- 십월 11, 2018
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"Neuronales Netzwerk-Rumpf Übertragung common (HMA) & Abweichung-skalierte überTragung common (DSM에이)-☛ nutzt den HMA-Algorithmus, aber diese ist eine Variation von Low-lag bis Null-Rückstand, nach der... mit dem nächsten verschmolzen: ↓ ☛ Jurik-Filter/Glättung und kundenspezifische MA-Sorten ☛ gemischt mit abweichender überTragung GemeinSamen Algorithmus ☛ höhere & größte Methode (höhere & APB-Berechnung) beachten Sie: größter Einsatz mit Volumina auf Primär Diagramm-Indikator- ratsam für Indikator gesetzt/ersetzen Bewegung Transient Prinzip der neuronalen Netze: die neuronale Gemeinschaft ist eine verstellbare Schaufensterpuppe von Ausgängen als Fähigkeiten der Eingänge. Es besteht aus einer Reihe von Schichten:
- Geben Sie Schicht ein, die aus Eingabe wissen besteht
- versteckte Schicht, die aus Verarbeitungs Knoten besteht, die als Neuronen bekannt sind
- Ausgangs Schicht, die aus 1 oder einer Anzahl von Neuronen besteht, deren Ausgänge die Gemeinschafts Ausgänge sind.
Alle Knoten der angrenzenden Schichten sind miteinander verbunden. Diese Verbindungen sind als Synapsen bekannt. Jede Synapse hat einen zugewiesenen Skalierungs Koeffizienten, durch den sich die mittels der Synapse propagierten Informationen vervielfachen. Dieser Skalierungs Koeffizient wird als Gewichte bezeichnet (w [나] [j] [k]). In einem Feed-Ahead-neuronalen Netzwerk (FFNN) wird die Info von den Eingängen zu den Ausgängen propagiert. Genau hier ist eine Instanz von FFNN mit einer Enter-Ebene, einer Ausgabe Schicht und zwei versteckten Ebenen:
Die Topologie eines FFNN wird gemeinhin wie folgt abgekürzt: <# of="" inputs="">- <# of="" neurons="" within="" the="" first="" hidden="" layer="">- <# of="" neurons="" within="" the="" second="" hidden="" layer="">-...- <# of="" outputs="">.</#> </#> </#> </#> Die obige Gemeinde könnte als 4-3-3-1 Gemeinde bekannt sein. Die Info wird von Neuronen in zwei Schritten verarbeitet, entsprechend im gesamten Kreis durch ein sumumsignal und ein Schritt Signal bewährt:
- Alle Eingänge werden mit den dazugehörigen gewichten multipliziert und zusammengefasst
- Die daraus resultierenden Summen werden durch die Aktivierungs Arbeit des Neurons, dessen Ausgang die Neuron-Ausgabe ist, verarbeitet.
Es ist die Aktivierungs Arbeit des Neurons, die der neuronalen Community Mannequin nicht-Linearität bietet. Bei Out gibt es kein Motiv, verborgene Schichten zu haben, und die neuronale Gemeinschaft verwandelt sich in eine lineare Auto-regressive (AR) Schaufensterpuppe. ✜ Abweichung-skalierte überTragung common (DSMA) ✜ die brandneue DSMA von John Ehlers gemacht und in der Juli 2018 Situation der TASC Journal vorgestellt. Die DSMA ist eine Methode zur Wissens Glättung, die als exponentielle Übertragung mit einem dynamischen Glättungs Koeffizienten fungiert. Der Glättungs Koeffizient ist in erster Linie auf der Skala der Wertveränderungen auf dem neuesten Stand. Innerhalb der Abweichungs skalierten überTragung wird die übliche Abweichung vom implizieren als das Maß dieser Größenordnung gewählt. Der anschließende Indikator bietet eine deutliche Glättung der Informationen, auch wenn die Wertveränderungen gering sind, während Sie sich in Kürze an diese Änderungen anpassen. Der Schriftsteller erklärt, dass er aufgrund seines Designs nur einen minimalen Rückstand hat, aber bereit ist, eine spürbare Glättung zu präsentieren. Nichtsdestotrotz wird Neural Netzwerk-HMA & DSMA-Indikator mit Jurik-Filtern/Glättung vermischt, die mit null-lag-HMA-System gemischt werden.
☝ Ich kann keine Hilfestellung wie Codierung (zusammen mit Liefer Code) und Troubleshooting-Service präsentieren. ☢ Es gibt keine Gewähr dafür, dass dieser Indikator vollständig oder mit Fehlern funktioniert. Verwenden Sie daher Ihre persönliche Gefahr; Ich begnüte mich mit keiner rechtlichen Verantwortung für Systemschäden, monetäre Verluste und sogar den Mangel an Leben. Final Replace: 8:00 AM Donnerstag, 11. 십월 2018 Greenwich implizieren Zeit (GMT)
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