الشبكة العصبية-HMA & dsma

0
(0)

الشبكة العصبية--هال نقل المشتركة (HMA) & الانحراف--تحجيم نقل المشتركة (dsma) ※ ☛ يجأل استخدام خوارزميه HMA ولكن هذا واحد هو الاختلاف من المنخفضة المتخلفة إلى الصفر--بعد ذلك... تنصهر مع المقبل: ↓ ☛ المرشحات jurik/تجانس وحسب الطلب أصناف MA ☛ مختلطة مع الانحراف تحجيم خوارزميه نقل المشتركة ☛ اعلي وأكبر طريقه (حساب العليا والتعميم) كن علي علم: استخدام أكبر مع وحدات التخزين علي مؤشر التخطيط الأساسي-- من المستحسن لمؤشر تعيين قباله/استبدال ألحركة مبدا عابره من الشبكات العصبية: المجتمع العصبي هو عارضه أزياء قابل للتعديل من المخرجات وقدرات المدخلات. وهو يتالف من عدد من الطبقات:

  1. ادخل طبقه ، والذي يتكون من إدخال المعرفة
  2. طبقه مخفيه ، والتي تتكون من معالجه العقد المعروفة باسم الخلايا العصبية
  3. طبقه الإنتاج ، والذي يتكون من 1 أو عدد من الخلايا العصبية ، التي هي مخرجات المجتمع المخرجات.

جميع العقد من الطبقات المجاورة مترابطة. وتعرف هذه الاتصالات باسم الاشتباكات العصبية. كل المشبك له معامل التحجيم المعينة ، التي يتم ضرب المعلومات التي تروج عن طريق المشبك. وتعرف معامل التحجيم هذه بالأوزان (w [أنا] [j] [k]). في الشبكة العصبية تغذيه مسبقه (ffnn) يتم نشر المعلومات من المدخلات إلى المخرجات. الحق هنا هو مثيل ffnn مع طبقه واحده ادخل ، طبقه الإخراج واحد ، واثنين من طبقات خفيه:

صوره متصلة
الشبكة العصبية-HMA & dsma 1

يتم اختصار طبولوجيا ffnn عاده كما يلي: <# of="" inputs="">- <# of="" neurons="" within="" the="" first="" hidden="" layer="">- <# of="" neurons="" within="" the="" second="" hidden="" layer="">-...- <# of="" outputs="">.</#> </#> </#> </#> وقد يعرف المجتمع المحلي المذكور أعلاه بأنه مجتمع 4-3-3-1. يتم معالجه المعلومات من قبل الخلايا العصبية في خطوتين ، المقابل ثبت في جميع انحاء الدائرة باشاره الجمع واشاره خطوه:

  1. وتتضاعف جميع المدخلات بالأوزان ذات الصلة وتلخص
  2. تتم معالجه المجاميع التالية بواسطة تنشيط الخلايا العصبية تعمل, الناتج الذي هو نتاج الخلايا العصبية.

انها تنشيط الخلايا العصبية تعمل التي تقدم غير الخطية لعارضه أزياء المجتمع العصبي. مع ذلك ، ليس هناك دافع ليكون الطبقات المخفية ، والمجتمع العصبي يتحول إلى عارضه السيارات الرجعية الخطية (AR). الانحراف-تحجيم نقل المشتركة (dsma) ✜ العلامة التجارية الجديدة dsma التي ادلي بها جون ehlers وظهرت في الوضع 2018 يوليو من مجلة tasc. و dsma هو أسلوب تجانس المعرفة التي تعمل بمثابه نقل الاسي المشتركة مع معامل تجانس ديناميكية. ويكون معامل التجانس محدثا آليا في المقام الأول استنادا إلى حجم التعديلات في القيمة. ضمن الانحراف-تحجيم نقل المشتركة ، يتم اختيار الانحراف المعتاد من الإيحاء بان يكون قياس هذا الحجم. ويوفر المؤشر التالي تجانسا كبيرا للمعلومات حتى عندما تكون تعديلات القيمة صغيره بينما يتكيف قريبا مع تلك التعديلات. ويشرح الكاتب انه بسبب تصميمه ، فقد تاخر الحد الأدنى ولكن علي استعداد لتقديم تجانس ملموس. ومع ذلك ، الشبكة العصبية--HMA و dsma المؤشر تنصهر مع مرشحات jurik/تجانس مختلطة مع نظام HMA صفر.

توصيل الصورة (انقر على لتكبير الصورة)
انقر للتكبير الاسم: nn_dsma. JPG الحجم: 82 KB

انقر للتكبير الاسم: نهمادسماسيتينجس الحجم: 90 KB ☝ لا أستطيع تقديم اي نوع من المساعدة مثل الترميز (مع رمز العرض) وخدمه استكشاف الأخطاء وإصلاحها. ☢ ليس هناك اي يضمن ان هذا المؤشر يعمل تماما أو مع أخطاء خارج. ولذلك ، واستخدامها في خطر الشخصية الخاصة بك ؛ انا تسويه لأي مسؤوليه قانونيه عن ضرر النظام ، والخسائر النقدية وحتى الافتقار إلى الحياة. النهائي استبدال: 8:00 AM الخميس 11 تشرين الأول/أكتوبر 2018 توقيت غرينتش (بتوقيت جرينتش)

ملف متصل
نوع الملف: الرمز البريدي neural-network_hma-dsma-jurik 137 كيلو بايت | 25 عدد التنزيلات

كم كانت هذه المشاركة مفيدة?

انقر على نجمة لتقييمه!

متوسط ​​تقييم 0 / 5. عدد الأصوات: 0

لا توجد أصوات حتى الآن! كن أول من يقيم هذا المنصب.

نأسف لأن هذه المشاركة لم تكن مفيدة لك!

دعونا تحسين هذا المنصب!

أخبرنا كيف يمكننا تحسين هذه المشاركة?



مؤلف: فريق ويكي الفوركس
نحن فريق من متداولي الفوركس ذوي الخبرة العالية [2000-2023] الذين يكرسون أنفسهم لعيش الحياة بشروطنا الخاصة. هدفنا الأساسي هو تحقيق الاستقلال المالي والحرية, وتابعنا التعليم الذاتي واكتسبنا خبرة واسعة في سوق الفوركس كوسيلة لتحقيق أسلوب حياة مستدام ذاتيًا.