六月 13, 2018
發表者: 外匯維基團隊
類別: 維基交易系統

※ Нейронной сети-корпус передачи общих ※ ☛ Jurik фильтры/сглаживание и настроить Ма сорта по Младен ☛ высший и величайший формулировка (высшее и розыска) ☛ делает использование Халл мА (Аллан Халл) Однако это один вариант от низкого отставания к нулю отставание ☛ величайших нас e с объемами на фундаментальном индикаторе диаграммы-полезно для индикатора установите/замените движение переходный принцип нейронных сетей: нейронное сообщество является регулируемым манекеном выходов в качестве возможностей входов. Он состоит из нескольких слоев:

Введите слой, который состоит из ввода знаний
скрытый слой, который состоит из обработки узлов, называемых нейронами
выходной слой, который состоит из 1 или нескольких нейронов, чьи выходы являются результатами сообщества.

Все узлы смежных слоев взаимосвязаны. Эти соединения называются синапсами. Каждый синапс имеет присвоенный коэффициент масштабирования, с помощью которого умножается информация, распространяемая путем синапса. Эти коэффициенты масштабирования называются весами (w [我] [j] [k]). В нейронной сети с опережением питания (ффнн) информация распространяется от входных данных к выходам. Прямо здесь находится экземпляр ффнн с одним входным слоем, одним выходным слоем и двумя скрытыми слоями:

Подключенный рисунок (點選, чтобы увеличить)

Нажмите, чтобы увеличить имя: нн1__1. GIF Размер: 39 КБ

Топология ффнн обычно сокращается следующим образом: < # of inputs >-< # нейронов в первом скрытом слое >-< # нейронов в течение второго скрытого слоя >-...-< # выходов >. Выше сообщество может быть известно как 4-3-3-1 сообщества. Информация обрабатывается нейронами в два этапа, соответственно доказанная по всему кругу сигналом суммирования и пошаговым сигналом:

Все входы умножаются на соответствующие весовые коэффициенты и суммируются
Последующие суммы обрабатываются нейрона активации выполнить, чей выход нейронов выход.

Это нейрона активации выполнить, что обеспечивает нелинейность нейронных сообщества манекена. С вне оно, не будет такой вещи как повод иметь спрятанные слои, и нейронное сообщество превращается в линейный Auto-регрессивный (AR) манекен. ☝ Я не могу представить какой-либо помощи, как кодирование (вместе с кодом поставки) и устранение неполадок службы. В настоящее время, вполне возможно, вы будете использовать этот индикатор до тех пор, как вы вооружены с данными/талант способ использовать стандартный индикатор TDI. Вы можете дополнительно регулировать параметры/настройки, основанные главным образом в вашем выборе. ☢ Кстати, в котором, есть не гарантирует, что эти индикаторы работают полностью или с ошибками. Поэтому, используйте на вашу индивидуальную угрозу; Я не имею права на юридическую ответственность за системный ущерб, денежные потери и даже недостаток жизни.