市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 22

 
Neutron писал(а)>>

没有。

首先,计算每个权重的微校正:dw=in*din--德尔塔规则--将输入信号乘以应用于特定输入的误差。然后,我们在训练向量的所有样本上对每个权重进行单独的总结。在训练纪元的迭代中,权重没有被修正。只有微校正和它们的平方被累积(在另一个加法器中)。

P.S. 我纠正了上面帖子中的错误。导数的求法如下。*(1-OUT2^2)。

Seryoga,你和Fedor在玩一个猜谜游戏。 也许把你的PPO放在µl上会更简单?

 

你不需要它!

这样的东西,被带入实际使用,并在其中投入了大量的工作,是可以出售的。

一个人在这里学到了知识,同时也交流了宝贵的经验!这些是不同的事情。

此外,我可能在我的想法和实施中犯错。给他现成的东西就等于杀了他。

 
Neutron >> :

给他一个现成的,就等于杀了他。

你不应该...

如果我想要一个现成的,我就会去找一个现成的。我不会要你的,我自己要。

 
所以,这一切都不是白费的!。
 
Neutron писал(а)>>

你不需要它!

这样的东西,被带入实际使用,并在其中投入了大量的工作,是可以出售的。

一个人在这里学到了知识,同时也交流了宝贵的经验!这些是不同的事情。

此外,我可能在我的想法和实施中犯错。把它给他就像杀了他。

你和paralocus已经在进行这样的 "本土化 "讨论。虽然它很好听,而且充满了创意 :)

我很好奇,想看看用你的数据能从我的NS中挤出来什么。我在输入数据方面有问题,我不知道我的NS是否有什么好处 :)

 
YDzh писал(а)>>

不过,这本书很好听,而且有很多想法:)

NS都是一样的,但数据...它的成功率为90%。

现在再说一遍,考虑到这一点,你在说什么?

 
关于学习过程 :)
 

来吧,给我们一个想法--我们将讨论它!"。

把什么有希望的东西放在那里。- 马什卡?

 
Neutron >> :

来吧,给我们一个想法--我们将讨论它!"。

从一些MACD的顶点来预测下一个顶点。正是这个价值。时间框架并不重要。

 
Neutron писал(а)>>

来吧,给我们一个想法--我们将讨论它!"。

把什么有希望的东西放在那里。- 硕士?

VininI_RSI_FO by Vinin - 实际上是一个归一化的振荡器,从几个帧中获取信息。