在交易中使用神经网络 - 页 13

[solar]

[[删除]]

grell:


原因是不同的。网络冗余。

让我们来研究一下什么是网络冗余？)

[TheXpert]

Figar0:
让我们来研究一下什么是网络冗余？)

在本质上适合。

[Дмитрий]

TheXpert:
基本上是一个合适的。

拟合是指样本太小的时候。网络冗余对装修影响不大。

[Дмитрий]

Figar0:
让我们来研究一下冗余的含义，好吗？)

没有必要，已经很清楚，层数和权重都非常大。

但我要补充说明的是，适合的问题......冗余网络就像一个有两个未知数的4个方程组。要么网络将琐碎地学习所有的数据，要么解决方案将是正确的但不稳定的。

[[删除]]

TheXpert:
在本质上是一种配合。

这是可以理解的。你如何确定一个网络的必要充分性？如果有冗余，是否有充分性？

grell。

要么网络将学习所有的数据。

网络能学到多少数据？

[Дмитрий]

我们是在谈论所有的网络还是MLP？

[[删除]]

grell:
我们是在谈论所有的网络还是MLP？

根本区别是什么？让它成为MLP。这是你自己配置的MLP，它能学到多少，适合吗？

[TheXpert]

Figar0:

这是可以理解的。你如何确定一个网络的必要充分性？如果有冗余，是否有充分性？

啊，这很简单。只要它开始学习，就足够了。

[Дмитрий]

我所取得的最大成绩是3个月。在(k/(l+1))*(m/(n+point))=8时，其中k-盈利交易的数量，l-亏损交易的数量，m-盈利的总余额，n-亏损交易的总余额。