거래에서 신경망 사용 - 페이지 13

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grell :


이유가 다릅니다. 중복 네트워크.
네트워크 이중화란 무엇인지 알아볼까요?)
 
Figar0 :
네트워크 이중화란 무엇인지 알아볼까요?)
기본적으로 적합합니다.
 
TheXpert :
기본적으로 적합합니다.


피팅은 표본이 너무 작은 경우입니다. 네트워크 중복성은 적합성에 거의 영향을 미치지 않습니다.
 
Figar0 :
네트워크 이중화란 무엇인지 알아볼까요?)


그리고 왜 이해하면 레이어와 가중치의 수가 매우 많다는 것이 분명합니다.

하지만 피팅 문제에 추가하겠습니다... 2개의 미지수가 있는 4개의 방정식 시스템인 초과 네트워크. 네트워크가 단순히 모든 데이터를 학습하거나 솔루션이 정확하지만 불안정한 것으로 판명될 것입니다.

 
TheXpert :
기본적으로 적합합니다.

이것은 이해할 수 있습니다. 필요한 네트워크 충분성을 결정하는 방법은 무엇입니까? 중복이 있으면 충분합니까?

그렐 :


또는 네트워크는 단순히 모든 데이터를 학습합니다.

네트워크는 얼마나 많은 데이터를 학습할 수 있습니까?

 
모든 네트워크 또는 MLP에 대해 이야기하고 있습니까?
 
grell :
모든 네트워크 또는 MLP에 대해 이야기하고 있습니까?
그리고 근본적인 차이점은 무엇입니까? MLP가 있게 하십시오. 다음은 자체 구성의 MLP입니다. 얼마나 배우고 조정할 수 있습니까?
 
Figar0 :

이것은 이해할 수 있습니다. 필요한 네트워크 충분성을 결정하는 방법은 무엇입니까? 중복이 있으면 Vedt도 충분합니까?

아, 쉽습니다. 배우기 시작하면 의미가 충분합니다.
 
내가 달성한 최대값은 3개월입니다. (k/(l+1))*(m/(n+point)=8, 여기서 k는 수익성 있는 거래 수, l은 손실 거래 수, m은 수익성 있는 거래의 총 잔액, n은 손실 거래의 총 잔액.
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