Yapay sinir ağları. - sayfa 11
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
Sonuç, herhangi bir eleştiriden daha iyidir. Problemi çözmek için başlangıçta yanlış yöntemler seçilmiştir.
Her ihtimale karşı tüm mesajlarımı sildim, moderatör bunun bir reklam olduğuna inanıyor
Her ihtimale karşı tüm mesajlarımı sildim, moderatör bunun bir reklam olduğuna inanıyor
belki senin hesabın da :)
ne diyorsun sevgili moderatör
- Son zamanlarda, bilim adamları bir sineklik ile bir sineği geçti !!!
- İyi ?
- Çok intihara meyilli bir durum olduğu ortaya çıktı.
- Son zamanlarda, bilim adamları bir sineklik ile bir sineği geçti !!!
- İyi ?
- Çok intihara meyilli bir durum olduğu ortaya çıktı.
Yetiştiriciler yetiştirildi ve çevre bilimcilerin Samoyed hayvanını Kırmızı Kitapta listelemek için zamanları yoktu ...
;)
İyi evet. Ve satranç programları asla ikinci derecenin üzerinde oynamayı öğrenemez.
Bir yerde zaten duydum.
--
Vladimir, umarım deliliğin geçicidir. Ve otuz yıl sürmesini istemem (Marvin Minsky gibi).
Ve daha eğlenceli, evet.
;)
Bu arada, harika fikir!
İşte o zaman sinir ağları (sadece kuralları) satranç oynamayı öğrenebilir, daha önce kaybedilen oyunlara bakarak, sinir ağı gibi ilkel bir aracın yardımıyla iyi bir şey yapılabileceğine inanacağım.
Sinir ağları öncelikle örüntü tanıma (daha önce görülen durumlar için otomatik arama) için icat edildi, ancak en azından bazı örüntüleri tanımlamak için değil.
Yani tüccarlar ağları doğru şekilde eğitmiyor olabilir mi? Şimdi nasıl oluyor (amatörce görüşüme göre):
1. Tüccar, eğitimin gerçekleşeceği zaman aralığını seçer.
2. Giriş sinyallerini (göstergeler, çubuk fiyatları vb.) seçer.
Gönderinizi cevaba dayanmak ve önceki yazarlardan birine katılmak için kullanacağım - En iyi sinir ağı Fourier genişlemesidir! Tüm hikayeyi alın, 10 dakikalık kısa bir onay işareti alın, üst üste koyun, katsayıların arkasına gizlenmiş bir "zaman makinesi" alın, test cihazında geleceği "tahmin etmek" için kullanın ve hepsi bu kadar. Tarih boyunca, tek kelimeyle mükemmel sonuçlar aldınız. Ancak burada en azından bu zaman dalgası görülebilir, ancak sinir ağlarında pratik olarak görünmezdir. Sinir ağları görüntüleri tanıyabilir, her şey görüntü olabilir, daha etkili görüntü tanıma yöntemleri vardır, ANCAK sinir ağları iyidir çünkü şu anda neler olduğu gerçeğine dayanarak yeniden öğrenilebilirler. İşte onların özelliği. Ama o SADECE bu işte. Bu nedenle, sinir ağlarının uygulanabilirliğinin zihinsel bir analizi için bunun sadece bir örüntü tanıma sistemi olduğunu hayal edin.
Bu arada, harika fikir!
İşte o zaman sinir ağları (sadece kuralları) satranç oynamayı öğrenebilir, daha önce kaybedilen oyunlara bakarak, sinir ağı gibi ilkel bir aracın yardımıyla iyi bir şey yapılabileceğine inanacağım.
Sinir ağları öncelikle örüntü tanıma (daha önce görülen durumlar için otomatik arama) için icat edildi, ancak en azından bazı örüntüleri tanımlamak için değil.