市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 60

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在文献中，有对最佳值的估计，从1/10到1/30，取决于特征超表面的拓扑结构，其中NS搜索最小。

grasn писал(а)>>

诶，Seryoga，你不能这么炫耀，而且是在一个公平的竞争环境下。

同意在颠簸的地形上炫耀是没有乐趣的--你很冷静，因为它是。没有什么事的时候不这样是很自然的--这就是我们的成长过程。但要想成为一个 "炫耀的人，而且是在平地上"，这不是小事。>> 酷!

 
grasn >> :

很明显，可以理解的是，交易水平的设定接近当前价格，我已经写过这方面的内容。但我不会毫不含糊地说 "不可能"。我必须看一下运动的统计数据（我现在只是没有时间，而且需要谨慎的方法）。人们可能记得winwin2007，我记得他的交易是1-2个点，包括点差。在他们调整他的过滤器之前，他赢得了大约20个左右的积分。我捏造的方法似乎对 "过滤 "很稳定，但谁知道呢，人们必须要看。也许在1-3个点的交易中，"总损失 "并不是那么糟糕。而且，也许统计数据会显示只有在100%猜测的情况下才会有稳定的利润。


PS：我如何解释，这只是一个基于同样简单的意识的想法，即一个策略可以基于 "方向性猜测 "的事实。在某种程度上，这对我来说是 "新的"。但是，这种 "颜色猜测 "的方法对任何策略都会有 "黑暗面"，毫无例外，原因很简单，信息极其有限。 ...，我想我有点花言巧语，但不管怎样。

好吧，让我们考虑一下，我失败了，这绝对不意味着什么，让别人来试试。

 

我不明白的是这一点。

如果K=2，速度=18，那么我是如何做到这样的教学的。


在短短的50个历时中（24个输入）。

 

这是很容易的!

将实验次数增加2倍，结果就会减少2倍，说明你在利用BP的一个 "方便 "部分。

 
而且你可以推荐一些参数限制。合适的，当然不是一件好事......。
 
paralocus писал(а)>>
你能否推荐一些参数限制。>> 调整，当然，不是一件好事......

啊，我们又开始讨论装配问题了 :)

 
YDzh >> :

啊，我们又开始讨论装配问题了 :)

是的，关于如何避免它...

 

简单!- 实验的数量应该很大。如果有可能在n>1000的情况下工作，这是好事。在这里，我们已经可以谈一谈所获结果的统计有效性。

 
是的，这是个可能性。当然，有了这两个人，需要的时间会更长一些，但这没关系，我们会等待。
 

重点是，让我们进入学习过程的统计分析，没有它，就不可能正确拟合网络参数。请看训练误差（红色数据）和预测误差（蓝色）如何根据历时的不同而变化。

你看，在培训结束时，女孩已经成为一个 "齿轮"，因此失去了思考和归纳所学知识的能力。

顺便说一下，在我们的生活中，我们经常从以前的 "失败者 "那里得到各个领域的优秀和有能力的专家。

你看到了吗？

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