Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1734
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Evet ve resimdeki kediler farklı ama ağ onları tanıyor ve bir şekilde köpeklerden ayırıyor...
En azından örüntü tanıma ilkeleri, evrişimli ağlar, nasıl çalıştığı vb. hakkında bir şeyler okuyun. Sorularınız pek olgun değil, okuyunca aptallıklarını anlayacaksınız.
Cevaplarınız da olgun değil. Bir kez daha tekrar ediyorum: yok edilen nesne bütünden çok farklıdır ve bu nedenle eğitim örneğini artırarak görüntüsündeki entropinin üstesinden gelinemez. Bu seçim sonsuz olabilir veya diğer seçimlerle karışabilir. Benim için bile açık.
Cevaplarınız da olgun değil. Bir kez daha tekrar ediyorum: yok edilen nesne bütünden çok farklıdır ve bu nedenle eğitim örneğini artırarak görüntüsündeki entropinin üstesinden gelinemez. Bu seçim sonsuz olabilir veya diğer seçimlerle karışabilir. Bu benim için bile açık.
Açıkçası, ama çok görünür değil)) Ağı yıkılan bir evi tanımak için eğitmek istiyorsanız, o zaman yıkılan evler üzerinde eğitin. Ona koca bir ev verip felsefe yapmak yerine, harap bir evi nasıl temsil edecek... Belli!
Başlıkta söylediğimle aynı.
mytarmailS :ev bozulsa da bozulmasa ne fark eder ağ kendisine öğretileni öğrenir
Açıkçası, ama çok görünür değil)) Ağı yıkılan bir evi tanımak için eğitmek istiyorsanız, o zaman yıkılan evler üzerinde eğitin. Ona koca bir ev verip felsefe yapmak yerine, harap bir evi nasıl temsil edecek... Belli! Peter Konow'un fotoğrafı.
Peter Konow'un fotoğrafı.
Cevaplarınız da olgun değil. Bir kez daha tekrar ediyorum: yok edilen nesne bütünden çok farklıdır ve bu nedenle eğitim örneğini artırarak görüntüsündeki entropinin üstesinden gelinemez. Bu seçim sonsuz olabilir veya diğer seçimlerle karışabilir. Benim için bile açık.
Aslında, bir tuğla duvarın yıkılması ve görselleştirilmesi için algoritma uzun zaman önce yapıldı, soru, yıkım faktörlerini bilmek, eğer onları biliyorsak, o zaman ev restore ediliyor))))
Açıkçası, ama çok görünür değil)) Ağı yıkılan bir evi tanımak için eğitmek istiyorsanız, o zaman yıkılan evler üzerinde eğitin. Ona koca bir ev verip felsefe yapmak yerine, harap bir evi nasıl temsil edecek... Belli!
Başlıkta söylediğimle aynı.
mytarmailS :ev bozulsa da bozulmasa ne fark eder ağ kendisine öğretileni öğrenir
Bir saniyeliğine hayal gücünüzü kullanın. Evlerin yıkılması için kaç seçenek olabilir? Sonsuza kadar. Bu, bir veya daha fazla yıkılan ev türünün tanınmasının öğretilebileceği, ancak hepsinin değil anlamına gelir. Yıkımın şekli önceden bilinmiyorsa, ağı eğitmenin ve karşılaşılan yıkılan evlerin eğitim örneğine uymasını ummanın anlamı nedir? Sonuç olarak, ağ rastgele, dalgalı bir başarı ve öngörülemeyen tanıma oranları ile çalışacaktır.
Farklı bir yaklaşıma ihtiyaç olduğunu düşünüyorum.
Aslında, bir tuğla duvarın yıkılması ve görselleştirilmesi için algoritma uzun zaman önce yapıldı, soru, yıkım faktörlerini bilmek, eğer onları biliyorsak, o zaman ev restore ediliyor))))
Entropi, yok edilen herhangi bir nesnede mevcut olan kaosun bir ölçüsüdür. Bütünü kaotik bir durumdan kurtarmak, entropi ile mücadeledir. Ama bir formülümüz var mı? Orada. Bu formül zekadır. Kaos ve düzensizliği atlayarak parçalardan tek bir görüntü toplar. Parçaları bir denkleme ekler ve sonuç olarak tüm öğeyi alır.
Sonuç: Zeka, tanımada NN'yi kullanır, ancak eğitim kümesine doğrusal olarak bağlı değildir. Akıl ile ortak yaşam sayesinde Millet Meclisinin etkinliği kat kat artar.
Parçalardan tek bir görüntü oluşturuyor,
kaos ve düzensizlikten kaçınmak.
Parçaları bir denkleme ekler ve sonuç olarak tüm öğeyi alır.
Spektral analiz !!! :)
Spektral analiz !!! :)
Bunun gibi bir şey...)))
bildiğini yap ama OOS yap
bakmak istiyorum
kısacası bu yöntem işe yaramıyor) ama eğlenceliydi..
benimki hangi makalelerde daha iyi çalışıyor
kısacası bu yöntem işe yaramıyor) ama eğlenceliydi..
benimki hangi makalelerde daha iyi çalışıyor
üzüntü)
gecikme arttı mı?, her dakika çok ince olabilirSadece yöntemi alıp test etmeniz gerekiyor. Sadece bunu kendim yapmayacağım, öncelikle uzun bir süre şiddetle yapacağım, burada R'yi hatırladım, bu yüzden veri çerçevesi, ben anlayana kadar dört saat boyunca alışkanlıktan çıktı, kimseye önerecek pek bir şey yok . Ve yüzde yüz yapacağım şey bir sürü hata olacak. Ve burada, yukarıda listelenen tüm algoritmayı uygulayan R'de bir komut dosyası oluşturmanız ve gerçekte kontrol etmeniz gerekir. Aracın "GARANTİ" gibi en zor parametresi 5 üzerinden 3 olsa bile zaten kazanmanız mümkün olacaktır.
Bunu nasıl yapacağımı bilseydim. Ve her çubukta maksimum 1 bükülme ve yeniden eğitim tahmin ederdim.
Bu görevi 3 bölüme ayırırdım: veri hazırlama, dilimleme ve tahmin. İlk 2'yi nasıl yapacağımı biliyorum ama tahminde sorun var. Bunu Ulusal Meclis'te yapmak isterdim, ama bu sürülmemiş bir tarla ve ayrıca Ulusal Okul zamanından beri yakından ilgilenmedim.
Hızlıysa, oynamak için eşeği alıp bu göstergeleri kullanarak tahminde bulunabilirsiniz. Optimize edicideki parametreleri seçin.
Anlamıyorum, bu Lissajous figürleri neyi gösteriyor, ayrışmadaki iki bileşen arasındaki bağlantıyı mı? Yani, genişlemede biri diğerine göre kaydırılan iki bileşen var mı? Koşullu günah ve cos. Bu gereksizdir, ancak farklı bir başlangıç aşamasıyla değiştirebilirsiniz.