Réseau Neural-HMA

六月 13, 2018
投稿者: 外国為替ウィキチーム
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※ Réseau neural-Hull transfert de la commune ※ ☛ filtres Jurik/lissage et personnalisés ma tries par Mladen ☛ plus haut et plus grande formulation (plus et le calcul APB) ☛ fait usage de Hull ma (par Allan Hull) mais celui-ci est une variation de faible décalage à zéro lag ☛ plus grand nous e avec des volumes sur l'indicateur de tableau fondamental-bénéfique pour l'indicateur SET OFF/remplacer le 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 appelés 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 appelées synapses. Chaque Synapse a un coefficient d'échelle assigné, par lequel les informations propagées au moyen de la synapse sont multipliées. Ces coefficients de mise à l'échelle sont appelés poids (w [私] [j] [k]). Dans un réseau neuronal d'avance (AWA), l'information est propagée des entrées aux sorties. Juste ici est une instance de awa avec une couche d'entrée, une couche de sortie et deux calques cachés:

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La topologie d'un awa est généralement abrégée comme suit: < # d'entrées >-< # des neurones dans la première couche cachée >-< # des neurones dans la deuxième couche cachée >-...-< # de sorties >. La communauté ci-dessus peut être connue comme une communauté 4-3-3-1. L'information est traitée par les neurones en deux étapes, en conséquence prouvée 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 effectuer qui fournit non-linéarité au mannequin de la communauté neurale. Avec out IT, il n'y a pas une telle chose comme un motif d'avoir des couches cachées, et la communauté neurale se transforme en un linéaire auto-régressive (AR) mannequin. ☝ Je ne peux pas présenter toute sorte d'aide comme le codage (avec le code d'approvisionnement) et le service de dépannage. Pour l'instant, il est possible que vous utilisiez cet indicateur aussi longtemps que vous êtes armé avec les données/talent de la façon d'utiliser l'indicateur standard TDI. Vous pouvez en outre réglementer les paramètres/paramètres basés principalement dans votre choix. ☢ Par la façon dont, il n'y a pas de s'assurer que ces indicateurs fonctionnent complètement ou avec des erreurs. Par conséquent, utiliser à votre menace individuelle; Je ne me contenter d'aucune responsabilité juridique pour les dommages du système, les pertes monétaires et même le manque de vie.