Red neuronal-HMA

0
(0)
※ 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:
  1. Escriba la capa, que consiste en introducir conocimiento
  2. capa oculta, que consiste en procesar nodos referidos como neuronas
  3. 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 [Tôi] [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)

La topología de un FFNN se abrevia generalmente como sigue: < # of inputs >-< # of neuronas dentro de la primera capa oculta >-< # de neuronas dentro de la segunda capa oculta >-...-< # of outputs >. 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:

  1. Todas las entradas se multiplican por los pesos relacionados y sumado
  2. Las sumas siguientes son procesadas por la activación de la neurona, cuya producción es la salida neuronal.

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.

Imagen conectada (haga clic en para agrandar)
Haga clic para agrandar nombre: EURUSD. jpg tamaño: 84 KB

Agregar fecha: 06:24 PM | Martes, 12 de junio de 2018 | Greenwich implica tiempo (giờ GMT)

Archivo conectado
Tipo de archivo: zip Neural-Network_Hull-MA_Jurik. khóa kéo 128 KB | 64 descargas

Bài đăng này hữu ích như thế nào?

Bấm vào một ngôi sao để đánh giá nó!

Đánh giá trung bình 0 / 5. Số phiếu bầu: 0

Không có phiếu bầu cho đến nay! Hãy là người đầu tiên đánh giá bài viết này.

Chúng tôi xin lỗi vì bài đăng này không hữu ích cho bạn!

Hãy để chúng tôi cải thiện bài đăng này!

Hãy cho chúng tôi biết cách chúng tôi có thể cải thiện bài đăng này?



Tác giả: Nhóm ngoại hối Wiki
Chúng tôi là một nhóm gồm các Nhà giao dịch ngoại hối giàu kinh nghiệm [2000-2023] những người cống hiến để sống cuộc sống theo cách riêng của chúng ta. Mục tiêu chính của chúng tôi là đạt được sự độc lập và tự do về tài chính, và chúng tôi đã theo đuổi việc tự học và có được nhiều kinh nghiệm trong thị trường ngoại hối như là phương tiện của chúng tôi để đạt được lối sống bền vững.