동료 여러분, 생각해 보세요. 패턴을 형식적으로 설명할 수 없다면 이 NN을 어떻게 설명할 계획인가요? 무엇을 기반으로? 흥미롭게 들어....
NN의 사용을 이해한다는 것은 두 가지를 의미합니다. 원하는 패턴을 수학적으로 찾을 수 있지만 찾고 있는 패턴이 있는 곳에 쓰레기가 있습니다. 그리고 여기에서 원하는 패턴에서 쓰레기를 분리하기 위해 국회가 사용됩니다.
그리고 두 번째로, 수익으로 이어지는 NN 패턴을 찾아달라고 요청하고, 그녀는 학습하는 과정에서 그것을 찾습니다. 그러나 그것이 어떤 패턴인지, 그것은 훈련된 이 특정 NN의 순전히 개인적인 패턴일 것이기 때문에 결코 알 수 없습니다 이 간격에서 특정 시점(조건부).
얻고자 하는 것이 확실합니까?
그러나 특정 패턴을 찾도록 NN을 가르치고 싶다면 수학의 도움으로 그녀에게 설명해야 합니다. 수학의 도움으로 패턴의 100%를 안정적으로 설명할 수 있다면 NN은 불필요해집니다. . 수학적 기술이 충분하지 않고 어느 시점에서 모호한 결론이 필요할 때 NN이 필요합니다. 그러면 인공 지능의 세계에 오신 것을 환영합니다 :-)
동료 여러분, 생각해 보세요. 패턴을 공식적으로 설명할 수 없다면 이 NN을 어떻게 설명할 계획인가요? 무엇을 기반으로? 흥미롭게 들어....
NN의 사용을 이해한다는 것은 두 가지를 의미합니다. 원하는 패턴을 수학적으로 찾을 수 있지만 찾고 있는 패턴이 있는 곳에 쓰레기가 있습니다. 그리고 여기에서 원하는 패턴에서 쓰레기를 분리하기 위해 국회가 사용됩니다.
그리고 두 번째로, 수익으로 이어지는 NN 패턴을 찾아달라고 요청하고, 그녀는 학습하는 과정에서 그것을 찾습니다. 그러나 그것이 어떤 패턴인지, 그것은 훈련된 이 특정 NN의 순전히 개인적인 패턴일 것이기 때문에 결코 알 수 없습니다 이 간격에서 특정 시점(조건부).
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그러나 특정 패턴을 찾도록 NN을 가르치고 싶다면 수학의 도움으로 그녀에게 설명해야 합니다. 수학의 도움으로 패턴의 100%를 안정적으로 설명할 수 있다면 NN은 불필요해집니다. . 수학적 기술이 충분하지 않고 어느 시점에서 모호한 결론이 필요할 때 NN이 필요합니다. 그러면 인공 지능의 세계에 오신 것을 환영합니다 :-)
미쉬, 그들은 여기에서 한 가지 실수가 있습니다. 그들은 패턴을 인식해야 할 시스템의 현재 상태로 이해하지 않고 유형, 머리와 어깨, 세 명의 군인 및 기둥 위의 까마귀로 이해합니다.
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NN의 사용을 이해한다는 것은 두 가지를 의미합니다. 원하는 패턴을 수학적으로 찾을 수 있지만 찾고 있는 패턴이 있는 곳에 쓰레기가 있습니다. 그리고 여기에서 원하는 패턴에서 쓰레기를 분리하기 위해 국회가 사용됩니다.
그리고 두 번째로, 수익으로 이어지는 NN 패턴을 찾아달라고 요청하고, 그녀는 학습하는 과정에서 그것을 찾습니다. 그러나 그것이 어떤 패턴인지, 그것은 훈련된 이 특정 NN의 순전히 개인적인 패턴일 것이기 때문에 결코 알 수 없습니다 이 간격에서 특정 시점(조건부).
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그러나 특정 패턴을 찾도록 NN을 가르치고 싶다면 수학의 도움으로 그녀에게 설명해야 합니다. 수학의 도움으로 패턴의 100%를 안정적으로 설명할 수 있다면 NN은 불필요해집니다. . 수학적 기술이 충분하지 않고 어느 시점에서 모호한 결론이 필요할 때 NN이 필요합니다. 그러면 인공 지능의 세계에 오신 것을 환영합니다 :-)
신경망이 공식적으로 패턴을 설명하는 이유는 무엇입니까? 네트워크는 예를 통해 훈련되어야 합니다.
신경망이 공식적으로 패턴을 설명하는 이유는 무엇입니까? 네트워크는 예제를 통해 훈련되어야 합니다.
즉, 먼저 그녀가이 패턴을 찾도록 강제 한 다음 인식합니까? 너무 많은 것 아닙니까? 게다가, 어떤 머리-숄더 패턴, 3명의 군인, 그가 누구이고 그의 이름이 무엇인지가 아니라 시장이 그에게 위아래로 반응할 것을 인식할 필요가 있습니다. 모든 알려진 패턴은 기계적으로 50%에서 작동합니다. 그리고 수학으로 할 수 있는 일이 더 잘 되고, 불확실성에 부딪혔을 때 그리드는 이미 수학적 도구가 되어버렸습니다.....
즉, 먼저 그녀에게 이 패턴을 찾도록 강요한 다음 인식합니까? 너무 많은 것 아닙니까? 게다가, 어떤 패턴의 머리 어깨, 세 명의 군인, 그가 누구이고 그의 이름이 무엇인지가 아니라 시장이 그에게 위아래로 반응할 것을 인식할 필요가 있습니다. 모든 알려진 패턴은 기계적으로 50%에서 작동합니다. 그리고 수학으로 할 수 있는 일이 더 잘 되고, 불확실성에 부딪혔을 때 그리드는 이미 수학적 도구가 되어버렸습니다.....
그러나 특정 패턴을 찾도록 NN을 가르치고 싶다면 수학의 도움으로 그녀에게 설명해야 합니다. 수학의 도움으로 패턴의 100%를 안정적으로 설명할 수 있다면 NN은 불필요해집니다. . 수학적 기술이 충분하지 않고 어느 시점에서 모호한 결론이 필요할 때 NN이 필요합니다. 그러면 인공 지능의 세계에 오신 것을 환영합니다 :-)
NN은 상황을 수학적으로 설명할 수 없는 경우를 위해 설계되었습니다. 예를 들어 사진에서 사람의 나이를 수학적으로 설명하려고 시도하십시오.
패턴을 찾기 위해 신경망이 필요하지 않습니다. 일반 Expert Advisor에서 검색할 수 있습니다. 지그재그를 입습니다. 머리-어깨 패턴의 존재를 확인하려면 1) 서로에 대한 극단값의 위치(상단-하단)와 2)(제로 막대에 대해 더 가까운 위치)를 제어해야 합니다.
그리고 패턴이 얼마나 많은 막대가 지속되는지는 전혀 중요하지 않으며 수직 및 수평으로 서로에 대한 극값의 위치를 제어하는 것으로 충분합니다.
머리와 어깨는 예시일 뿐입니다. 지그재그는 곡선 표시기이며 Gann 스윙이 더 좋습니다.
극단의 위치를 사용하여 모든 패턴을 설명할 수 있는 것은 아닙니다. 그리고 당신의 방법에는 한 가지 큰 실수가 있습니다. 극단의 상호 위치는 머리와 어깨처럼 보일 수 있지만 대부분의 경우에는 그렇지 않습니다.
동료 여러분, 생각해 보세요. 패턴을 형식적으로 설명할 수 없다면 이 NN을 어떻게 설명할 계획인가요? 무엇을 기반으로? 흥미롭게 들어....
NN의 사용을 이해한다는 것은 두 가지를 의미합니다. 원하는 패턴을 수학적으로 찾을 수 있지만 찾고 있는 패턴이 있는 곳에 쓰레기가 있습니다. 그리고 여기에서 원하는 패턴에서 쓰레기를 분리하기 위해 국회가 사용됩니다.
그리고 두 번째로, 수익으로 이어지는 NN 패턴을 찾아달라고 요청하고, 그녀는 학습하는 과정에서 그것을 찾습니다. 그러나 그것이 어떤 패턴인지, 그것은 훈련된 이 특정 NN의 순전히 개인적인 패턴일 것이기 때문에 결코 알 수 없습니다 이 간격에서 특정 시점(조건부).
얻고자 하는 것이 확실합니까?
그러나 특정 패턴을 찾도록 NN을 가르치고 싶다면 수학의 도움으로 그녀에게 설명해야 합니다. 수학의 도움으로 패턴의 100%를 안정적으로 설명할 수 있다면 NN은 불필요해집니다. . 수학적 기술이 충분하지 않고 어느 시점에서 모호한 결론이 필요할 때 NN이 필요합니다. 그러면 인공 지능의 세계에 오신 것을 환영합니다 :-)
동료 여러분, 생각해 보세요. 패턴을 공식적으로 설명할 수 없다면 이 NN을 어떻게 설명할 계획인가요? 무엇을 기반으로? 흥미롭게 들어....
NN의 사용을 이해한다는 것은 두 가지를 의미합니다. 원하는 패턴을 수학적으로 찾을 수 있지만 찾고 있는 패턴이 있는 곳에 쓰레기가 있습니다. 그리고 여기에서 원하는 패턴에서 쓰레기를 분리하기 위해 국회가 사용됩니다.
그리고 두 번째로, 수익으로 이어지는 NN 패턴을 찾아달라고 요청하고, 그녀는 학습하는 과정에서 그것을 찾습니다. 그러나 그것이 어떤 패턴인지, 그것은 훈련된 이 특정 NN의 순전히 개인적인 패턴일 것이기 때문에 결코 알 수 없습니다 이 간격에서 특정 시점(조건부).
얻고자 하는 것이 확실합니까?
그러나 특정 패턴을 찾도록 NN을 가르치고 싶다면 수학의 도움으로 그녀에게 설명해야 합니다. 수학의 도움으로 패턴의 100%를 안정적으로 설명할 수 있다면 NN은 불필요해집니다. . 수학적 기술이 충분하지 않고 어느 시점에서 모호한 결론이 필요할 때 NN이 필요합니다. 그러면 인공 지능의 세계에 오신 것을 환영합니다 :-)
미쉬, 그들은 여기에서 한 가지 실수가 있습니다. 그들은 패턴을 인식해야 할 시스템의 현재 상태로 이해하지 않고 유형, 머리와 어깨, 세 명의 군인 및 기둥 위의 까마귀로 이해합니다.
미쉬, 그들은 여기에서 한 가지 실수가 있습니다. 그들은 패턴을 인식해야 할 시스템의 현재 상태로 이해하지 않고 유형, 머리와 어깨, 세 명의 군인 및 기둥 위의 까마귀로 이해합니다.
시스템의 현재 상태를 인식 하려면 어떤 클래스에 귀속되어야 합니다.
동료 여러분, 생각해 보세요. 패턴을 공식적으로 설명할 수 없다면 이 NN을 어떻게 설명할 계획인가요? 무엇을 기반으로? 흥미롭게 들어....
NN의 사용을 이해한다는 것은 두 가지를 의미합니다. 원하는 패턴을 수학적으로 찾을 수 있지만 찾고 있는 패턴이 있는 곳에 쓰레기가 있습니다. 그리고 여기에서 원하는 패턴에서 쓰레기를 분리하기 위해 국회가 사용됩니다.
그리고 두 번째로, 수익으로 이어지는 NN 패턴을 찾아달라고 요청하고, 그녀는 학습하는 과정에서 그것을 찾습니다. 그러나 그것이 어떤 패턴인지, 그것은 훈련된 이 특정 NN의 순전히 개인적인 패턴일 것이기 때문에 결코 알 수 없습니다 이 간격에서 특정 시점(조건부).
얻고자 하는 것이 확실합니까?
그러나 특정 패턴을 찾도록 NN을 가르치고 싶다면 수학의 도움으로 그녀에게 설명해야 합니다. 수학의 도움으로 패턴의 100%를 안정적으로 설명할 수 있다면 NN은 불필요해집니다. . 수학적 기술이 충분하지 않고 어느 시점에서 모호한 결론이 필요할 때 NN이 필요합니다. 그러면 인공 지능의 세계에 오신 것을 환영합니다 :-)
신경망이 공식적으로 패턴을 설명하는 이유는 무엇입니까? 네트워크는 예를 통해 훈련되어야 합니다.
신경망이 공식적으로 패턴을 설명하는 이유는 무엇입니까? 네트워크는 예제를 통해 훈련되어야 합니다.
즉, 먼저 그녀가이 패턴을 찾도록 강제 한 다음 인식합니까? 너무 많은 것 아닙니까? 게다가, 어떤 머리-숄더 패턴, 3명의 군인, 그가 누구이고 그의 이름이 무엇인지가 아니라 시장이 그에게 위아래로 반응할 것을 인식할 필요가 있습니다. 모든 알려진 패턴은 기계적으로 50%에서 작동합니다. 그리고 수학으로 할 수 있는 일이 더 잘 되고, 불확실성에 부딪혔을 때 그리드는 이미 수학적 도구가 되어버렸습니다.....
즉, 먼저 그녀에게 이 패턴을 찾도록 강요한 다음 인식합니까? 너무 많은 것 아닙니까? 게다가, 어떤 패턴의 머리 어깨, 세 명의 군인, 그가 누구이고 그의 이름이 무엇인지가 아니라 시장이 그에게 위아래로 반응할 것을 인식할 필요가 있습니다. 모든 알려진 패턴은 기계적으로 50%에서 작동합니다. 그리고 수학으로 할 수 있는 일이 더 잘 되고, 불확실성에 부딪혔을 때 그리드는 이미 수학적 도구가 되어버렸습니다.....
그리고 내가 의미하는 바를 어떻게 추측 할 수 있었습니까?
그러나 특정 패턴을 찾도록 NN을 가르치고 싶다면 수학의 도움으로 그녀에게 설명해야 합니다. 수학의 도움으로 패턴의 100%를 안정적으로 설명할 수 있다면 NN은 불필요해집니다. . 수학적 기술이 충분하지 않고 어느 시점에서 모호한 결론이 필요할 때 NN이 필요합니다. 그러면 인공 지능의 세계에 오신 것을 환영합니다 :-)
NN은 상황을 수학적으로 설명할 수 없는 경우를 위해 설계되었습니다. 예를 들어 사진에서 사람의 나이를 수학적으로 설명하려면
실례합니다. 하지만 신경망이 커피 찌꺼기를 추측하고 있습니까? 내 이해에, 그녀가 계산하는 것은 수학적으로입니다.
실례합니다. 하지만 신경망이 커피 찌꺼기를 추측하고 있습니까? 내 이해에, 그녀는 수학적으로 계산합니다.
"사람이 설명하는"과 "신경망이 고려하는" 사이에 차이점이 있다고 생각하십니까?
신경망은 종속성에 대한 세부 정보 없이 예제에 대해 학습됩니다.