O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5. - página 22
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Você com os links de uma só vez. Não te entendo completamente. Ou sem as abreviaturas :) .
E imho qualquer rede de modelação pode ser um classificador.
Quem lidou com o SLTM?
Aqui só ia perguntar se todos os neurónios têm uma estrutura de AVC a funcionar como:
Agora vejo que nem todos eles, precisamos levar isso em conta e fazer uma variedade de algoritmos não só por tipo de ativador, mas também por tipo de neurônio.
Primeiro tente formular uma opinião geral ou quase geral sobre os requisitos para um especialista
Primeiro tente formular uma opinião geral ou quase geral sobre os requisitos para um especialista
Vladimir gpwr me convém pessoalmente, talvez mais um par dele venha junto, então não há necessidade de convites ainda.
A outra coisa é que as pessoas estão acostumadas com coisas que devem se mover por hora, mas isto é OpenSourse, tais projetos podem durar muito mais, porque as pessoas trabalham quando há tempo.
Quem já lidou com o SLTM?
Porque é que estás interessado nisso?
Você com os links de uma só vez. Não te entendo completamente. Ou sem as abreviaturas :) .
E imho qualquer rede de simulação pode ser um classificador.
SVM = Máquina Vetorial de Suporte
RBN = Rede de Base Radial
Aqui estão alguns links:
Т. Serre, "Robust Object Recognition with Cortex-Like Mechanisms", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE
Bell, A. J., Sejnowski, T. J. (1997).
Os componentes independentes das cenas naturais são filtros de borda.
Vis. Res., 37, 3327-3338, In.
Olshausen, B. A., Field, D. J. (1996).
Emergência de propriedades de campo receptivas a células simples através da aprendizagem de um código esparso para imagens naturais.
Natureza, 381(6583), 607-609.
http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~ahrens/tnii/lewicki2002.pdf
Não estou nada familiarizado com o princípio. Ela não é a única, eu posso fazer mais perguntas :)
Wiki diz que, além dos circuitos habituais.
O neurônio também usa multiplicação de entradas, e sinal de feedback (aparentemente de atraso), também jura que o principal método BeckProp muitas vezes fica preso quando um ciclo de erro em feedbacks, então é desejável fazer híbridos de aprendizagem com AG. Os ativadores estão apenas na primeira camada, depois tudo é linear, o primeiro neurônio (ou comitê que realmente não entendo) transforma as entradas, outros desempenham um papel de filtros (permitindo ou não a passagem do sinal).
Você pode chamá-lo de bloco neural ou um único neurônio com uma função complexa de passagem, depende de como você olha para ele, uma rede é construída a partir de tais blocos.
Não estou nada familiarizado com o princípio. Ela não é a única, eu posso fazer mais perguntas :)