SOC 노드에서 마우스 오른쪽 버튼을 누르고 "details", "object" 탭, "as text" 버튼을 선택하면 .ded 파일과 동일한 정보를 모두 볼 수 있지만 태그는 없습니다. 텍스트를 선택하고 키로 클립보드에 복사할 수 있습니다. 이 정보의 내보내기는 아카데믹 버전에서 비활성화되어 있습니다.
최근에 도움말의 NS2 예제에서 발견했습니다. 여기 그 중 하나가 있습니다. 물론 이 예에서는 NS2의 주요 응용 프로그램을 사용합니다. 그러나 중요한 것은 이 "스토리"의 시작, 즉 우리가 네트워크에서 정확히 무엇을 얻고 이를 기반으로 그리드에 대한 데이터를 준비해야 하는지입니다.
alexx писал(а)>> 아아, 스레드가 죽었습니다. 분명히 저자는 성배 를 만들었습니다. =))
가지를 올릴 때가 되었는데 결국 국회입구 전용이라 새로운 화두를 던지지 않겠습니다...
몇 가지 매우 간단한 이론적인 질문, 즉 성찰이 있었습니다.
*
에). 과장된 입력 옵션을 NN에 제출하면 다음과 같습니다.
a) 열기[0]-열기[1], 열기[0]-열기[2], 열기[0]-열기[3], 열기[0]-열기[4],..., 열기[0] -열기[N]
b) 열기[0]-열기[1], 열기[1]-열기[2], 열기[2]-열기[3], 열기[3]-열기[4],..., 열기[N- 1]-열기[N]
거의 같은 결과를 얻을 것으로 예상됩니다. 그래도 입력은 상당히 동어반복적입니다. 그러나 아니오, 결과는 훈련 현장과 외부 모두에서 항상 가까이 있는 것과는 거리가 멉니다. 나는 다른 네트워크 옵션, 다른 신경망 패키지를 시도했는데, 모든 곳에서 사진이 거의 똑같습니다... 왜요? 학습 메커니즘의 불완전성? 네트워크의 "약점"? 나는 그녀에게 얼마를 원합니까?
*
둘). 경험이 있거나 자칭하는 신경망 전문가의 의견을 듣고 싶습니다. 가격 VR 예측의 응용 문제에서 항목이 가격에서 얼마나 떨어져야 합니까? 내 경험에 따르면 가격의 "N 차 파생 상품"과 같은 모든 종류의 지표를 사용하면 기껏해야 아무 것도 제공되지 않습니다. 가격, 최대 평활화, 극단, 국회의 아편에서 다른 모든 .. 생각하지 않습니까?
그리고 두 번째 방법은 무엇입니까?
SOC 노드에서 마우스 오른쪽 버튼을 누르고 "details", "object" 탭, "as text" 버튼을 선택하면 .ded 파일과 동일한 정보를 모두 볼 수 있지만 태그는 없습니다. 텍스트를 선택하고 키로 클립보드에 복사할 수 있습니다. 이 정보의 내보내기는 아카데믹 버전에서 비활성화되어 있습니다.
그림을 완성합니다. 또한 생각을위한 음식.
Larry Pesavento의 책 중 하나에는 프로그래머와의 작업에 대한 설명이 있습니다. 프로그래머는 말 그대로 직장에서 "소진"했습니다. (그는 신경망 생성 작업을 하다가 사망했습니다.)
이 프로그래머는 지금 내가 이해하는 것처럼 신경망을 만들었습니다.
Ensign 프로그램에는 이전에 이러한 Pesavento 지도 도구가 있었습니다. 이 도구가 여전히 존재할 수 있습니다.
이 도구로 작업하는 방법에 대한 간략한 설명은 약 1년 전 Forex Shop 잡지의 Larry Pesavento 기사에 있었습니다.
Pesavento 지도는 그 신경망입니다. 다음은 이 주제에 대한 정보입니다 . http://ensign.editme.com/pesaventoshow
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Pesavento의 기사(forex 잡지 및 링크)는 신경망 작업을 위한 알고리즘을 설명합니다.
그림에서 신경망에 의해 계산된 곡선이 그래프에 중첩됩니다.
최근에 도움말의 NS2 예제에서 발견했습니다. 여기 그 중 하나가 있습니다. 물론 이 예에서는 NS2의 주요 응용 프로그램을 사용합니다. 그러나 중요한 것은 이 "스토리"의 시작, 즉 우리가 네트워크에서 정확히 무엇을 얻고 이를 기반으로 그리드에 대한 데이터를 준비해야 하는지입니다.
그림을 완성합니다. 또한 생각을위한 음식.
Larry Pesavento 의 책 중 하나에는 프로그래머와의 작업에 대한 설명이 있습니다. 프로그래머는 말 그대로 직장에서 "소진"했습니다. (그는 신경망 생성 작업을 하다가 사망했습니다.)
이 프로그래머는 지금 내가 이해하는 것처럼 신경망을 만들었습니다.
여러분, 여러분, 새해 복 많이 받으세요! 행운과 성공을 모두에게!
(나는 건강을 원하지 않습니다. 누군가는 이미 간이 어디에 있는지 알고 있고 다른 누군가는 모릅니다 ... =)))
여기에서 하나의 링크를 찾았습니다. 나는 아직 그것을 직접 보지 않았기 때문에 평가에 대해 이야기하지 않겠지만 확실히 이 스레드의 주제에 관한 것입니다.
http://neuroschool.narod.ru/
아아, 스레드가 죽었습니다. 분명히 저자는 성배 를 만들었습니다. =)))
마침내 NSh2에 도달했습니다. 힘든 일이지만. 다음 질문이 생겼습니다. NeuroSolutions 5가 포함된 네트워크를 NS2로 가져올 수 있습니까?
아아, 스레드가 죽었습니다. 분명히 저자는 성배 를 만들었습니다. =))
가지를 올릴 때가 되었는데 결국 국회입구 전용이라 새로운 화두를 던지지 않겠습니다...
몇 가지 매우 간단한 이론적인 질문, 즉 성찰이 있었습니다.
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에). 과장된 입력 옵션을 NN에 제출하면 다음과 같습니다.
a) 열기[0]-열기[1], 열기[0]-열기[2], 열기[0]-열기[3], 열기[0]-열기[4],..., 열기[0] -열기[N]
b) 열기[0]-열기[1], 열기[1]-열기[2], 열기[2]-열기[3], 열기[3]-열기[4],..., 열기[N- 1]-열기[N]
거의 같은 결과를 얻을 것으로 예상됩니다. 그래도 입력은 상당히 동어반복적입니다. 그러나 아니오, 결과는 훈련 현장과 외부 모두에서 항상 가까이 있는 것과는 거리가 멉니다. 나는 다른 네트워크 옵션, 다른 신경망 패키지를 시도했는데, 모든 곳에서 사진이 거의 똑같습니다... 왜요? 학습 메커니즘의 불완전성? 네트워크의 "약점"? 나는 그녀에게 얼마를 원합니까?
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둘). 경험이 있거나 자칭하는 신경망 전문가의 의견을 듣고 싶습니다. 가격 VR 예측의 응용 문제에서 항목이 가격에서 얼마나 떨어져야 합니까? 내 경험에 따르면 가격의 "N 차 파생 상품"과 같은 모든 종류의 지표를 사용하면 기껏해야 아무 것도 제공되지 않습니다. 가격, 최대 평활화, 극단, 국회의 아편에서 다른 모든 .. 생각하지 않습니까?