Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1747
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
У меня не выходит понять математический принцип работы НС.
Поиск самого высокого холма в облаках, высоты не видно за облаками. Низкочастотно находим начало возвышения и обследуем около них, там где нет возвышений не обследуем. Можно площади начала возвышений обследовать и маленькие площади не брать. Типа умная выборка. Но в любом случае это алгоритм. В любом случае полный перебор с очень малой вероятностью не будет проигрывать различным вариантам, с какой либо логикой поиска, через раз, с обоих концов начать, вероятность нахождения более быстрого поиска при переборе с логикой искомого выше чем при полном последовательном.
У меня не выходит понять математический принцип работы НС.
Вы не пытаетесь его понять - вы пытаетесь его выдумать.
Для понимания математических основ НС следует ознакомиться с теорией Колмогорова - Арнольда - Хехт-Нильсона.
Вы не пытаетесь его понять - вы пытаетесь его выдумать.
Для понимания математических основ НС следует ознакомиться с теорией Колмогорова - Арнольда - Хехт-Нильсона.
Редко где понятно объяснено. А с формул понять дано мало кому)))))
Вы не пытаетесь его понять - вы пытаетесь его выдумать...
через бэкпропогирование ошибки определения инвариантов и поиск локального или глобального экстремума функции нейрона ньютоновскими или квазиньютоновскими методами оптимизации, настраивая различные шаги градиентов
Петру так будет понятней
Поиск самого высокого холма в облаках, высоты не видно за облаками. Низкочастотно находим начало возвышения и обследуем около них, там где нет возвышений не обследуем. Можно площади начала возвышений обследовать и маленькие площади не брать. Типа умная выборка. Но в любом случае это алгоритм. В любом случае полный перебор с очень малой вероятностью не будет проигрывать различным вариантам, с какой либо логикой поиска, через раз, с обоих концов начать, вероятность нахождения более быстрого поиска при переборе с логикой искомого выше чем при полном последовательном.
ахахах )))
Поиск самого высокого холма в облаках, высоты не видно за облаками. Низкочастотно находим начало возвышения и обследуем около них, там где нет возвышений не обследуем. Можно площади начала возвышений обследовать и маленькие площади не брать. Типа умная выборка. Но в любом случае это алгоритм. В любом случае полный перебор с очень малой вероятностью не будет проигрывать различным вариантам, с какой либо логикой поиска, через раз, с обоих концов начать, вероятность нахождения более быстрого поиска при переборе с логикой искомого выше чем при полном последовательном.
через бэкпропогирование ошибки определения инвариантов и поиск локального или глобального экстремума функции нейрона ньютоновскими или квазиньютоновскими методами оптимизации, настраивая различные шаги градиентов
Петру так будет понятней
То есть, работа НС, так или иначе, завязана на Оптимизации?
да, на оптимизации ф-й (нейронов). Их просто много и они могут быть связаны разным образом
ахахах )))
Ессно грубо, даже где то не верно, но только где то. И понятней. Любая оптимизация поиска экстремумов за самый долгий берет полный поиск))))) ГСЧ - наложение не привязанного низкочастотного процесса на сильно более высокочастотный, оптимизация поиска - логичное прореживание поиска. Мне так легче все остальное понимать.