Redes neuronais artificiais. - página 11
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O resultado é melhor do que qualquer crítica. Os métodos errados foram escolhidos para resolver o problema em primeiro lugar
Apaguei todos os meus posts só para o caso de o moderador pensar que é publicidade
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também pode fazer a sua conta? :)
Como o senhor diz, caro moderador.
- Os cientistas atravessaram recentemente uma mosca com um mata-moscas!!!
- Então?
- Um espécime muito suicida.
- Os cientistas atravessaram recentemente uma mosca com um mata-moscas!!!
- Então?
- Um espécime muito suicida.
Os criadores criaram, e os cientistas ambientais não tiveram tempo de colocar o mesmo animal no Livro Vermelho...
;)
E os programas de xadrez nunca aprenderão a jogar acima da segunda taxa.
Já ouvi isso antes.
--
Vladimir, espero que a tua insanidade seja temporária, e eu não gostaria que durasse trinta anos (como a de Marvin Minsky).
Mas é divertido, sim.
;)
Grande ideia, a propósito!
É aí que as redes neurais poderão aprender a jogar (apenas as regras) xadrez, olhando para os jogos que já perderam antes, e eu acreditarei que com uma ferramenta tão primitiva como as redes neurais se pode fazer algo decente.
As redes neurais são principalmente concebidas para o reconhecimento de padrões (busca automática de situações anteriormente vistas) mas não para a detecção de quaisquer padrões.
Então talvez os comerciantes não estejam a ensinar correctamente a rede? Como está a correr agora (na minha opinião de leigo):
1. o comerciante escolhe o período de tempo em que a formação terá lugar.
2. Selecciona os sinais de entrada (indicadores, preços de barra, etc.).
Vou usar o vosso posto para me inclinar para a resposta e juntar-me a um dos autores anteriores - A melhor rede neural é uma série de decomposição de Fourier! Pegue na história inteira, pegue numa pequena escala ondulada de, digamos, 10 minutos, decomponha-a numa série, obtenha uma "máquina do tempo" escondida atrás dos coeficientes, use-a para "prever" o futuro num testador, e está feito. Tem um resultado simplesmente genial sobre toda a história. Mas pelo menos aqui pode ver esta máquina do tempo, mas nas redes neurais dificilmente se consegue vê-la. As redes neurais podem reconhecer imagens; as imagens podem ser qualquer coisa; existem métodos mais eficientes de reconhecimento de imagens, mas o que torna as redes neurais boas é o facto de que podem reciclar-se de acordo com o que está a acontecer agora. Isso é coisa deles. Mas isso é também a ÚNICA coisa neles. Assim, para analisar mentalmente a aplicabilidade das redes neurais, imagine que se trata simplesmente de um sistema de reconhecimento de padrões.
Grande ideia, a propósito!
Quando as redes neurais forem capazes de aprender a jogar (apenas as regras) xadrez, olhando para os jogos já perdidos anteriormente, acreditarei que com uma ferramenta tão primitiva como as redes neurais se pode fazer algo decente.
As redes neurais são principalmente concebidas para o reconhecimento de padrões (busca automática de situações anteriormente vistas) mas não para a detecção de quaisquer padrões.