十月 11, 2018
發表者: 外匯維基團隊
類別: 交易系統維基

※ Rete neurale ─ trasferimento scafo comune (健康管理協會) & deviazione-scala di trasferimento comune (丁sma) ※ ☛ fa uso di algoritmo HMA tuttavia questo è una variante da low-lag a zero-lag dopo di che... fusa con la successiva: ↓ ☛ filtri Jurik/lisciatura e varietà di ma su misura ☛ misto con deviazione-scala di trasferimento comune algoritmo ☛ più alto & metodo più grande (più alto e il calcolo di allerta) essere consapevoli: maggiore utilizzo con volumi su indicatore grafico primario ─ consigliabile per indicatore set off/Replace Motion Transient principio delle reti neurali: la comunità neurale è un manichino regolabile di uscite come capacità di ingressi. Si compone di un numero di strati:

Inserisci livello, che consiste di Enter Knowledge
livello nascosto, che consiste di nodi di elaborazione noti come neuroni
livello di output, costituito da 1 o un numero di neuroni, le cui uscite sono le uscite comunitarie.

Tutti i nodi dei layer adiacenti sono interconnessi. Queste connessioni sono conosciute come sinaps我. Ogni sinapsi ha un coefficiente di scala assegnato, tramite il quale si moltiplicano le informazioni propagate per mezzo della sinapsi. Questi coefficienti di scala sono conosciuti come pesi (w [我] [j] [k]). In una rete neurale di feed-Ahead (FFNN) le informazioni vengono propagate dagli ingressi alle uscite. Proprio qui è un'istanza di FFNN con uno entrare livello, un livello di uscita, e due livelli nascosti:

Immagine connessa

La topologia di un FFNN è comunemente abbreviata come segue: <# of="" inputs="">-- <# of="" neurons="" within="" the="" first="" hidden="" layer=""> <# of="" neurons="" within="" the="" second="" hidden="" layer="">-...- <# of="" outputs="">.</#> </#> </#> </#> La comunità di cui sopra potrebbe essere conosciuta come una comunità 4-3-3-1. Le informazioni vengono elaborate dai neuroni in due fasi, corrispondentemente comprovate in tutto il cerchio da un segnale di sommatoria e un segnale di passo:

Tutti gli ingressi sono moltiplicati per i relativi pesi e sommati
Le somme seguenti vengono elaborate dall'attivazione del neurone opera, il cui output è l'output dei neuroni.

È l'attivazione del neurone operare che offre non-linearità al manichino comunità neurale. Con fuori di esso, non c'è un motivo per avere strati nascosti, e la comunità neurale si trasforma in un lineare auto-regressiva (AR) manichino. ✜ Deviazione-scala di trasferimento comune (德斯瑪) ✜ il nuovissimo 德斯瑪 fatto da John Ehlers e presenti All'Interno del 2018 luglio situazione di TASC Journal. Il Dsma è un metodo di lisciatura della conoscenza che agisce come un trasferimento esponenziale comune con un coefficiente di levigatura dinamico. Il coefficiente di levigatura è meccanicamente aggiornato principalmente in base alla grandezza delle modifiche di valore. All'Interno della deviazione-in scala comune di trasferimento, la deviazione usuale dal implica è scelta per essere la misura di questa grandezza. L'indicatore che segue offre la lisciatura sostanziale delle informazioni anche quando le modifiche di valore sono piccole, mentre a breve adattarsi a tali modifiche. Lo scrittore spiega che a causa del suo design, ha un ritardo minimo, ma è pronto a presentare lisciatura apprezzabile. Ciononostante, l'indicatore di rete neurale-HMA & Dsma è fuso con filtri Jurik/levigatura misti con sistema HMA zero-lag.

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☝ Non posso presentare alcun tipo di assistenza come la codifica (insieme con il codice di fornitura) e il servizio di risoluzione dei problemi. ☢ Non ci sono alcuna assicura che questo indicatore funzioni completamente o con gli errori fuori. Pertanto, utilizzare a vostro pericolo personale; Mi accontento di nessuna responsabilità legale per il sistema di danni, perdite monetarie e anche la mancanza di vita. sostituzione finale: 8:00 AM Giovedi, 11 十月 2018 Greenwich implica il tempo (格林威治標準時間)