매개변수가 구식이거나 시장 상황에 뒤처진 경우 네트워크를 다시 훈련시키는 것이 합리적입니다.
적응성이라고 한다
또는 훈련
---
에에. " 매개변수가 구식 "인 경우를 이해해야 합니다.
Trend / Flat과 같습니다. 하나가 종료되고 다른 하나가 종료되면 더 이상 필요하지 않습니다(지표나 Expert Advisors...). 그래서 여기 있습니다 - " 매개변수가 구식 "이라는 것을 이해한다면 어리석게도 "매개변수 조정"... 또는 적어도 MACD Sample.mq4로 충분할 것입니다.
Trend / Flat과 같습니다. 하나가 종료되고 다른 하나가 종료되면 더 이상 필요하지 않습니다(지표나 Expert Advisors...). 그래서 여기 있습니다 - " 매개변수가 구식 "이라는 것을 이해한다면 어리석게도 "매개변수 조정"... 또는 적어도 MACD Sample.mq4로 충분할 것입니다.
:(
이것은 아마도 가장 어려운 질문 중 하나일 것입니다.
정말 많은 질문
1-출구에서 원하는 것
2-선택할 계획
PNN MLP BPN 등
(각 레이어의 뉴런 수, 은닉 레이어의 수)
그들 사이의 연결은 무엇입니까
피드백
(계획이 상당히 복잡할 수 있음)
즉, 인쇄된 문자를 인식하는 네트워크는 일반적으로 한 번 훈련되고 체계는 가장 복잡하지 않습니다.
3-입력에 무엇을 줄 것인가(여기서 입력의 수는 분명함)
4-재훈련 시기
5-선택할 학습 알고리즘
GA - 유전
BP-
---
질문의 일부
1-나는 출력에서 3개의 값을 원한다
1-판매 2-모름 3-구매
2-PNN
실험 과정의 계획
삼?
여기, 한 친구가 말했듯이 - INTIM 갔다
예를 들어, 일부 지표에 대해 임계값에 도달했을 때 EMA 간의 차이
4?
예측하지 못한 일부 값에 도달함(네트워크가 허용 가능한 오류 수를 초과하여 실수함)
일련의 무스 또는 TEIKS가 작동했습니다! 또한 네트워크 예측을 뛰어 넘었습니다.
임계값이 있습니다. 음, 반대 방향의 파도를 찾기 시작합니다.
스케쥴에 맞춰 달리는 것 같아요 - 말도 안 돼 - 새 바처럼
예를 들어 인쇄된 문자를 인식하는 네트워크는 일반적으로 특정 글꼴에 대해 한 번 훈련됩니다.
다음 상황을 고려하십시오.
국회는 일하고, 일하고, 공부하고, 공부하고, 그리고 나서 빵-일부 추바이족(즉, 소문자로)은 우리가 필요로 하는 전기를 차단합니다.
그리고 모든 일과 공부 - 고양이 (Chubais)에게 배수구 아래로.
다음 소개:
1. "장학금" 자료를 주기적으로 폐기(저장)합니다.
2. 위와 같은 경우 Expert Advisor 초기화 시 이 데이터를 읽어 보시기 바랍니다.
따라서 NS를 다시 배울 필요가 없습니다.
물론이야! 훈련 직후
senapsa 가중치 및 기타 매개변수는 파일에 덤프됩니다.
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전원이 켜지면 어드바이저가 시작할 때 파일을 다운로드합니다.
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매개변수가 구식이거나 시장 상황에 뒤처진 경우 네트워크를 다시 훈련시키는 것이 합리적입니다.적응성이라고 한다
또는 훈련
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다르게 접근하면(즉, 한 번 훈련하고 시장에 진입) 네트워크가 필요하지 않습니다! 원래
작은 질문, 어떤 빈도로 데이터를 버려야 한다고 생각하십니까?
재훈련 후
CUDA의 NS:
http://quixotism.org/nnproj/index.php?title=CUDA_Code_Base
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매개변수가 구식이거나 시장 상황에 뒤처진 경우 네트워크를 다시 훈련시키는 것이 합리적입니다.적응성이라고 한다
또는 훈련
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에에. " 매개변수가 구식 "인 경우를 이해해야 합니다.
Trend / Flat과 같습니다. 하나가 종료되고 다른 하나가 종료되면 더 이상 필요하지 않습니다(지표나 Expert Advisors...). 그래서 여기 있습니다 - " 매개변수가 구식 "이라는 것을 이해한다면 어리석게도 "매개변수 조정"... 또는 적어도 MACD Sample.mq4로 충분할 것입니다.
:(
다리가 자라는 곳을 찾았습니다.
http://richardbowles.tripod.com/neural/neural.htm
에에. " 매개변수가 구식 "인 경우를 이해해야 합니다.
Trend / Flat과 같습니다. 하나가 종료되고 다른 하나가 종료되면 더 이상 필요하지 않습니다(지표나 Expert Advisors...). 그래서 여기 있습니다 - " 매개변수가 구식 "이라는 것을 이해한다면 어리석게도 "매개변수 조정"... 또는 적어도 MACD Sample.mq4로 충분할 것입니다.
:(
이것은 아마도 가장 어려운 질문 중 하나일 것입니다.
정말 많은 질문
1-출구에서 원하는 것
2-선택할 계획
PNN MLP BPN 등
(각 레이어의 뉴런 수, 은닉 레이어의 수)
그들 사이의 연결은 무엇입니까
피드백
(계획이 상당히 복잡할 수 있음)
즉, 인쇄된 문자를 인식하는 네트워크는 일반적으로 한 번 훈련되고 체계는 가장 복잡하지 않습니다.
3-입력에 무엇을 줄 것인가(여기서 입력의 수는 분명함)
4-재훈련 시기
5-선택할 학습 알고리즘
GA - 유전
BP-
---
질문의 일부
1-나는 출력에서 3개의 값을 원한다
1-판매 2-모름 3-구매
2-PNN
실험 과정의 계획
삼?
여기, 한 친구가 말했듯이 - INTIM 갔다
예를 들어, 일부 지표에 대해 임계값에 도달했을 때 EMA 간의 차이
4?
예측하지 못한 일부 값에 도달함(네트워크가 허용 가능한 오류 수를 초과하여 실수함)
일련의 무스 또는 TEIKS가 작동했습니다! 또한 네트워크 예측을 뛰어 넘었습니다.
임계값이 있습니다. 음, 반대 방향의 파도를 찾기 시작합니다.
스케쥴에 맞춰 달리는 것 같아요 - 말도 안 돼 - 새 바처럼
예를 들어 인쇄된 문자를 인식하는 네트워크는 일반적으로 특정 글꼴에 대해 한 번 훈련됩니다.
5?
나는 가중치를 선택하는 경향이 있습니다.
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PNN, MLP, BPN, 즉 신경망 체계에 대해 어디에서 읽을 수 있습니까?
나는 모든 것이 인터넷에 있다고 말할 수 있습니다!
물론 검색 엔진에 보내는 것은 좋지 않습니다.
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여기를 보세요 - 많은 링크를 게시했습니다
시그모이드에서 정밀도가 얼마나 중요합니까?
소수점 이하 9자리의 20 정밀도 후...