Red neuronal – HMA & DSMA

※ Neural Network ─ Hull Transferring Common (HMA) & Común de transferencia escalado por desviación (DSMA) ※

☛ Makes use of HMA algorithm however this one is a variation from low-lag to zero-lag
after which... fusionado con el siguiente:
↓
☛ Filtros Jurik/Suavizado y variedades MA personalizadas
☛ Mixed with Deviation-Scaled Transferring Common Algorithm
☛ Superior & El mejor método (Más alto & Cálculo de APB)

ser consciente: Greatest use with Volumes on Primary Chart indicator ─ advisable for indicator set off/replace motion

Principio transitorio de las redes neuronales.:

The Neural community es un modelo ajustable de salidas como capacidades de entradas. Consta de una serie de capas:

1. entrar en la capa, que consiste en introducir conocimientos
2. capa oculta, which consists of processing nodes known as neuronas
3. capa de salida, que consiste en 1 o varias neuronas, cuyos productos son los productos de la comunidad.

Todos los nodos de capas contiguas están interconectados.. These connections are known as sinapsis. Cada sinapsis tiene un coeficiente de escala asignado., by which the info propagated by means of the synapse is multiplied. These scaling coefficient are known as weights (w[i][j][k]). en un Red neuronal de alimentación anticipada (FFNN) the info is propagated from inputs to the outputs. Aquí hay una instancia de FFNN con una capa de entrada., one output layer, and two hidden layers:

Imagen conectada

The topology of a FFNN is commonly abbreviated as follows: <# de entradas> - <# de neuronas dentro de la primera capa oculta> - <# de neuronas dentro de la segunda capa oculta> -...- <# de salidas>. The above community might be known as a 4-3-3-1 comunidad.
The info is processed by neurons in two steps, Probado correspondientemente en todo el círculo mediante una señal de suma y una señal de paso.:

1. Todas las entradas se multiplican por los pesos relacionados y se suman
2. Las sumas resultantes son procesadas por el cerebro de la neurona. activation operate, cuya salida es la salida de la neurona.

It's the neuron's activation operate that offers non-linearity to the neural community mannequin. Sin ello, there isn't a motive to have hidden layers, y la comunidad neuronal se convierte en un autorregresivo lineal (Arkansas) maniquí.

✜ Común de transferencia escalado por desviación (DSMA) ✜

el nuevo DSMA made by John Ehlers and featured within the July 2018 situation of TASC journal.

The DSMA is a knowledge smoothing method that acts as an exponential transferring common with a dynamic smoothing coefficient. The smoothing coefficient is mechanically up to date primarily based on the magnitude of value modifications. Within the Deviation-Scaled Transferring Common, la desviación habitual de la implicación se elige para que sea la medida de esta magnitud. The ensuing indicator offers substantial smoothing of the info even when value modifications are small whereas shortly adapting to those modifications.

The writer explains that because of its design, it has minimal lag but is ready to present appreciable smoothing. Sin embargo, Red neuronal - HMA & DSMA indicator is fused with Jurik filters/smoothing mixed with zero-lag HMA system.

Imagen conectada (haga clic en para agrandar)

☝ I can't present any kind of assist like coding (junto con el código de suministro) y servicio de resolución de problemas.

☢ There are not any ensures that this indicator work completely or with out errors. Por lo tanto, utilícelo bajo su propio riesgo; Me conformo con no tener responsabilidad legal por daños al sistema, pérdidas monetarias e incluso falta de vida.

final replace:
8:00 SOY
Jueves, 11 Octubre 2018
Tiempo implícito de Greenwich (GMT)

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