立体声神经网
Neutron >> :
在Avishka中，如果你适当地眯起眼睛，进入涅槃状态，你可以看到一个3层两进的非线性网格如何铲除输入数据（价格系列），试图在其中找到隐藏的模式。而且，确实，它找到了。
P.S. 你不应该把它当真。
以前，正如我现在所记得的，在Oktyabr电影院的小厅里，他们曾经给特殊的眼镜......。
这些只是一些神经包公司的更多漫画吗？
不，那些是我的漫画。我自己发明了它们，或者说她（NS）想出了如何将两个输入信号分成买入和卖出。
Neutron >> :
不，那些是我的漫画。我自己发明了它们，或者说它（NS）想出了如何将两个输入信号分为买入和卖出。
不，那些是我的漫画。我自己发明了它们，或者说它（NS）想出了如何将两个输入信号分为买入和卖出。
>> 它是像输入量化，像SOM一样，还是其他类型的NS？
为什么是两张图？
如果它是一个普通的三层透视镜，为什么它必须在每一个酒吧都要完全重新训练？
我可以问你一个问题吗？
如果有可能，为什么不呢？
这种可能性是存在的，但有一些特殊类型的NS，有必要在每个酒吧进行训练，如NS型MLP。
必须有一些标准，让MLPs在每一个酒吧都被完全重新训练。
而这样的标准--存在这种可能性--是值得怀疑的。
通过参与这种对话，我们在潜意识中解决了不同的优化问题（在全局意义上）。你选择了什么方法，我只能猜测。关于我的，我可以说，在这个研究阶段，我有足够的计算能力，不需要用参数 "NS训练的复杂性 "来限制自己。显然，在每个步骤中对NS进行再训练（额外训练）是无妨的。因此，我可以通过将所调查领域的参数空间的维度降低一个来集中注意力于人工智能的其他有趣方面。我想，在这个意义上，我做得很好。
在Avishka中，如果你适当地眯起眼睛，进入涅槃状态，你可以看到一个3层两进的非线性网格如何铲除输入数据（价格系列），试图在其中找到隐藏的模式。而且，确实，它找到了。
P.S. 这不应该被认真对待。