Bir sinir ağı kullanarak rastgele bir desen arayın - sayfa 7
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
Sizce Millet Meclisi öyle bir "sihirli değnek" ki, ne verirseniz verin, her zaman ihtiyacınız olanı mı alıyorsunuz? Ne tür veri olduğu önemli değil, hangi hacim önemli değil, çünkü hepsi aynı - bunlar Ulusal Meclis için rakamlar.
O zaman anlamıyorum, olası tüm kalıpları bulan algoritma nerede? Bu "her şeye kadir" Ulusal Meclis nerede? Çok uzun süredir ML üzerinde çalışıyorlar, ancak MT'nin cephaneliğinde hala bu "kalıp tanıyıcı" yok.
bence değil, ama NN bir algoritma, bu algoritmanın NS olarak adlandırılması gerçeği ... peki, endüstri için gerekli, asıl sorun tam olarak verilerin hazırlanmasında - kelimenin tam anlamıyla elle hazırlanmışlar, peki, veya neredeyse elle
Not: Öngörülü sistemler var, kendi kendine öğrenen algoritmalar var ... ama yine de yerleşik bir algoritmaya göre sayılarla çalışıyor, bir veritabanı da var, ancak veri toplama hala çoğunlukla elle yapılıyor, YouTube'a bakın Tesla, çok şey öğreneceksin - gelişmiş tanıma teknolojileri hakkında bilgi var - okumak istemiyorsanız, her şeyin mühendisler tarafından değil entelektüel olarak yapıldığı popüler bir videoya gideceğinizden gerçekten şüpheliyim)))
bence değil, ama NN bir algoritma, bu algoritmanın NS olarak adlandırılması gerçeği ... peki, endüstri için gerekli, asıl sorun tam olarak verilerin hazırlanmasında - kelimenin tam anlamıyla elle hazırlanmışlar, peki, veya neredeyse elle
Peter, genel olarak, mekansal akıl yürütmenize dalmak istemiyorum, OOP konusunu hatırlıyorum, nadiren birincil kaynakları okumanıza izin veriyorsunuz ve mat olmadan, sizinle iletişim bir kez daha olacak gibi görünecek yel değirmenleri ile savaş - burada teşekkür ederim, aşina olmayan insanlara tüm saygımla yoruldum .... işte sansürsüz taciz gitti
)))
...
Not: Öngörülü sistemler var, kendi kendine öğrenen algoritmalar var ... ama yine de yerleşik bir algoritmaya göre sayılarla çalışıyor, bir veritabanı da var, ancak veri toplama hala çoğunlukla elle yapılıyor, YouTube'a bakın Tesla, çok şey öğreneceksin - gelişmiş tanıma teknolojileri hakkında bilgi var - okumak istemiyorsanız, her şeyin mühendisler tarafından değil entelektüel olarak yapıldığı popüler bir videoya gideceğinizden gerçekten şüpheliyim)))
Bir bakacağım. Bu ilginç. Ancak makalenizi okudum ve ağların uygulama alanları orada açıkça ayrılmış. Sınıflandırma, Öngörü, Tanıma. Tanıma hakkında konuşuyoruz ve bu nedenle verilerin "görsel" bir karaktere sahip olması gerekiyor. En azından mantıklı.
Bir uzman olarak, herhangi bir çizelge ve zaman diliminde en az 5 kalıbı tanıyan bir NN yapabilir misiniz?
Hangi grafik ve hangi zaman dilimi hiç önemli değil. 5 kalıp bir görevdir, ağlar geçen yüzyılda tüm alfabeleri tanımıştır.
Peter, genel olarak, mekansal akıl yürütmenize dalmak istemiyorum, OOP konusunu hatırlıyorum, nadiren birincil kaynakları okumanıza izin veriyorsunuz ve mat olmadan, sizinle iletişim bir kez daha olacak gibi görünecek yel değirmenleri ile savaş - burada teşekkür ederim, yoruldum, aşina olmayan insanlara tüm saygımla .... işte, burada sansürsüz taciz gitti
)))
Hangi grafik ve hangi zaman dilimi hiç önemli değil. 5 kalıp bir görevdir, ağlar geçen yüzyılda tüm alfabeleri tanımıştır.
Böylece mat kısmı açıklanmış olur. kabul ederdim. Sonra kahkahalar, genel sözler... Tamam, ATP ve bunun üzerine.
Nasıl öğreteceğimi bilmiyorum, bağlantılar - evet, zaten tüm Google'ı buldunuz, Habr, saf sıfır seviyesinden profesyonellerin seviyesine kadar var, Ulusal Meclis hakkında makaleler var
ama yukarıda yazdığım gibi herhangi bir kitabı indirin - NN ile ilgili herhangi bir sonraki kitap ilkini yarısından fazlası için tekrar edecektir, ne yazık ki, NN ile ilgili materyalin açıklaması bu şekilde düzenlenmiştir - oldukça fazla öz vardır, temelde her şey ne tür bir NN kullanılacağına ve veri hazırlığına bağlı olacaktır.
Ben böyle yazdım ve oluyor. Görünümün odağını ölçeklendirerek şekilleri tutarlı bir şekilde tanımlar. Bu arada, bir kişi de bilgi ile çalışır. Tutarlı bir şekilde anlamı soyutlar ve detaylandırır.
Hayır, hiç de değil. Adam ana şeyi kapıyor. Bir şey çıkıyor.
Sinir ağınız muhtemelen tüm kalıpları uzun süredir tanıyor.
Numara. Onları başka şekillerde tanırım.