Bir sinir ağı kullanarak rastgele bir desen arayın - sayfa 8

Yeni yorum
 
Реter Konow :

Evet, okul dersi kapsamında matematik biliyorum. Bir keresinde bir öğretmene analitik geometri dersinde (fonksiyonlar ve koordinat eksenleri ile ilgilenen ders) sorduğumda, "eğer bir fonksiyon bir grafik üzerinde bir eğri çiziyorsa, o zaman grafikteki eğri boyunca bir fonksiyon inşa etmek mümkün müdür? " ve net bir cevap aldı - "Hayır. Bu imkansız." Bundan, kalıpların matematiksel olarak tanımlanabileceği, ancak tanımlanamayacağı sonucuna vardım, çünkü onları oluşturan formülü değerlerden elde etmek imkansız.

Belki başka matematiksel araçlar da vardır. biliyorsan söyle.

Kesin ve net olmak gerekirse - hayır. Ancak genel olarak, keyfi verilerden bir işlev elde etmenin yolları vardır. "Yakınlaştırma" denir. Genel olarak herhangi bir işlevin verilerin ortasına sürülebilmesine ek olarak, orijinal verileri neredeyse tamamen tekrarlamanıza izin veren özel işlevler vardır - polinomlar, seriler ...

Bu arada, Taylor, Maclaurin serisi aracılığıyla herhangi bir fonksiyonu hesaplamak için uzun zamandır yöntemler var.

 
Реter Konow :

Evet, okul dersi kapsamında matematik biliyorum. Bir keresinde bir öğretmene analitik geometri dersinde (fonksiyonlar ve koordinat eksenleri ile ilgilenen ders) sorduğumda, "eğer bir fonksiyon bir grafik üzerinde bir eğri çiziyorsa, o zaman grafikteki eğri boyunca bir fonksiyon inşa etmek mümkün müdür? " ve kesin bir cevap aldı - "Hayır. Bu imkansız." Bundan, kalıpların matematiksel olarak tanımlanabileceği, ancak tanımlanamayacağı sonucuna vardım, çünkü onları oluşturan formülü değerlerden elde etmek imkansız.

Belki başka matematiksel araçlar da vardır. biliyorsan söyle.
Dmitry Fedoseev :

Kesin ve net olmak gerekirse - hayır. Ancak genel olarak, keyfi verilerden bir işlev elde etmenin yolları vardır. "Yakınlaştırma" denir. Genel olarak herhangi bir işlevin verilerin ortasına sürülebilmesine ek olarak, orijinal verileri neredeyse tamamen tekrarlamanıza izin veren özel işlevler vardır - polinomlar, seriler ...

Bu arada, Taylor, Maclaurin serisi aracılığıyla herhangi bir fonksiyonu hesaplamak için uzun zamandır yöntemler var.

Ve "neredeyse" tam olarak mümkün, *** Bu arada, bu aynı zamanda Moskova Bölgesi'nin görevi, bir şekilde bu ruhta bir şeyler çizmeye çalışmak gerekecek, ilginç bir görev.

2 Peter Konow: En azından MO ile sayaları anlamanızı tavsiye ederim, insanları fazla eğlendirmemek için, okuyup sayabilen herkes MO'nun temellerini anlayabilir, sadece biraz çaba sarf etmeniz gerekiyor.

 

Кеша Рутов :

...

2 Peter Konow: En azından MO ile sayaları anlamanızı tavsiye ederim, insanları fazla eğlendirmemek için, okuyabilen ve sayabilen herkes MO'nun temellerini anlayabilir, sadece biraz çaba sarf etmeniz gerekiyor.

Ben böyle anlıyorum. Burada çok eğlenmek, haç yapmak, alnına tokat atmak var ama cevap yok... Yüzünü buruşturmak ve gülmek bir cevap değil.

Anladığım alanda her zaman açıklarım ve ancak o zaman okumaya gönderirim.

1. Kalıp tanıma için hangi veriler daha uygundur - OCHL veya resimler? Fark var mı, yok mu?

2. NN neden uzun süredir algoritmik ticarette örüntü tanıma için kullanılmamaktadır? NS üzerinde çalışan ve bulunan kalıbı sabitleyen "bool Head_n_showlders()" gibi işlevler nerede?

Biliyorsun?

 
Реter Konow :

Ben böyle anlıyorum. Burada çok eğlenmek, haç yapmak, alnına tokat atmak var ama cevap yok... Yüzünü buruşturmak ve gülmek bir cevap değil.

Anladığım alanda her zaman açıklarım ve ancak o zaman okumaya gönderirim.

1. Kalıp tanıma için hangi veriler daha uygundur - OCHL veya resimler? Fark var mı, yok mu?

2. NN neden uzun süredir algoritmik ticarette örüntü tanıma için kullanılmamaktadır? NS üzerinde çalışan ve bulunan kalıbı sabitleyen "bool Head_n_showlders()" gibi işlevler nerede?

Biliyorsun?

1. Ne tür desenler bulmak istediğinize bağlıdır. Analiz için sunulan veri formatının, beklenen model kümesine mümkün olduğunca yakın olması arzu edilir.

Örneğin, "baş ve omuzlar" modelini tanımlamak için , zikzak göstergesini veya daha doğrusu birkaçını yalnızca farklı parametrelerle kullanmak daha iyidir:


Desenin açıklamasının ZigZag göstergesine çok benzediği görülebilir. Ancak kalıplar, örneğin farklı göstergeler, bunların kombinasyonları, dönüştürülmüş değerleri vb. yoluyla kesinlikle farklı nitelikte olabilir.

2. Yukarıda bahsedildiği gibi, örüntü bulmak için daha uygun yöntemler vardır.


Kalıplar verinin kendisinden ne kadar uzaksa, onları bulmak o kadar zor olur.

 
Реter Konow :

Ben böyle anlıyorum. Burada çok eğlenmek, haç yapmak, alnına tokat atmak var ama cevap yok... Yüzünü buruşturmak ve gülmek bir cevap değil.

Anladığım alanda her zaman açıklarım ve ancak o zaman okumaya gönderirim.

1. Hangi veriler örüntü tanıma için daha uygundur - OCHL veya resimler? Fark var mı, yok mu?

2. NN neden uzun süredir algoritmik ticarette örüntü tanıma için kullanılmamaktadır? NS üzerinde çalışan ve bulunan kalıbı sabitleyen "bool Head_n_showlders()" gibi işlevler nerede?

Biliyorsun?

1 kesinlikle OCHL'dir, ancak örneğin dalgacıklarla, en kötü ihtimalle, geometrik olarak büyüyen bir periyoda sahip momentum veya stokastik gibi bir gösterge paketi ile önceden işlenir.

2 özellikle fiyat modellerini standart bir kayan evrişim (çarpma ve toplama) ile "alnında" aramak daha kolaydır, NS burada özellikle gerekli değildir. NS ve MO'ya, girdiden nasıl çıkış yapılacağı tamamen açık olmadığında ihtiyaç duyulur ve MO'nun kendisi bir şey, belirli bir model yaratır, ancak ne yazık ki oldukça dar sınırlar içinde.


Not Ama genel olarak, bir grafikte "baş ve omuzlar" gibi kalıplar saçmadır, onları bulmak kolaydır, ancak hiçbir şeyi tahmin etmezler.

 
Кеша Рутов :

1 kesinlikle OCHL'dir, ancak örneğin dalgacıklarla, en kötü ihtimalle, geometrik olarak büyüyen bir periyoda sahip momentum veya stokastik gibi bir gösterge paketi ile önceden işlenir.

2 özellikle fiyat modellerini standart bir kayan evrişim (çarpma ve toplama) ile "alnında" aramak daha kolaydır, NS burada özellikle gerekli değildir. NS ve MO'ya, girdiden nasıl çıkış yapılacağı tamamen açık olmadığında ihtiyaç duyulur ve MO'nun kendisi bir şey, belirli bir model yaratır, ancak ne yazık ki oldukça dar sınırlar içinde.


Not Ama genel olarak, bir grafikte "baş ve omuzlar" gibi kalıplar saçmadır, onları bulmak kolaydır, ancak hiçbir şeyi tahmin etmezler.

Aliaksandr Hryshyn :

1. Ne tür desenler bulmak istediğinize bağlıdır. Analiz için sunulan veri formatının, beklenen model kümesine mümkün olduğunca yakın olması arzu edilir.

Örneğin, "baş ve omuzlar" modelini tanımlamak için, zikzak göstergesini veya daha doğrusu birkaçını yalnızca farklı parametrelerle kullanmak daha iyidir:


Desenin açıklamasının ZigZag göstergesine çok benzediği görülebilir. Ancak kalıplar, örneğin farklı göstergeler, bunların kombinasyonları, dönüştürülmüş değerleri vb. yoluyla kesinlikle farklı nitelikte olabilir.

2. Yukarıda bahsedildiği gibi, kalıp aramak için daha uygun yöntemler vardır.


Kalıplar verinin kendisinden ne kadar uzaksa, onları bulmak o kadar zor olur.

Apaçık. Sayesinde. Çalışacağım.

 
Aslında. Önce kendinize, Ulusal Meclis'ten aldığım yanıtı nasıl kullanabilirim diye sorun. Bir karar vermek vb. için dönüştürülmesi gerekiyor mu? Ve ancak o zaman, kalıbın kendisinin önemli olmadığını anlayacaksınız, ancak piyasanın görünümüne tepkisi önemli. Ve şimdi bu reaksiyonu takas etmek için. Aksi takdirde, TC değil, yulaf lapası çıkıyor
NS ile ticaret yapıyorum. Ve herkes mutlu. Verim tahminden önemli ölçüde farklıdır, ancak olumludur ve bu işteki ana şey budur. Ve hiçbir şey .... NS orada, her şey. Ne olduğunu anlamayanlar kendilerinden şikayet ederek bu araçtan yüksek beklentiler oluşturuyorlar. Ama ona ayık ve doğru bir şekilde bakarsanız, gücünü değerlendirin. Millet Meclisi ne yapabilir ve ne yapamaz. Daha sonra araştırmacının beklentileri gerekçelendirilir. Ve özellikle yazılarımın yazım alanındaki sohbete meraklı katılımcılar. İfadelerin dibine inmeye çalışmanız ve hata aramamanız daha iyi olur, aksi takdirde saçma sapan konuşuyorsunuz, bu sapkınlığı okumaktan utanıyorsunuz.
Kişi öğretmenli ve öğretmensiz öğrenme arasındaki farkı anlamadı ve aynı şeyi söylüyor. Üzgünüm, ama böyle bir bilgiyle uzağa gidemezsiniz. Benim nacizane fikrime göre
 
Özellikle ek gerçeklerin ağırlığı altında fikrinizi değiştirmediğinizde. Churchill'e göre sadece aptallar ve ölüler fikirlerini değiştirmezler.
 
Mihail Marchukajtes :
Aslında. Önce kendinize sorun, Ulusal Meclisten aldığım cevabı nasıl kullanabilirim? Bir karar vermek vb. için dönüştürülmesi gerekiyor mu? Ve ancak o zaman, kalıbın kendisinin önemli olmadığını anlayacaksınız, ancak piyasanın görünümüne tepkisi önemli. Ve şimdi bu reaksiyonu takas etmek için. Aksi takdirde, TC değil, yulaf lapası çıkıyor
NS ile ticaret yapıyorum. Ve herkes mutlu. Verim tahminden önemli ölçüde farklıdır, ancak olumludur ve bu işteki ana şey budur. Ve hiçbir şey .... NS orada, her şey. Ne olduğunu anlamayanlar kendilerinden şikayet ederek bu araçtan yüksek beklentiler oluşturuyorlar. Ama ona ayık ve doğru bir şekilde bakarsanız, gücünü değerlendirin. Millet Meclisi ne yapabilir ve ne yapamaz. Daha sonra araştırmacının beklentileri gerekçelendirilir. Ve özellikle yazılarımın yazım alanındaki sohbete meraklı katılımcılar. İfadelerin dibine inmeye çalışmanız ve hata aramamanız daha iyi olur, aksi takdirde saçma sapan konuşuyorsunuz, bu sapkınlığı okumak ayıp.
Kişi öğretmenli ve öğretmensiz öğrenme arasındaki farkı anlamadı ve bunun aynı şey olduğunu söylüyor. Üzgünüm, ama böyle bir bilgiyle uzağa gidemezsiniz. Benim nacizane fikrime göre

İfadelerinizde en azından bir öz varsa, onu arayacağım. Bir şeyi anlayamıyorsanız, bu onun sapkınlık olduğu anlamına gelmez.

Ve nereye gittiniz - çok açık bir şekilde görülüyor - ne vahşi sonuçlar.

 

Sinir ağı, görüntüleri sınıflandırmak ve kataloglamak için eğitilebilir, ancak bu veya bu görüntüyü kataloğun belirli bir kategorisiyle ilişkilendirme olasılığının hangi kriterine dayanarak, bu gerçekleşecek, herhangi bir sinir ağının olası hatasını içeren şey budur.

Halihazırda ezberlenmiş görüntüler, sonunda üzerlerindeki tepkiye verilen yanıtın kötüleşen sonuçlarıyla taramaya gelecekler, bu nedenle herhangi bir sinir ağının başarısı, tam olarak bu konuda etkili olan görüntülerin kataloğunun belleğindeki anlık içeriğinde olacaktır. çok ikinci. Genişletilmiş tabanı bir artıdan çok bir eksi olacaktır.

12345678910
Yeni yorum