스크립트 형태의 신경망
고맙습니다!
아주 유용한 것! 고맙습니다!
이 스크립트의 로직은 단순한 4v2 인코더와 비슷합니다.
확실히 흥미로운 것!
그러나 네트워크에 대한 교육과 쇼 보장!
이제 그녀가 학습 과정에서 보지 못한 입력을 제공하려고 합니다!
그녀는 지붕이 있어요!
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Print( MathRound (ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
그녀는 대답 1 0
논리적으로 답은 1 1이어야 하지만
---
올바른 네트워크는 바로 그 작업을 수행합니다. 즉, 교육 중에 그러한 데이터를 본 적이 없지만 1 1로 응답합니다!
다음 예를 사용하여 네트워크를 훈련시키십시오.
나가다 = 안으로
30.00 = 100.00
27.50 = 87.50
25.00 = 75.00
20.00 = 50.00
15.00 = 25.00
13.75 = 18.75
12.50 = 12.5
11.25 = 6.25
10.00 = 0.00
예를 들어 62.5를 입력하면 22.50이 출력되어야 합니다.
필수=입력
22.50 - 62.5
이것은 네트워크가 껍질 없이 너트처럼 처리하는 크기 조정의 간단한 예입니다.
그리고 가격을 예측하게 하는 방법은 무엇입니까?
이 스크립트의 로직은 단순한 4v2 인코더와 비슷합니다.
흥미로운 것은 확실합니다!
그러나 네트워크에 대한 교육과 쇼 보장!
이제 그녀가 학습 과정에서 보지 못한 입력을 제공하려고 합니다!
그녀는 지붕이 있어요!
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Print( MathRound (ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
그녀는 대답 1 0
논리적으로 답은 1 1이어야 하지만
---
올바른 네트워크는 바로 그 작업을 수행합니다. 즉, 교육 중에 그러한 데이터를 본 적이 없지만 1 1로 응답합니다!
다음 예를 사용하여 네트워크를 훈련시키십시오.
나가다 = 안으로
30.00 = 100.00
27.50 = 87.50
25.00 = 75.00
20.00 = 50.00
15.00 = 25.00
13.75 = 18.75
12.50 = 12.5
11.25 = 6.25
10.00 = 0.00
예를 들어 62.5를 입력하면 22.50이 출력되어야 합니다.
필수=입력
22.50 - 62.5
이것은 네트워크가 껍질 없이 너트처럼 처리하는 크기 조정의 간단한 예입니다.
이 알고리즘에는 정규화가 없습니다. 이 알고리즘이 올바르게 작동하려면
0 ~ 1 범위에서 이미 정규화된 입력 및 출력 값을 제공합니다.
1. 먼저 입력과 출력 모두를 정규화해야 합니다. 즉, 0 - 1 범위로 이동합니다.
(또는 새로운 범위의 데이터 변경을 위해 네트워크 코드를 다시 만들어야 함)
2. 이 네트워크에는 4개의 입력과 2개의 출력이 있습니다.
이 열에서 어떤 숫자와 어떤 입력이 제공되어야 합니까?
연산
네트워크 각 4배 입력 값 1 0 0 0
출력 쌍 1 0 설정
이러한 데이터 세트가 여러 개 있을 수 있습니다(예: 4 ).
그리고 그것들은 네트워크 알고리즘에 따라 제공되어야 합니다.
출구로 들어가다
1 0 0 0_ 0 0
1 0 0 1_ 1 0
1 0 1 0_ 0 1
1 0 1 1_ 1 1
4개의 입력과 3개의 출력이 있는 경우
1 0 0 0_ 1 1 1
1 1 0 0_ 1 0 0
1 0 1 0_ 0 1 1
1 0 1 0_ 0 0 0
1 1 1 1_ 0 1 0
이 경우 코드를 변경하십시오.
이 스크립트의 로직은 단순한 4v2 인코더와 비슷합니다.
인코더가 더 유용한 것으로 판명되면 우리는 이익을 얻을 것입니다 :) !
네트워크가 여전히 유행하는 기능일 뿐입니다.
인코더 코드가 있으면 여기에 제공하십시오! 그와 함께 놀자.
숙녀 그리고 신사!
인터넷에서 신경망 알고리즘을 찾았습니다.
확인하기로 결정했습니다.
만들어진 스크립트 ~을 위한 단말기. 출시 - 작동합니다.
어떤 것 다시 확인 ~에 알고리즘의 충실도 - 학습 과정
만들어진 시각적.
잘 , 하지만 일이 아니다 선반에 먼지를 모으다 나는 배치 포럼에서.
스크립트의 코드가 표시기나 조언자에 삽입되어야 한다고 생각합니다. 기술의 문제입니다.
요컨대, 상상해보십시오.
스크립트는 모든 시간대의 모든 차트에서 실행됩니다.