10月 11, 2018
投稿者: 外国為替ウィキチーム
カテゴリー: 取引システム wiki

※ Red neuronal ─ casco de transferencia común (HMA) および転送共通偏差スケーリング (dsma) ※☛はHMAアルゴリズムを利用しますが, este es una variación de bajo-lag a cero-lag después de que... 以下と合併しました: ↓ ☛ Jurik filtros/suavizado y variedades de ma personalizadas ☛ mezclado con desviación-escalad algoritmo común de transferencia ☛ mayor y mayor método (más alto y el cálculo de la APB) ser consc私ente: mayor uso con los volúmenes en el indicador de gráfico primario ─ aconsejable para el indicador fijado apagado/substituye el principio transitorio del movimiento de redes de los nervios: la comunidad neuronal es un maniquí ajustable de salidas como capacidades de entradas. Consiste en un número de capas:

Escriba la capa, que consiste en introducir conocimiento
capa oculta, que consiste en procesar nodos conocidos como neuronas
capa de la salida, que consiste en 1 o un número de neuronas, que salidas son las salidas de la comunidad.

Todos los nodos de las capas contiguas están interconectados. Estas conexiones se conocen como sinapsis. Cada sinapsis tiene un coeficiente de escalamiento asignado, por el cual el info propagado por medio de la sinapsis se multiplica. Estos coeficientes de escalamiento se conocen como pesos (w [私] [j] [k]). En una red de nervios de avance (FFNN) la información se propaga de las entradas a las salidas. Aquí hay una instancia de FFNN con una capa de entrada, una capa de salida y dos capas ocultas:

Imagen conectada

La topología de un FFNN se abrevia comúnmente como sigue: <# of="" inputs="">- <# of="" neurons="" within="" the="" first="" hidden="" layer="">- <# of="" neurons="" within="" the="" second="" hidden="" layer="">-...- <# of="" outputs="">.</#> </#> </#> </#> La comunidad anterior podría ser conocida como una comunidad 4-3-3-1. La información es procesada por las neuronas en dos pasos, comprobados en todo el círculo por una señal de sumación y una señal de paso:

Todas las entradas se multiplican por los pesos relacionados y sumado
Las sumas que sobrevienen son procesadas por la activación de la neurona operan, cuya producción es la salida neuronal.

Es la activación de la neurona operar que ofrece no linealidad al maniquí de la comunidad neural. Sin ella, no hay un motivo para tener capas ocultas, y la comunidad neuronal se convierte en un lineal auto-regresiva (ar) maniquí. ✜ Desviación-escaló el campo común de transferencia (dsma) ✜ la marca de fábrica nueva dsma hecha por Juan Ehlers y ofrecido dentro de la situación del 2018 de julio de TASC diario. El dsma es un método de suavizado del conocimiento que actúa como un común de transferencia exponencial con un coeficiente de suavizado dinámico. El coeficiente de alisado está actualizado mecánicamente sobre la base de la magnitud de las modificaciones de valor. Dentro del común de transferencia desviación-escalada, la desviación generalmente de la implica se elige para ser la medida de esta magnitud. El indicador resultante ofrece un suavizado sustancial de la información incluso cuando las modificaciones de valor son pequeñas, mientras que en breve se adaptan a esas modificaciones. El escritor explica que debido a su diseño, tiene un retraso mínimo pero está listo para presentar un suavizado apreciable. しかし, el indicador de la red neural-HMA & dsma se fusiona con filtros de Jurik/suavizado mezclados con el sistema de HMA de cero lag.

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☝ No puedo presentar ningún tipo de asistencia como codificación (junto con el código de suministro) y el servicio de solución de problemas. ☢ No hay ninguna asegura que este indicador funcione por completo o sin errores. Por lo tanto, utilice en su peligro personal; No me conformo con ninguna responsabilidad legal por daños al sistema, pérdidas monetarias e incluso falta de vida. Replace final: 8:00 AM jueves, 11 Octubre 2018 Greenwich implica tiempo (GMT)