Usando redes neurais no comércio - página 23
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Uma única camada de perceptron só pode competir com os mash-ups em termos de 'poder'. Mas o comércio no cruzamento de mash-ups é um disparate. IHMO.
Você não precisa de energia lá, você só precisa do ajuste certo
Você não precisa de força lá, você só precisa do ajuste certo
Quantos neurônios existem na camada? Você pode ao menos descobrir aproximadamente?
Debugger:
там не нужна сила, нужно правильно пристроиться
É isso mesmo. Se você tem um perceptron de camada única ali, é simplesmente porque a pré-preparação correta dos dados, que é sempre o ponto, faz 70% de todo o sentido ali, todo o processamento subseqüente, como regra, apenas "termina" o problema. Se este for o caso, posso assegurar-lhe que você pode prescindir de NS. Algo mais (depende do tipo de problema a ser resolvido) - PCA, polinômios de regressão de máquina vetorial de referência, mas NS não é necessário. Todo o resto é normalmente muito mais robusto do que a NS
Não vou discutir com vocês, como diz o tio Zadornov, estão todos bem separados...
e estou farto de tudo... tudo funciona.
Você só precisa acertar, ou melhor, fazer a si mesmo as perguntas certas.
A propósito, a preparação dos dados não tem nenhum papel neste caso. Não o tenho de todo.
Os dados vêm em bruto.
O quê, você está servindo os preços de forma pura?
A propósito, a preparação dos dados não tem nenhum papel neste caso. Não o tenho de todo.
Os dados estão vindo em bruto.
Desculpe-me, mas acho isto difícil de acreditar.
Que tipo de material eu estava usando, usei até 200 000 neurônios em comitês de redes neurais com número total de insumos no nível inicial de até 2000-50 000 mil. Com pré-processamento, pós-processamento. Mas o mercado ainda "distorcido" em relação aos padrões encontrados e seguiu seu próprio caminho.
uma camada de 125 neurônios apenas
Ou talvez alguém possa me dizer onde mais posso ir com as redes neurais?