Нейросети,как их освоить с чего начать? - страница 19

 

Интересно, например, когда мы пытаемся найти с.к.о. returns на большом отрезке, считая его в первом приближении нулевым. Вопрос на самом деле простой (пусть x - искомый ряд, N - объем выборки):

Истинное_ско / Грубая_оценка_ско =

= MathSqrt( ( Сумма(х^2) - Сумма(х)^2 ) / Сумма(х^2) ) =

= MathSqrt( 1 - N^2 * Среднее^2 / Сумма(х^2) ) ~

~ 1 - N^2/2 * Среднее^2 / Сумма(х^2) =

= 1 - N/2 * Среднее^2 / Средний_квадрат

Все было бы хорошо, если бы не множитель N/2 перед вторым слагаемым.

 

Похоже что для того,  чтобы мне разобраться с нейросетями, мне сперва предстоит изучить основы какого-нибудь языка програмирования

 
Помогите пожалуйста с изучением сети Кохонена. Не пойму как узнается количество измерений гиперсферы. Например если входов 3, а нейрон 1, три измерения? Значит 3 разных входа - это координаты одной точки одного входного вектора? И эти 3 входа должны быть связаны между собой одним критерием? А если мне нужно добавить другой критерий, создать на основании этого ещё 3 входа и связать их с теми же нейронами, получится "расбалансировка" измерений? Входные вектора будут трёхмерные, а нейроны шестимерные чтоли?
 
danja >>:
Всем привет! Я тут новенький на форуме. Пробежался по форуму полезного полно:). Хотел спросить у знающих, я хочу вникнуть в смысл нейросетей, но не знаю с чего начать пока имею общее представление прочитал статью Ю.Решетова, теперь есть желание развиться в этом направлении. Подскажите полезную литературу на эту тему, может где на форуме есть да я не до глядел? Зарание благодарен:)

Начать надо с того, чтобы понять, что такое методы оптимизации. А дальше уже по наклонной, вниз, к целям.

 

Здравствуйте, возможно ли распечатать(и каким образом?) в журнал заначения нейрона в таком классе?

class Listeb  

{

protected:

public:

double arr[];

   double  in;

   double  out;

   int     key;

               double      Array();



double  Mapfeed(bool OnFeed = true);

}gik,no[10];

Listeb greg;


double Listeb::Mapfeed(bool OnFeed = true)

{

 neuron *trest = new neuron();

 if(OnFeed)

 {

 ArrayResize(gik.arr,IN_WIDTH);

 for(int w=0;w<IN_WIDTH;w++)

 {

 gik.arr[w] = iLow(Symbol(),PERIOD_CURRENT,w);

 trest.fd.Set(w,gik.arr[w]);

 }

 }

 if(!OnFeed)

 {

 ArrayResize(gik.arr,OUT_LENGTH);

  for(int l=0;l<OUT_LENGTH;l++)

 {

 gik.arr[l] = iLow(Symbol(),PERIOD_CURRENT,l);

 trest.fd.Set(l,gik.arr[l]);


 }

 }    

ArrayPrint(gik.arr);


return(0);

}

double Listeb::Array()

{


if(gik.Mapfeed())

{

for (int i=0; i<IN_WIDTH;i++)

{

no[i].in=gik.arr[i];

}

}

if(gik.Mapfeed(false))

{

for(int i=0;i<OUT_LENGTH;i++)

{

no[i].out=gik.arr[i];

}

}

ArrayPrint(no);

return(0);

}

Причина обращения: