Deductor Academic 5.2 ile Zaman Serileri Tahmini - sayfa 5

Yeni yorum
 
Evet, hem geri dönüş hem de güç gösteriyor.
 
Her şey çerçevelere ve ayarlara bağlıdır. %70 ila %95
 
AAAksakal :
Her şey çerçevelere ve ayarlara bağlıdır. %70 ila %95
bunun gibi bir yerde ama ne yazık ki güçlü haberlerde.
 
Evet ve ona davulla ilgili haberler. Büyükbabanın tahmininden haberleri öğreniyorum.
 
AAAksakal :
Evet, hem geri dönüş hem de güç gösteriyor.

Kanıt son derece arzu edilir. Bu, durağan olmayan VR bölümlerinde tahminin mümkün olduğuna dair harika bir haber. Bunu iddia eden tek kişi sensin, diğerlerine aşina değilsin.
 
Bir şeyi kanıtlamak müteşekkir bir şey değildir, aslında iyi bir tahminde bulunmak son derece zordur. Doğru bir tahminin oluşturulmasını birçok faktör etkiler, örneğin, bir tahmin yapıyorsanız, bunu günün başında yapmak daha iyidir, işlem seanslarının ortasında bir tahmin yapmamalısınız. 24 saat + İşlem seansı başına 1-..... En iyi tahminler 5 dakika için alınır. %95 saçmalık ama ağı her bir çift için ayrı ayrı yapılandırmanız gerekiyor, hem çok zaman alıyor hem de kendine has incelikleri var...... Aslında bir sürü incelik var.
 
AAAksakal :
Bir şeyi kanıtlamak müteşekkir bir şey değil
Piyasada bununla gurur duyan insanların olması şaşırtıcı. Sonuçta, test cihazının çalışmasını bir grafikle gösterebilirsiniz. Ya da hepsi. ne yazdın - sadece sıcaktan gevezelik mi ediyorsun?
 
Evet önemli bir kısım eklemeyi unuttum eğer tahmini güncellemek istiyorsanız o zaman linear veya n.net bloğunu yıkıp işlemeyi yeniden başlatmanız gerekecek. Aksi takdirde, bir güncelleme alacaksınız, ancak eski oranlarla güncellenmeyecekler. Yeni blokları yıkarken ve başlatırken, yeni katsayılar alacaksınız.
 
Hepinize hoşçakalın.
 

Bu DA oldukça zayıf.


Basit bir klasik tanıma örneği üzerinde sürdüm:


Örnek satırlar:

1. Kuş

2. Uçmak

3. Uçak

4. planör

5. Seyir dışı füze

İlk altı sütun, tanınabilir nesnelerin girdi özellikleridir. Sütunların geri kalanı çıktılardır.




İki katmanlı ağ: 6 x 2 x 6 x 6


Geri Yayılım için test yapılırken, genellikle eğitim setinden %40 (doğrusal ayrılabilirlik) bir yanıltıcıdır, sağlanan: hata 0,01'den küçükse tanınan nesneyi düşünün


Onlar. ne uçak, ne planör, ne de roket tanınmadı - tüm çıkışlarda, herhangi bir girişte, sadece negatif değerler. Kuş ve planör oldukça doğru bir şekilde tanındı. Biyolojik nesneler ile mekanik nesneler arasındaki farklılıkların çıktısı da oldukça doğru bir şekilde kabul edildi.



Aynı koşullar ve aynı mimari altında RPROP test edildiğinde, sonuçlar daha iyidir:

Onlar. zaten %100'lük bir doğrusal ayrılabilirlik var, ancak hatalar var.

1234567
Yeni yorum