 시간 간격을 선택합니다.
2. 입력 신호(지표, 막대 가격 등)를 선택합니다.
귀하의 게시물을 사용하여 답변에 기대고 이전 저자 중 한 명과 합류하겠습니다. 최고의 신경망은 푸리에 확장입니다! 전체 이야기를 취하고, 짧은 10분 틱을 취하고, 연속으로 놓고, 계수 뒤에 숨겨진 "타임 머신"을 가져와, 테스터에서 미래를 "예측"하는 데 사용하면 됩니다. 역사를 통틀어 당신은 단순히 훌륭한 결과를 얻었습니다. 그러나 여기서 적어도 이 시간의 물결은 볼 수 있지만 신경망에서는 실제로 보이지 않습니다. 신경망은 이미지를 인식할 수 있고, 무엇이든 이미지가 될 수 있습니다. 보다 효과적인 이미지 인식 방법이 있지만 신경망은 현재 일어나고 있는 사실을 기반으로 다시 학습할 수 있기 때문에 좋습니다. 여기 그들의 기능이 있습니다. 그러나 그녀는 이것에만 있습니다. 따라서 신경망의 적용 가능성에 대한 정신적 분석을 위해 이것이 단지 패턴 인식 시스템이라고 상상해보십시오.
그건 그렇고, 좋은 아이디어입니다!
그 때 신경망이 (규칙만) 체스를 배울 수 있고 이전에 이미 잃어버린 게임을 볼 때 신경망과 같은 원시 도구의 도움으로 괜찮은 일이 가능하다고 믿을 것입니다.
신경망은 주로 패턴 인식(이전에 본 상황에 대한 자동 검색)을 위해 발명되었지만 적어도 일부 패턴을 식별하기 위한 것은 아닙니다.