Red neuronal-HMA

六月 13, 2018
投稿者: 外国為替Wikiチーム
カテゴリー: Sistemas de Trading de wiki

※ Neural red-casco de transferencia común ※ ☛ Jurik filtros/suavizado y clases personalizadas de ma por Mladen ☛ más alta y mayor formulación (más alto & APB de cálculo) ☛ hace uso de Hull mA (por Allan Hull) sin embargo, este es una variación de baja lag a cero lag ☛ más grande de nosotros e con los volúmenes en el indicador fundamental de la carta-beneficioso para el indicador fijó apagado/substituye el principio transitorio del movimiento de redes de los nervios: la comunidad de los nervios 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 referidos 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 denominan sinapsis. Cada sinapsis tiene un coeficiente de escalamiento asignado, por el cual la información propagada por la sinapsis se multiplica. Estos coeficientes de escala se denominan pesos (w [私] [j] [k]). En una red de nervios de avance (FFNN) la información se propaga de las entradas a las salidas. Justo aquí hay una instancia de FFNN con una capa de entrada, una capa de salida y dos capas ocultas:

Imagen conectada (haga clic en para agrandar)

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La topología de un FFNN se abrevia generalmente como sigue: < # 入力の >-< # of neuronas dentro de la primera capa oculta >-< # de neuronas dentro de la segunda capa oculta >-...-< # 出力の >. La comunidad antedicha puede ser conocida como 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 siguientes son procesadas por la activación de la neurona, cuya producción es la salida neuronal.

読むフレキシブルグリッドEA (グリッドトレーディング)

Es la activación de la neurona que proporciona no linealidad al maniquí de la comunidad neural. Sin él, no hay tal cosa como un motivo para tener capas ocultadas, y la comunidad neuronal se convierte en un maniquí auto-regresivo linear (ar). ☝ No puedo presentar ningún tipo de asistencia como codificación (junto con el código de suministro) y el servicio de solución de problemas. Por ahora, es posible que utilice este indicador siempre y cuando esté armado con los datos/el talento de la manera de utilizar el indicador estándar de TDI. Usted puede también regular los parámetros/los ajustes basados sobre todo en su opción. ☢ Por la forma en que, no hay ninguna asegura que estos indicadores funcionan por completo o sin errores. Por lo tanto, utilice a su amenaza individual; No me conformo con ninguna responsabilidad legal por daños al sistema, pérdidas monetarias e incluso falta de vida.