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

※ Réseau neural ─ Hull transfert commun (HMA) et déviation-échelle transfert commun (DSMA) ※ ☛ へait usage de HMA algorithme cependant celui-ci est une variation de bas-lag à zéro-lag après quoi... fusionné avec le suivant: ↓ ☛ Jurik filtres/lissage et personnalisés ma variétés ☛ mélangé avec déviation-échelle de transfert de l'algorithme commun ☛ plus et plus grande méthode (calcul plus élevé & APB) 注意: plus grande utilisation avec des volumes sur l'indicateur de carte primaire ─ recommandé pour l'indicateur SET OFF/remplacer 私e mouvement principe transitoire des réseaux neuronaux: la communauté neurale est un mannequin réglable de sorties comme capacités d'intrants. Il se compose d'un certain nombre de couches:

Entrez la couche, qui consiste à entrer la connaissance
couche cachée, qui consiste à traiter des noeuds connus sous le nom de neurones
couche de sortie, qui se compose de 1 ou un certain nombre de neurones, dont les extrants sont les extrants de la communauté.

Tous les noeuds des couches adjacentes sont interconnectés. Ces connexions sont connues sous le nom de synapses. Chaque Synapse a un coefficient d'échelle assigné, par lequel l'information propagée au moyen de la synapse est multipliée. Ces coefficients de mise à l'échelle sont connus sous le nom de poids (w [私] [j] [k]). Dans un réseau neuronal à avance (AWA), l'info est propagée à partir des entrées vers les sorties. Juste ici est une instance de awa avec une couche d'entrée, un calque de sortie, et deux calques cachés:

Image connectée

La topologie d'un awa est communément abrégée comme suit: <# of="" inputs="">- <# of="" neurons="" within="" the="" first="" hidden="" layer="">- <# of="" neurons="" within="" the="" second="" hidden="" layer="">-...- <# of="" outputs="">.</#> </#> </#> </#> La communauté ci-dessus pourrait être connue comme une communauté de 4-3-3-1. L'info est traitée par les neurones en deux étapes, correspondantes prouvées dans tout le cercle par un signal de sommation et un signal d'étape:

Toutes les entrées sont multipliées par les pondérations associées et additionnées
Les sommes suivantes sont traitées par l'activation du neurone, dont la sortie est la sortie neurone.

C'est l'activation du neurone qui offre une non-linéarité au mannequin de la communauté neurale. Avec out IT, il n'y a pas un motif d'avoir des couches cachées, et la communauté neurale se transforme en un linéaire auto-régressive (AR) mannequin. Déviation ✜-échelle transfert commun (DSMA) ✜ la toute nouvelle DSMA faite par John Elisabeth et présenté dans la situation du 2018 juillet de ACS journal. Le DSMA est une méthode de lissage des connaissances qui agit comme un transfert exponentiel commun avec un coefficient de lissage dynamique. Le coefficient de lissage est mécaniquement à jour principalement basé sur l'ampleur des modifications de valeur. Dans le transfert à l'échelle des écarts, l'écart habituel par rapport à l'implique est choisi comme mesure de cette magnitude. L'indicateur qui s'ensuit offre un lissage substantiel de l'information, même lorsque les modifications de valeur sont minimes alors qu'elles s'adaptent rapidement à ces modifications. L'auteur explique qu'en raison de sa conception, il a un décalage minime, mais est prêt à présenter un lissage appréciable. Néanmoins, le réseau neural-HMA & DSMA indicateur est fusionné avec Jurik filtres/lissage mélangé avec zéro-lag HMA système.

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☝ Je ne peux pas présenter n'importe quel type d'aide comme le codage (avec le code d'approvisionnement) et le service de dépannage. ☢ Il n'y a pas de s'assurer que cet indicateur fonctionne complètement ou avec des erreurs. Par conséquent, utiliser à votre danger personnel; Je ne me contenter d'aucune responsabilité juridique pour les dommages du système, les pertes monétaires et même le manque de vie. final replace: 8:00 AM jeudi, 11 octobre 2018 Greenwich implique le temps (GMT)