Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2210
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
Bu anlamsız bir konuşma. Her vaka benzersizdir. Basit cevap, geriye doğru 'öğretmek' ve karşılaştırmaktır.
Bir sırayı çevirmek, suyun yukarı doğru akışının nasıl sağlanacağı ile ilgilidir. Deneyebilirsin, ama sezgisel olarak henüz anlamak için olgunlaşmadı.
Bir sırayı çevirmek, suyun yukarı doğru akışının nasıl sağlanacağı ile ilgilidir. Deneyebilirsin, ama sezgisel olarak henüz anlamak için olgunlaşmadı.
Sıra değil, tren ve oo
Bu yapılamaz, çünkü Herhangi bir gübrede sağ kulakta 2 yıl.
Yaklaşık olarak, Seyşeller'de buzul olması durumunda aşağı bir cekete ihtiyacınız olan bir desen nasıl bulunur.
Bu yapılamaz, çünkü Herhangi bir gübrede sağ kulakta 2 yıl.
Yaklaşık olarak, Seyşeller'de buzul olması durumunda aşağı bir cekete ihtiyacınız olan bir desen nasıl bulunur.
Bu, genel bir model değil, yerel bir model olduğu anlamına gelir. Ardından ayarları değiştirin, her iki yönde de kükreyecek şekilde seçin
Teşekkürler, bunu düşüneceğim. Görünüşe göre tipik bir durum değil.
Teşekkürler, bunu düşüneceğim. Görünüşe göre tipik bir durum değil.
Sorun bu kümeyi tanımlamaktır. Daha sonra, elbette, karlı ayarlar alt kümesinin gücünü buluyoruz. Ve orijinaline göre büyükse - bulundu.
Ancak ilk seti belirlemek için - bu bir tür genetik olmalı. Genel olarak konu dışı.
Klasik mantıksal yaklaşım, ayarları önemlerine ve etki güçlerine (tür sınıfları) göre parçalara ayırmaktır ve kombinasyonlar deyim yerindeyse mantıksal olarak anlamlı ve güçlüdür. önemli ve zayıf, önemsiz ve güçlü, önemsiz ve zayıf. Bu, 2 sınıf ayar varsa, sayının boyutu ve üssün değerleri ile geometrik veya daha kötüyse) lanet ... makul bir seçimle ele alınmalıdır.
Sınıflandırma veya regresyon için uyarlanmış hemen hemen her paketten "minimum" bir nöronun nasıl eğitileceğini anladım.
Ana şey, paketin nöronun ağırlıklarına erişim sağlaması ve bunları değiştirmeyi mümkün kılmasıdır.
böyle bir tarif.
1) bir nöronu eğitiriz, ne olursa olsun, asıl mesele ağırlıkları olan bir model elde etmektir.
2) bir optimizasyon yöntemi seçin (genetik, karıncalar, sürüler, tavlama simülasyonu, vb.)
3) bir uygunluk fonksiyonu yazın
4) nöronun ağırlıklarını alıp optimizasyon için parametreler olarak sunuyoruz
Tümü!! )))
Bir nöronu kâr etmesi için eğitebilir veya bir tür mega gösterge ya da her neyse yaratmasını sağlayabilirsiniz..
Sınıflandırma veya regresyon için uyarlanmış hemen hemen her paketten "minimum" bir nöronun nasıl eğitileceğini anladım.
Ana şey, paketin nöronun ağırlıklarına erişim sağlaması ve bunları değiştirmeyi mümkün kılmasıdır.
böyle bir tarif.
1) bir nöronu eğitiriz, ne olursa olsun, asıl mesele ağırlıkları olan bir model elde etmektir.
2) bir optimizasyon yöntemi seçin (genetik, karıncalar, sürüler, tavlama simülasyonu, vb.)
3) bir uygunluk fonksiyonu yazın
4) nöronun ağırlıklarını alıp optimizasyon için parametreler olarak sunuyoruz
Tümü!! )))
Bir nöronu kâr etmesi için eğitebilir veya bir tür mega gösterge ya da her neyse yaratmasını sağlayabilirsiniz..
Bir nöronu kâr etmesi için eğitirseniz, ona kaybetmemeyi öğretmek gerekir))) ama bir şey var: ızgara, mevduatı kurtarmak için pozisyon açmayı durdurur. Bunu zaten denedim. dahası, duraklı, duraksız farklı seçeneklerle sonuç aynıdır, ağ sonuçta kar elde etmenin en iyi yolunun mevduatı tutmak olduğuna karar verir.
Makaledeki nöron gerçek hayatta çalışıyor
ve ilerleme nasıl?