Нейронная сеть-HMA & дсма

0
(0)

Нейронной сети ─ корпус передачи общих (HMA) и отклонение-масштабированный передачи общего (дсма) ※ ☛ использует HMA алгоритм однако это один вариант от низкого отставания к нулю отставание, после чего... сливается с следующим: ↓ ☛ Jurik фильтры/сглаживание и подгонянные сорта Ма ☛ смешанные с отклонением-масштабированный передачи общий алгоритм ☛ высший и самый большой метод (выше и в розыск) знать: наибольшее использование с томами на первичном графике индикатор ─ целесообразно для индикатора установите Off/Replace движение переходного принципа нейронных сетей: нейронное сообщество является регулируемым манекеном выходов как возможности входов. Он состоит из нескольких слоев:

  1. Введите слой, который состоит из ввода знаний
  2. скрытый слой, который состоит из обработки узлов, известных как нейроны
  3. выходной слой, который состоит из 1 или нескольких нейронов, чьи выходы являются результатами сообщества.

Все узлы смежных слоев взаимосвязаны. Эти соединения известны как синапсы. Каждый синапс имеет присвоенный коэффициент масштабирования, с помощью которого умножается информация, распространяемая с помощью синапса. Эти коэффициенты масштабирования называются весами (w [Saya] [j] [k]). В нейронной сети с опережением питания (ффнн) информация распространяется от входных данных к выходам. Прямо здесь находится экземпляр ффнн с одним входным слоем, одним выходным слоем и двумя скрытыми слоями:

Подключенное изображение
Нейронная сеть-HMA & дсма 1

Топология ффнн обычно сокращается следующим образом: <# of="" inputs="">- <# of="" neurons="" within="" the="" first="" hidden="" layer="">- <# of="" neurons="" within="" the="" second="" hidden="" layer="">-...- <# of="" outputs="">.</#> </#> </#> </#> Выше сообщество может быть известно как 4-3-3-1 сообщества. Информация обрабатывается нейронов в два этапа, соответственно доказано по всему кругу суммирования сигнала и шаг сигнала:

  1. Все входы умножаются на соответствующие весовые коэффициенты и суммируются
  2. Последующие суммы обрабатываются нейрона активации работать, чей выход нейронов выход.

Это нейрона активации работают, что предлагает нелинейность нейронных сообщества манекена. С вне оно, не будут повода иметь спрятанные слои, и нейронное сообщество превращается в линейный Auto-регрессивный (AR) манекен. Отклонение-масштабированный передачи общего (дсма) ✜ новый дсма сделанные Джоном Элерса и признакам в июле 2018 ситуации TASC Journal. Дсма является методом сглаживания знаний, который действует как экспоненциальная передача, общая с динамическим коэффициентом сглаживания. Коэффициент сглаживания механически обновлен в первую очередь на основе величины модификации значения. В пределах отклонения-масштабированного переноса общего, обычное отклонение от подразумевает выбрано для того чтобы быть мерой этой величины. Последующий индикатор предлагает существенное сглаживание информации даже при небольших изменениях стоимости, в то время как в скором времени они адаптируются к этим изменениям. Писатель объясняет, что из-за его дизайна, он имеет минимальное отставание, но готов представить ощутимое сглаживание. Тем не менее, нейронная сеть-HMA & дсма индикатор сливается с Jurik фильтры/сглаживание смешивается с нулевой ЛАГ HMA системы.

Связанные изображения (нажмите на, чтобы увеличить)
Нажмите, чтобы увеличить имя: НН_ДСМА. JPG размер: 82 KB

Нажмите, чтобы увеличить имя: НН-хма-дсма-Сеттингс. JPG размер: 90 KB ☝ Я не могу представить какой-либо помощи, как кодирование (вместе с кодом поставки) и устранение неполадок службы. ☢ Есть не гарантирует, что этот индикатор работает полностью или с ошибками. Поэтому, используйте на вашей личной опасности; Я не имею права на юридическую ответственность за системный ущерб, денежные потери и даже недостаток жизни. Окончательная замена: 8:00 четверг, 11 октября 2018 по Гринвичу подразумевается время (GMT)

Подключенного файла

MEMBACA  Торговать цена акции Наряду с тенденцией

Betapa bermanfaatnya postingan ini?

Klik pada bintang untuk menilainya!

Peringkat rata-rata 0 / 5. Penghitungan suara: 0

Tidak ada suara sejauh ini! Jadilah orang pertama yang menilai postingan ini.

Kami mohon maaf karena postingan ini tidak bermanfaat bagi Anda!

Mari kita perbaiki postingan ini!

Beri tahu kami bagaimana kami dapat meningkatkan postingan ini?



Pengarang: Tim Wiki Valas
Kami adalah tim Trader Forex yang sangat berpengalaman [2000-2023] yang berdedikasi untuk menjalani hidup dengan cara kita sendiri. Tujuan utama kami adalah mencapai kemandirian dan kebebasan finansial, dan kami telah menempuh pendidikan mandiri dan memperoleh pengalaman luas di pasar Forex sebagai sarana kami untuk mencapai gaya hidup mandiri.