yosuf : 여기에서 논의되는 동적 시스템이 있지만 내 의견으로는 시장이 의심의 여지없이 속하는 주제에 항상 내가 아닌 것 같습니다. 고문의 작업 과정에서 실시간으로 정확하게 제어 조치를 개발할 시간이 필요합니다. 그렇지 않으면 기록 데이터를 다시 관리하게 될 것입니다. 저자는 이것에 대해 이야기하고 3 페이지의 저자가 제공한 계획에 따라 행동해야 하는 제어 장치 도입에 대해서도 생각할 필요가 있다고 말합니다. 이벤트 개발을 위한 여러 옵션을 동시에 고려하고 선택한 영역 중 하나에 대한 제어 조치를 개발하고 하나의 기준에 따라 고문의 작업을 지속적으로 최적화할 시간이 있습니다. 적절한 자원이며 이 이벤트를 실시간으로 구현할 수 있는 근본적인 가능성을 배제하지 않습니다. 분명히 이것이 제어 조치를 개발하는 원칙이 되어야 하는 것이지만, 아마도 저자는 이 문제에 대한 자신의 견해를 표현하고 상황을 명확히 할 것입니다.
Yusuf, 나는 물론 귀하의 경우에 대한 기성품 솔루션이 없지만 귀하의 지표의 속성을 감안할 때 (내가 상상하는 한도 내에서) 전문가가 구축 된 기반에 따라 " 이마에" 여러 TF 또는 한 TF의 여러 창에 대한 투표 방식을 고려하고 테스트해야 할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
나는 투명성에 대해 동의합니다… 그러나 효율성-운영성을 의미했습니다… 우리는 이전 기록에서 모든 제어 요소를 찾고 계산할 것입니다(예를 들어, n개의 막대에 대한 슬라이딩 창 포함) .. 그런 다음 모델에 입력… 우리는 할 수 있습니다 그리드 및 다른 알고리즘과 동일합니다. 즉, MA 또는 가격을 예측하는 경우 - 이미 고려된 라인을 입력하기만 하면 됩니다. 동일한 정도의 변동(동적일 수도 있고 슬라이딩 창에 의해 계산될 수도 있음) 또는 pr .. 그리드 또는 다른 것은 결국 스스로 선택하게 될 것입니다 ... 그것이 제가 말하는 것입니다 ... 문제는 평소와 같이 이러한 제어 요소를 찾는 것입니다. 유용합니다 ..하지만 그것들을 어디에 둘 것인지는 그다지 중요하지 않은 것 같습니다 ...
결국 우리는 그것이 허용되고 등록되어 있음을 알 수 있습니다. 회귀 계수 형태의 분석 .. 또는 다른 형태의 분석 (예를 들어 함수 형태의 답변을 얻음) .. 즉, 교사로 넣습니다. 작업 결과로 얻고 싶은 것, 그리고 입력 - 우리가 의존성을 찾고 있는 것 ... 그런 다음 우리는 봅니다. ...
아니 아니. 이것은 단지 예일뿐입니다 ...
나는 아직 문제를 해결하지 못했다 ;)
표시된 영역은 구조 조정 영역입니다. 통과하면 현재 시나리오 등에 따라 이동합니다.
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약간 다른 방식으로
좋아요, 분명히 ... 하지만 1BP만 사용됩니다(예: 한 쌍의 샤프트)? 그렇다면 동일한 신경망에 비해 이 접근 방식의 장점은 무엇입니까? (물론, 우리는 각 막대에서 네트워크를 다시 훈련시킬 수 있습니다)...
좋아요, 분명히 ... 하지만 1BP만 사용됩니다(예: 한 쌍의 샤프트)? 그렇다면 동일한 신경망에 비해 이 접근 방식의 장점은 무엇입니까? (물론, 우리는 각 막대에서 네트워크를 다시 훈련시킬 수 있습니다)...
Mathemat 의 장점은 모델의 투명성에 있습니다. 이 투명함과 논리적인 조화를 위해 나는 많은 것을 주고 싶다.
꽤 옳다
예를 들어 신경망은 객체의 속성을 의도적으로 변경하는 것을 가능하게 하지 않습니다. 변동의 정도나 국가주의의 질서 등이 있으며, 그 결과 많은 연구 도구를 사용하는 것이 불가능합니다.
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추신
그러나 처음에는 새로운 것으로 신경망에 관심이 있었지만 (오래 전이었습니다) 오히려 빨리 실망했다고 말해야합니다 ... 비록이 분야의 참신함에 익숙하지 않지만 아마도 뭔가를 놓쳤을 것입니다 .. .
여기에서 논의되는 동적 시스템이 있지만 내 의견으로는 시장이 의심의 여지없이 속하는 주제에 항상 내가 아닌 것 같습니다. 고문의 작업 과정에서 실시간으로 정확하게 제어 조치를 개발할 시간이 필요합니다. 그렇지 않으면 기록 데이터를 다시 관리하게 될 것입니다. 저자는 이것에 대해 이야기하고 3 페이지의 저자가 제공한 계획에 따라 행동해야 하는 제어 장치 도입에 대해서도 생각할 필요가 있다고 말합니다. 이벤트 개발을 위한 여러 옵션을 동시에 고려하고 선택한 영역 중 하나에 대한 제어 조치를 개발하고 하나의 기준에 따라 고문의 작업을 지속적으로 최적화할 시간이 있습니다. 적절한 자원이며 이 이벤트를 실시간으로 구현할 수 있는 근본적인 가능성을 배제하지 않습니다. 분명히 이것이 제어 조치를 개발하는 원칙이 되어야 하는 것이지만, 아마도 저자는 이 문제에 대한 자신의 견해를 표현하고 상황을 명확히 할 것입니다.
Yusuf, 나는 물론 귀하의 경우에 대한 기성품 솔루션이 없지만 귀하의 지표의 속성을 감안할 때 (내가 상상하는 한도 내에서) 전문가가 구축 된 기반에 따라 " 이마에" 여러 TF 또는 한 TF의 여러 창에 대한 투표 방식을 고려하고 테스트해야 할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
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젠장, 공식을 이해하지 못하는 사람들은 어떻게해야 합니까?
존경받는 기계의 주제는 무엇입니까?
연기 대나무. (물론 모든 시장이 규제되고 감독된다면 우리는 관리하고 수십억은 혼돈의 자비에 맡겨질 것입니다)
꽤 옳다
신경망은 객체의 속성을 의도적으로 변경하는 것을 가능하게 하지 않습니다 .......
나는 투명성에 대해 동의합니다… 그러나 효율성-운영성을 의미했습니다… 우리는 이전 기록에서 모든 제어 요소를 찾고 계산할 것입니다(예를 들어, n개의 막대에 대한 슬라이딩 창 포함) .. 그런 다음 모델에 입력… 우리는 할 수 있습니다 그리드 및 다른 알고리즘과 동일합니다. 즉, MA 또는 가격을 예측하는 경우 - 이미 고려된 라인을 입력하기만 하면 됩니다. 동일한 정도의 변동(동적일 수도 있고 슬라이딩 창에 의해 계산될 수도 있음) 또는 pr .. 그리드 또는 다른 것은 결국 스스로 선택하게 될 것입니다 ... 그것이 제가 말하는 것입니다 ... 문제는 평소와 같이 이러한 제어 요소를 찾는 것입니다. 유용합니다 ..하지만 그것들을 어디에 둘 것인지는 그다지 중요하지 않은 것 같습니다 ...
당신은 미리 예측에 대해 이야기하고 있습니다. 동시에 작업이 설정됩니다. " Y 원인에 따라 Z 결과 결정"
나는 질문을 다르게 두었습니다. " X - 원인을 Y - 결과로 이끄는 정의"
나는 질문을 다르게 했습니다: " X - 원인을 Y - 결과로 이끄는 정의"
결국 우리는 그것이 허용되고 등록되어 있음을 알 수 있습니다. 회귀 계수 형태의 분석 .. 또는 다른 형태의 분석 (예를 들어 함수 형태의 답변을 얻음) .. 즉, 교사로 넣습니다. 작업 결과로 얻고 싶은 것, 그리고 입력 - 우리가 의존성을 찾고 있는 것 ... 그런 다음 우리는 봅니다. ...