- 십월 11, 2018
- 게시자: 외환 위키 팀
- 범주: 거래 시스템 위키
※ الشبكة العصبية--هال نقل المشتركة (HMA) & الانحراف--تحجيم نقل المشتركة (dsma) ※ ☛ يجعل استخدام خوارزميه HMA ولكن هذا واحد هو الاختلاف من المنخفضة المتخلفة إلى الصفر--بعد ذلك... تنصهر مع المقبل: ↓ ☛ المرشحات jurik/تجانس وحسب الطلب أصناف MA ☛ مختلطة مع الانحراف تحجيم خوارزميه نقل المشتركة ☛ اعلي وأكبر طريقه (حساب العليا والتعميم) كن علي علم: استخدام أكبر مع وحدات التخزين علي مؤشر التخطيط الأساسي-- من المستحسن لمؤشر تعيين قباله/استبدال الحركة مبدا عابره من الشبكات العصبية: المجتمع العصبي هو عارضه أزياء قابل للتعديل من المخرجات وقدرات المدخلات. وهو يتالف من عدد من الطبقات:
- ادخل طبقه ، والذي يتكون من إدخال المعرفة
- طبقه مخفيه ، والتي تتكون من معالجه العقد المعروفة باسم الخلايا العصبية
- طبقه الإنتاج ، والذي يتكون من 1 أو عدد من الخلايا العصبية ، التي هي مخرجات المجتمع المخرجات.
جميع العقد من الطبقات المجاورة مترابطة. وتعرف هذه الاتصالات باسم الاشتباكات العصبية. كل المشبك له معامل التحجيم المعينة ، التي يتم ضرب المعلومات التي تروج عن طريق المشبك. وتعرف معامل التحجيم هذه بالأوزان (w [나] [j] [케이]). في الشبكة العصبية تغذيه مسبقه (ffnn) يتم نشر المعلومات من المدخلات إلى المخرجات. الحق هنا هو مثيل ffnn مع طبقه واحده ادخل ، طبقه الإخراج واحد ، واثنين من طبقات خفيه:
يتم اختصار طبولوجيا ffnn عاده كما يلي: <# of="" inputs="">- <# of="" neurons="" within="" the="" first="" hidden="" layer="">- <# of="" neurons="" within="" the="" second="" hidden="" layer="">-...- <# of="" outputs="">.</#> </#> </#> </#> وقد يعرف المجتمع المحلي المذكور أعلاه بأنه مجتمع 4-3-3-1. يتم معالجه المعلومات من قبل الخلايا العصبية في خطوتين ، المقابل ثبت في جميع انحاء الدائرة باشاره الجمع واشاره خطوه:
- وتتضاعف جميع المدخلات بالأوزان ذات الصلة وتلخص
- تتم معالجه المجاميع التالية بواسطة تنشيط الخلايا العصبية تعمل, الناتج الذي هو نتاج الخلايا العصبية.
انها تنشيط الخلايا العصبية تعمل التي تقدم غير الخطية لعارضه أزياء المجتمع العصبي. مع ذلك ، ليس هناك دافع ليكون الطبقات المخفية ، والمجتمع العصبي يتحول إلى عارضه السيارات الرجعية الخطية (AR). ✜ الانحراف-تحجيم نقل المشتركة (dsma) ✜ العلامة التجارية الجديدة dsma التي ادلي بها جون ehlers وظهرت في الوضع 2018 يوليو من مجلة tasc. و dsma هو أسلوب تجانس المعرفة التي تعمل بمثابه نقل الاسي المشتركة مع معامل تجانس ديناميكية. ويكون معامل التجانس محدثا آليا في المقام الأول استنادا إلى حجم التعديلات في القيمة. ضمن الانحراف-تحجيم نقل المشتركة ، يتم اختيار الانحراف المعتاد من الإيحاء بان يكون قياس هذا الحجم. ويوفر المؤشر التالي تجانسا كبيرا للمعلومات حتى عندما تكون تعديلات القيمة صغيره بينما يتكيف قريبا مع تلك التعديلات. ويشرح الكاتب انه بسبب تصميمه ، فقد تاخر الحد الأدنى ولكن علي استعداد لتقديم تجانس ملموس. ومع ذلك ، الشبكة العصبية--HMA و dsma المؤشر تنصهر مع مرشحات jurik/تجانس مختلطة مع نظام HMA صفر.
☝ لا أستطيع تقديم اي نوع من المساعدة مثل الترميز (مع رمز العرض) وخدمه استكشاف الأخطاء وإصلاحها. ☢ ليس هناك اي يضمن ان هذا المؤشر يعمل تماما أو مع أخطاء خارج. ولذلك ، واستخدامها في خطر الشخصية الخاصة بك ؛ انا تسويه لأي مسؤوليه قانونيه عن ضرر النظام ، والخسائر النقدية وحتى الافتقار إلى الحياة. النهائي استبدال: 8:00 AM الخميس 11 تشرين الأول/أكتوبر 2018 توقيت غرينتش (بتوقيت جرينتش)
이 게시물이 얼마나 유용했나요??
평가하려면 별표를 클릭하세요.!
