Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2249
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
Bir serinin öngörülebilirliği nasıl ölçülebilir? ya da trendi kaldırmadan stasynarnost?
Bir serinin kararlılığı hangi ölçüyle ölçülebilir?
Durağanlığın varlığı (bir matematiksel modelle tanımlanır veya onu genişletirseniz, tüm alan boyunca frekansların ve genliklerin sabitliği). Yani, kısa bir bölüm, uzun olanla aynı şekilde tanımlanmalıdır veya uzun bölüm boyunca farklı kısa bölümlerin açıklaması aynıdır.
Filtrelerden ve taşıyıcılardan. Gürültü frekansı taşıyıcı ile orantılıysa, o zaman korkunç değildir, ancak bilgilendirici ise, o zaman daha kötüdür. Ve elbette gürültünün genliği daha az olmalıdır.
Tek bir matematiksel model içindeki bir serinin kararlılığını anlamak kolaydır. Ancak modeller periyodik olarak değiştirildiğinde, kararlı bir bölüm oluşturma hızı veya modelleri değiştirmek için bölümün uzunluğu, kararlı bölümlerin uzunluğu, frekans ve genlik özelliklerinin sabitliği. Bu karmaşık bir kavramdır.
Durağanlığın varlığı (bir matematiksel modelle tanımlanır veya ..................
Bunu nasıl uygulayacağımı bilmiyorum .... belki daha basit bir şekli vardır ...
Amacı girişte piyasa fiyatlarını almak ve çıkışta daha "öngörülebilir" bir dizi çıktısı almak olan bir ağ oluşturmak istiyorum.
Ama bir "öngörülebilirlik" ölçüsüne ihtiyacım var
Bunu nasıl uygulayacağımı bilmiyorum .... belki daha basit bir şekli vardır ...
Amacı girişte piyasa fiyatlarını almak ve çıkışta daha "öngörülebilir" bir dizi çıktısı almak olan bir ağ oluşturmak istiyorum.
Ama bir "öngörülebilirlik" ölçüsüne ihtiyacım var
Bunu nasıl uygulayacağımı bilmiyorum .... belki daha basit bir şekli vardır ...
Amacı girişte piyasa fiyatlarını almak ve çıkışta daha "öngörülebilir" bir dizi çıktısı almak olan bir ağ oluşturmak istiyorum.
Ama bir "öngörülebilirlik" ölçüsüne ihtiyacım var
Şimdiye kadar bilim, durağanlığın başlangıcını nasıl doğru bir şekilde belirleyeceğini bilmiyor, çünkü tarihte belirlendi. Maşa gibi.
Durağan olmayan bir seride tahmin edilebilirlik ölçüsü yoktur, sadece durağan bölümlerde olabilir. Ağ, başlangıç için tarihteki bu bölümleri en azından basitçe tanımlayacaksa, zaten iyidir.
.
seçeneklerden biri olarak. Tek bir değer öngörülebilirliği ölçemez)
Şimdiye kadar bilim, durağanlığın başlangıcını nasıl doğru bir şekilde belirleyeceğini bilmiyor, çünkü tarihte belirlendi. Maşa gibi.
Durağan olmayan bir seride tahmin edilebilirlik ölçüsü yoktur, sadece durağan bölümlerde olabilir. Ağ, başlangıç için tarihteki bu bölümleri en azından basitçe belirleyecekse, zaten iyidir.
Anlamıyorsun.. Hiçbir şey tahmin etmeyeceğim, ağı yeni bir durağan dizi oluşturmaya zorlayacağım...
Tarih tanımı bana uyuyor, asıl mesele işe yaraması.
işte ihtiyacın olan şey
Anlamıyorsun.. Hiçbir şey tahmin etmeyeceğim, ağı yeni bir durağan dizi oluşturmaya zorlayacağım...
Tarih tanımı bana uyuyor, asıl mesele işe yaraması.
işte ihtiyacın olan şey
Entropi yoluyla da mümkündür. Bana göre bu karmaşık bir kavram. Eşitlik istikrarı gibi. Ayrıca bir parametre ile tanımlanmamıştır.
Evet, haklısınız, eğer özellik vektörü bir matrise dönüştürülür ve evrişime beslenirse, o zaman çok az şey değişecektir (zaten kontrol edilmiştir :)) Benim durumumda, fikir, arama yapmak ve yerel kalıpları kullanın. Bu örüntüler transfer değişmezdir, yani çok katmanlı bir evrişim görüntüdeki farklı yerlerde aynı örüntüyü bulabilir. Ayrıca, özellik haritasının orta düzeyde agresif bir şekilde azaltılmasına sahip mimariler, farklı evrişim katmanlarındaki şablonlar arasında bir hiyerarşi oluşturmanıza olanak tanır. Bu yüzden, kıvrımın bu kalıpları bulmasını sağlayacak alıntının grafiksel bir yorumunu bulmaya çalışıyorum.
Görevlerimiz için convLSTM daha uygundur. Yani, uzaysal-zamansal parametreleri hesaba katan evrişim. Örnekler burada ve burada görüntülenebilir. Meşalede nasıl çalıştığını hafta içinde kontrol edeceğim. PyTorch'ta bir uygulama var
İyi şanlar
Tsos, ns, 1., 2. tür hatalar hakkında.
Yarısına kadar okuyun ve burada kahkahalarla durdu
rastgele sayılar. Bu ağırlıkları kullanan bir sinir ağı , girdi ve çıktı arasında doğru ilişkiye sahip olabilir, ancak bu pratik ağırlıkların neden işe yaradığı bir sır olarak kalır . Bu, sinir ağlarının mistik özelliğidir. birçok bilim insanı ve mühendisin onlardan kaçınmasının nedeni budur. Bilgisayar döneklerinin yaydığı tüm o bilimsel kurguları bir düşünün.
Yazar, bence, Ulusal Meclis'ten çok uzak, benden bile daha uzak))