Posted by Ursula at Da jeder Kontrakt 1.

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Euro and euro cents per tonne, in an approved silo in Rouen France , and addition of Dunkirk France approved silo from the September delivery month. Sound, fair and merchantable quality of the following standard: Delivery may be made of Milling Wheat meeting the contract requirements. Please refer to the LCH S. It is actively traded by cooperatives, merchants, trade houses, importers, exporters and processors such as feed compounders, flour millers and starch manufacturers.

Europe is a key exporter in the international arena. Recent years have seen strong volatility in underlying wheat prices, mostly due to weather conditions affecting the important players, and an expected increase in global competition. Access delayed prices and download contract specifications Milling Wheat No. About Milling Wheat Wheat has been used in food production for over 5, years and is categorised by its hardness. The harder the wheat, the higher its protein content and its potential to produce gluten.

Gluten gives the dough its elasticity and enables yeast to work efficiently. In the United States, wheat is divided into six classes: White wheat lacks the red gene present in the bran of red wheat, which can give a slightly bitter taste.

Die einzigen Übersetzungen sind die dateadd Funktion und explizit benannt Gruppe nach Spalten. Andere Mittelwerte Wir konzentrierten uns auf den 7-tägigen nachlaufenden Durchschnitt in diesem Beitrag. Wenn wir uns den 7-Tage-Leitdurchschnitt anschauen wollten, so einfach wie die Daten in die andere Richtung sortieren. Zeilen zwischen 3 vorherigen und 3 folgenden MySql: Date und dateadd Tag, 3, signups.

ALL ist die Voreinstellung. Expression Ein Ausdruck der exakten numerischen oder approximativen numerischen Datentyp-Kategorie mit Ausnahme des Bitdatentyps. Aggregatfunktionen und Unterabfragen sind nicht zulässig. Wenn nicht angegeben, behandelt die Funktion alle Zeilen der Abfrageergebnismenge als einzelne Gruppe. Orderbyclause bestimmt die logische Reihenfolge, in der die Operation ausgeführt wird. Eine Nachbestellung ist erforderlich.

Der Rückgabetyp wird durch den Typ des ausgewerteten Ergebnisses des Ausdrucks bestimmt. Wenn jedoch der Basisdatentyp des Alias-Datentyps gefördert wird, beispielsweise von tinyint nach int.

Ist der Rückgabewert vom geförderten Datentyp und nicht vom Alias-Datentyp. Wenn die Summe den Maximalwert für den Datentyp des Rückgabewertes überschreitet, wird ein Fehler zurückgegeben. Weitere Informationen finden Sie unter Deterministische und nicht-deterministische Funktionen.

Jede dieser Aggregatfunktionen erzeugt einen einzigen Summenwert für alle abgerufenen Zeilen. Das Beispiel verwendet die AdventureWorksDatenbank. Wenn Sie die Aggregate Introduction Lesson verpasst haben. Bitte check it out jetzt. Unsere imaginären Kunden haben vor kurzem beschwert, dass unsere Preise zu hoch sind, so dass wir möchten, um herauszufinden, den durchschnittlichen Preis von jedem Produkt-Typ zu sehen, ob dies in der Tat die Wahrheit ist. Musik, Spielzeug, Kleidung und Nahrung.

Der durchschnittliche Preis von Clothing ist Ich denke, unsere imaginären Kunden sollten ihre Ansicht ändern und den Kauf von Produkten von uns. Ich könnte und würde nicht ohne es jetzt handeln. Es ist teuer, aber ich glaube, es wird für sich selbst bezahlen mit Handelsgewinnen, wenn Sie lernen, es richtig zu nutzen.

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Wenn ich kippe, wie die meisten Devisenhändler, muss ich zumindest Journalisierung meines Handels und meine eigenen Lehrer sein.

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Die Liste geht weiter und weiter und ich havent sogar erwähnt der Trade-Log-Rechner, die fantastische Werkzeuge sind. Nachdem ich zuvor eine Tabelle für die Protokollierung meiner Trades, sowohl Demo, Live und Backtesting verwendet, war es ein ziemlich chaotisch Prozess.

Was für mich schwierig war, war, historische Berufe effizient und nahtlos betrachten zu können. Anhängen der Screenshots in die Tabelle selbst schien die Lösung sein, aber klar war es nicht lebensfähig mit der Datei schnell ausblasen, um c. Mit wenigen Erwartungen mit dem Forex Smart Tools i. Noch wichtiger ist, hat es mir erlaubt, diesen Prozess zu beschleunigen, was sehr wichtig ist angesichts der erheblichen Menge an Screentime erforderlich, um erfolgreich zu werden in meinen Augen atleast.

Im ein Gläubiger der kontinuierlichen inkrementelle Verbesserung und dieses Werkzeug ist keine Ausnahme. Dank Mindy - Ihre Hilfe und persönlichen Service wurde sehr geschätzt. Im nur gehen zu Echo, was bereits hier angegeben wurde. Kundenservice ist absolut phänomenal. Und viel zu meiner Überraschung waren nicht nur meine Fragen schnell angesprochen worden, sondern wurden intelligent angesprochen - ein tiefes Verständnis von dem zeigen, was es ist, was ich versuche zu tun.

Während die derzeitigen Beschränkungen von ForexTester eine Lösung von der derzeit erreichten verhinderten, war ich dennoch durchaus zufrieden mit ihrer Reaktion und mit ihrer Bereitschaft zu versuchen, zu sehen, ob diese erweiterten Fähigkeiten in die Zukunft integriert werden können. Darüber hinaus bieten sie einige mögliche Workarounds für die Gegenwart.

Ich hatte versucht, diese Art von Informationen zu verfolgen, die man in Smart Tools in einer Excel-Tabelle verfolgen wird. Zu sagen, es war umständlich, in Excel zu tun wäre eine Untertreibung. Aber im Gegensatz zu meiner Excel-Kalkulationstabelle, wird viel von der Verfolgung automatisch. Und selbst wenn es nicht möglich ist, bestimmte Informationen automatisch zu exportieren, erlaubt es die benutzerdefinierte Parameterfunktionalität, manuell die Informationen für die spätere Analyse einzugeben und da ich diese Informationen in Excel sowieso manuell eingegeben habe einfacher.

Darüber hinaus ist es klar, das Personal will ein Programm, das tatsächlich für Händler nützlich ist zu entwickeln. Ich freue mich sehr auf zukünftige, vollständig getestete Releases. Und sie scheinen immer schauen, um ihre Funktionalität hinzuzufügen.

Wenn Sie über Geldmanagement ernst sind. Wenn Sie ernsthaft darüber nachzudenken, warum Ihr Handwerk kann einige der Zeit arbeiten, und warum sie nicht andere Zeiten.

Sie haben bereits das schwere Heben getan. Aber dann wieder, kann ich nicht den Wert in ihm gesehen haben damals. Aber als ein fast Vollzeit-Trader jetzt, kann ich nicht vorstellen, dass es nicht. Wenn youre ein neuer Händler, Sie wahrscheinlich nicht erkennt seinen Wert gerade noch.

Und wenn Sie sich die Zeit nehmen, um durch ihre Tutorials jetzt gehen, können Sie nur einer der Glücklichen, die die Fehler meidet die meisten Händler neigen dazu, früh in ihre Karriere zu machen neigen. Und es sollte so behandelt werden. Das ForexSmartTools hilft nicht nur, die Daten zu verfolgen, sondern hilft, sie in nützlichen Formaten zu organisieren. Ich arbeite bereits seit einigen Jahren bei der Konstruktion von ForexSmartTools und war weggeblasen. Das einzige, was mir fehlte, war eine Eigenkapitalkurve, aber nachdem ich die Idee gefordert hatte und den zusätzlichen Nutzen erklärte, wurde es ein paar Wochen später hinzugefügt: Ihr Service ist genial Und was ich persönlich finde sehr wertvoll ist: ForexSmartTools wird von zwei Händlern die Pods, wie sie sie selbst nennen konzipiert Sie werden dies sofort bemerken, wie es auf Handel konzentriert ist und wie die Ergebnisse zu verbessern und es ist Handel - Prozess konzentriert und nicht wie-viele-Gadgets-kann-ich-add-für-meine-Verkauf.

Also keine Online-Exposition meines Handelskapitals, Trades oder das Risiko ein Service wird immer überteuert oder eingestellt, so dass Sie leer mit einer beendeten Online-Dienste übergeben. So mit ForexSmartTools, die ihre Informationen lokal auf meiner Festplatte speichert, war ein nobrainer: Ive, das FST jetzt seit 2 Jahren verwendet und immer noch wie es viel und kann jedem Körper empfohlen werden, der ernsthaft ist, ihren Handel zu verbessern.

Wie Alex Elder in seinen Vorträgen und seinen hervorragenden Handelsbüchern erwähnt: Zeigen Sie mir einen Händler mit einem ernsthaften Handelstagebuch und ich zeige Ihnen einen Gewinner. Alle Rechte vorbehalten unter US und internationalem Recht. Was ist ein Trend Ein Trend ist die allgemeine Richtung eines Marktes oder des Preises eines Vermögenswertes, und Trends können in der Länge von kurz bis mittel-bis langfristig variieren.

Als allgemeine Strategie ist es am besten, mit Trends zu handeln, was bedeutet, dass, wenn der allgemeine Trend des Marktes geht, sollten Sie sehr vorsichtig sein, über alle Positionen, die sich auf den Trend in die entgegengesetzte Richtung. Ein Trend kann auch für Zinssätze gelten. Renditen, Aktien und jedem anderen Markt, der sich durch eine langfristige Preis - oder Volumenbewegung auszeichnet. Das ist Rechtsstaatlichkeit für viele Händler. Nach dem Trend ist ein Weg Händler versuchen, die zukünftige Richtung eines Vermögenswertes vorherzusagen.

Als Ergebnis kann es scheinen, am besten unter die Zuständigkeit der technischen Analyse passen. Die technische Analyse untersucht historische Trends und Preisänderungen, um die zukünftige Kursentwicklung zu bestimmen.

Demgegenüber betrachtet die Fundamentalanalyse die Veränderungen in der Wertentwicklung eines Vermögenswertes wie Erträge oder Erträge. Wenn das Ergebnis für die letzten vier Quartale gewachsen ist, ist dies ein positiver Trend. Wenn die Erträge jedoch in den letzten vier Quartalen zurückgegangen sind, stellt dies einen negativen Trend dar.

Wenn der Aktienkurs über einen Zeitraum von drei Jahren von 10 auf 20 bis 30 steigt, kann der Analyst eine Linie von 10 bis 30 ab dem Jahr eins und im dritten Quartal planen. Das erste Jahr markiert die erste Handlung in der Serie, es ist der Basispreis von Das zweite Jahr steht für den Beginn des Trends bei 20, und das dritte Jahr markiert die Fortsetzung, oder möglicherweise das Ende des Trends, bei Auf diese Weise können Trendlinien verwendet werden, um entweder den nächsten Datenpunkt entlang des Trends vorherzusagen oder um eine Trendumkehr zu suchen.

Trendlinien können auch verwendet werden, um einen Kanal zu bilden, der durch zwei Linien markiert ist. Eine Linie wird durch Trends in den Höhen für die Aktie erstellt.

Eine andere Linie wird mit Trends in den Tiefs für die Aktie erstellt. Der Preis wird dann erwartet, um in einem Bereich zwischen diesen zwei Linien zu handeln, um einen Kanal zu bilden. Für eine Währung gehandelt werden und für seinen Preis von einer Ebene zur anderen zu bewegen, ist Volumen erforderlich. Allerdings wurde Volumen in der Studie von Forex-Charts oft übersehen. Im Fokus stand mehr die Preisaktion allein. Warum ist Volumen wichtig, um zu verstehen, Volumen ist erforderlich, um einen Markt zu bewegen, aber itrsquos eine bestimmte Art von Volumen, das wirklich zählt: Nur Volumen zeigt, wenn der Preis von dieser Art von Aktivität betroffen ist.

Zu wissen, wie institutionelles Geld funktioniert, sind wir in der Lage, diese Händler zu verfolgen und Handel mit ihnen, so dass wersquore Schwimmen zusammen mit den sprichwörtlichen Haie, anstatt ihre nächste Mahlzeit. Ist Forex Volume Reliable Es gibt ein verbreitetes Missverständnis, dass Volumen kann nicht verwendet werden, zuverlässig im Devisenhandel aus zwei Gründen: Erstens gibt es keine zentrale Börse, und daher keine offiziellen Volumendaten.

Zweitens, wenn yoursquore, das Volumendaten auf Ihrer forex Plattform betrachtet, yoursquore tatsächlich sehen ldquotick Volumen, rdquo und nicht tatsächliches gehandeltes Volumen, wie das Volumen mit einem auf lagerdiagramm. LdquoTick volumerdquo misst die Anzahl, wie oft der Preis auf und ab geht. Dies ist ein ausgezeichneter Indikator für die Stärke der Aktivität in einem beliebigen Balken. Aber auch die Korrelation zwischen Tick-Volumen und tatsächlichen gehandelten Volumen ist unglaublich hoch.

Für die Paare, die er studierte, berechnete er die Korrelation zwischen Tick-Volumen und tatsächlichen Volumen ist über Einige sind unglaublich softwaregetrieben und komplex, während ich es einfach zu halten. Dieser einfachere Ansatz ergibt Ergebnisse. Ein einfacherer Ansatz spiegelt sich in den Charts wider. Institutionelles Geld oder ldquosmart Geld, ist rdquo notwendig, um einen Markt zu bewegen und wird in den Volumenstäben freigegeben.

Es ist eine der einfachsten aber wesentlichen Analysen des Volumens, die Investoren ein Werkzeug der technischen Analyse und effektive Hinweise auf die Intensität einer bestimmten Preisverschiebung bietet. Hohe Volumen ist charakteristisch für Markt Tops, wenn ein Konsens glaubt, dass die Preise höher zu bewegen. Hohe Volumen ist auch typisch, während die Einführung neuer Trends, wie die Preise aus einer Handelsspanne entstehen.

Wegen des panikgetriebenen Verkaufsvolumens steigt oft erst kurz vor dem Börsengang, was in der Regel während Konsolidierungsperioden geschieht, in denen sich die Preise in einer Handelsspanne seitwärts bewegen. Niedriges Volumen erscheint auch häufig während der unentschlossenen Periode während Marktböden. In den Konsolidierungsperioden ist die Mehrheit der niedrigen Volumina. Dies geschieht aufgrund der unentschlossenen Erwartungen während der Konsolidierungsperioden, wenn sich die Preise innerhalb eines engen Handelsbereichs verschieben.

Auch niedrige Volumen können während Marktböden erscheinen, eine weitere unentschlossene Periode. Volumen kann auch nützlich sein, um die Gesundheit eines bestehenden Trends zu definieren. Ein gesunder Aufwärtstrend sollte ein höheres Volumen auf die Aufwärtsbewegung des Trends und eine geringere Lautstärke auf dem Weg nach unten haben.

Ein gesundes niedrigeres Volumen an den nach oben korrigierenden Beinen und Abwärtstrend hat in der Regel ein höheres Volumen an den Abwärtsstrecken des Trends. Die EA kann an jedem Instrument und in jedem Zeitrahmen arbeiten. Das Blockschaltbild des neuronalen Netzes ist in der Figur gezeigt.

Künftig erkennt es im Normalbetrieb die Werte der gleitenden Mittelwerte. Sie können weitere Pfeile auf dem Diagramm platzieren. Je mehr Pfeile, desto länger wird der Prozess der Ausbildung.

Wenn die Datei nicht gefunden wird, verwendet sie die Standardeinstellungen. Für das EA-Training sind folgende Eingabeparameter verantwortlich: Die Anzahl der Gewichte pro Neuron. Entspricht der Länge des MA.

Die Anzahl der Trainingszyklen - Standard Je höher der Wert, desto länger wird der Trainingsprozess sein. In der Testversion ist es Faktor b - der Wert beeinflusst die Geschwindigkeit der Korrektur von Gewichten von Neuronen, wird für die Ausbildung des Netzwerks verwendet. Der Standardwert ist 0,7, muss nicht geändert werden.

Die Einstellungen für den Normalmodus Einstellungen für Gleitende Mittelwerte Sie können die Einstellungen für jeden gleitenden Durchschnitt einstellen: Auftragsvolumen - Voreinstellung ist 0,1. Wert von Schlupf in Punkten - Standardwert ist Anzahl der Versuche, eine Position zu öffnen - Standardwert ist 5. Stufe StopLoss in Punkten - Standard ist 0. Level TakeProfit in Punkten - Standard ist 0. Level TrailingStop in Punkten - Standardwert ist Je höher der Wert, desto genauer wird der aktuelle Marktzustand erkannt, reduziert aber die Anzahl der Trades.

Je niedriger der Wert, desto weniger genau wird der aktuelle Marktzustand erkannt, aber die Anzahl der Geschäfte steigt. Der Wert der Neuronaktivierung. Je höher der Wert, desto strenger ist die Auswahl von Neuronen für eine Entscheidung. Die Anzahl der Trainingszyklen - Voreinstellung ist Faktor b die Gewichtskorrekturgeschwindigkeit, Voreinstellung ist 0. Während des Trainings werden die Maximalwerte der Neuronen in den Kommentaren auf der Tabelle angezeigt.

Diese Werte können als Aktivierungswert des Neurons verwendet werden. Ein Beispiel ist in der Figur gezeigt. Kommentare aktivieren - ermöglicht Kommentare auf dem Diagramm.

Magie Anzahl der Berater. Pause nach dem Handel in Millisekunden. Wenn wir eine Prognose machen müssen, sagen die Bücher uns, dass die Hauptmethode die autoregressive ist Gleitenden Durchschnittsmodells. So denke ich, dass wir zwei Hauptwerkzeuge verwenden könnten: Autoregressiver gleitender Durchschnitt Feed forward neuronales Netz Natürlich muss es Unterschiede geben, aber ich bin kein Experte. Wer, mit ausreichenden Erfahrungen in diesen beiden Methoden, kann mir erklären, die Unterschiede zwischen diesen beiden Methoden auf die Vorhersagen gebeten, ich glaube, neuronale Netze mit einer beliebigen Anzahl von versteckten Schichten können ungefähre nichtlineare Funktionen, aber es kann approximieren: Ich kann nicht denken, wie es könnte.

Es scheint wie eine sehr offensichtliche Beschränkung von neuronalen Netzwerken, die möglicherweise begrenzen, was sie tun kann. Zum Beispiel, aufgrund dieser Einschränkung, neuronale Netze wahrscheinlich nicht richtig passen viele Funktionen in Statistiken wie Exponential Moving Average, oder sogar Varianz verwendet. Was passiert, um den Durchschnitt der letzten Eingaben zu erhalten, und dann eine 1 ausgeben, wenn seine höher als 3 und 0, wenn seine nicht.

Aber für eine Sekunde, so tun wir nicht wissen, dass es eine schwarze Box. Wie würde ein rekurrierendes neuronales Netzwerk annähern, dass wir zuerst wissen müssen, wie viele timesteps es haben sollte, die wir nicht haben. Noch schlimmer noch, was ist, wenn f x, x1 , dass wir versuchen zu lernen, ist einfach Das scheint sehr einfach und unkompliziert.

Kann ein neuronales Netzwerk es lernen Ich sehe nicht, wie. Neuronale Netze wie jede andere Approximationsstruktur wie Polynome, Splines oder Radiale Basisfunktionen können jede kontinuierliche Funktion nur innerhalb eines kompakten Satzes approximieren. Mit anderen Worten, die Theorie besagt, dass gegeben: Überall innerhalb von a, b.

Was dein Beispiel von f x x 2 betrifft. Ja Sie können es mit einem neuronalen Netzwerk innerhalb eines endlichen Bereiches approximieren: Um dies zu visualisieren, stellen Sie sich vor, dass Sie f x innerhalb -1,1 mit einer Schrittfunktion approximieren. Können Sie es auf Papier tun?

Beachten Sie, dass, wenn Sie die Schritte schmal genug, können Sie jede gewünschte Genauigkeit zu erreichen. Die Art und Weise, wie neuronale Netze näherungsweise f x sind, unterscheidet sich nicht wesentlich von dieser. Aber auch hier gibt es kein neuronales Netzwerk oder irgendeine andere Näherungsstruktur mit einer endlichen Anzahl von Parametern, die f x x 2 für alle x in -,, approximieren können.

Ich verstehe neuronale Netze mit einer beliebigen Anzahl von versteckten Schichten können ungefähre nichtlineare Funktionen, aber es kann approximieren: Die einzige Möglichkeit, kann ich Sinn für diese Frage ist, dass youre reden über Extrapolation. Gegeben Trainings-Samples im Bereich -1 lt x lt 1 kann ein neuronales Netzwerk die richtigen Werte für x gt lernen. Ist das, was du meinst Wenn Sie vorher wissen, dass die Funktionen, die Sie zu approximieren versuchen wahrscheinlich niedriger sein werden Polynome oder jede andere Menge von Funktionen , dann könnten Sie sicher ein neuronales Netzwerk, dass diese Funktionen darstellen können, und extrapolieren x2 überall zu bauen.

Wenn Sie dont Vorkenntnisse haben, sind die Dinge ein bisschen schwieriger: Es gibt unendlich viele glatte Funktionen, die x2 im Bereich Wenn wir keine Vorkenntnisse über die Funktion hatten, die versucht wurde, zu lernen, warum sollten wir x - gt x2 lernen wollen. Im Bereich der künstlichen Trainingssets, x2 könnte eine wahrscheinliche Funktion sein, aber in der realen Welt, ist es wahrscheinlich nicht.

Um ein Beispiel zu nennen: Nehmen wir an, dass die Temperatur am Montag t0 0 ist, am Dienstag ihre 1, am Mittwoch ihre 4. Nehmen wir auch an, dass wir die ursprüngliche Funktion f nicht kennen, die den Durchschnitt der letzten Eingaben erhält und dann eine 1 ausgibt, wenn sie höher als 3 ist und 0 wenn es ist nicht. Wie würde ein rekurrierendes neuronales Netz annähern, dass ich denke, das ist zwei Fragen: Erstens kann ein neuronales Netzwerk diese Funktion darstellen. Gibt es eine Reihe von Gewichten, die genau das Verhalten geben würde Es hängt offensichtlich von der Netzwerk-Architektur, aber ich denke, wir können kommen mit Architekturen, die repräsentieren oder zumindest näher kann diese Art von Funktion.

Kann man diese Funktion lernen, wenn man genügend Trainingsproben erhält? Wenn Ihr Lernalgorithmus nicht in einem lokalen Minimum steckt, ist sicher: Wenn Sie also ein globales Optimum finden, muss das Netzwerk der Funktion entsprechen. Der Grund, den ich an x2 dachte. Und einfache oder exponentielle gleitende Durchschnitte vor allem ist, weil es ein gutes Geschäft in der Finanzmarkt-Vorhersage in der technischen Analyse verwendet wird.

Ich hatte gehofft, dass ein neuronales Netzwerk könnte potenziell lernen, die Algorithmen und den Handel auf sie basiert, ohne dass sie zuerst hart codieren und geben ihr Ergebnis. Allerdings I39m versuchen, herauszufinden, ob ein neuronales Netzwerk kann sogar eine solche Funktion lernen. Ich verstehe vielleicht eine andere Netzwerkarchitektur als ich im Sinn hätte, aber ich kann keine Architektur kennen, die f x, x1 xx1 repräsentieren kann. Ich glaube, ich könnte das Wort ungeeignet anstelle von Repräsentanten missbraucht haben, aber ich glaube Ihnen Noch verstanden, was ich versuchte zu sagen, just fine.

Sorry ich couldn39t meinen letzten Beitrag in der Zeit bearbeiten. Ndash Ich verstehe neuronale Netze mit einer beliebigen Anzahl von versteckten Schichten können ungefähre nichtlineare Funktionen, aber es kann annähern: Bei genügend versteckten Einheiten kann ein neuronales Netzwerk jede beliebige Funktion einer beliebigen Genauigkeit anpassen. Apropos gleitenden Durchschnitt können wiederkehrende neuronale Netze richtig annähern, dass Ja, es kann. Es ist ein wieder ein sehr einfaches Problem, dass Sie zu denken scheint schwierig aus irgendeinem Grund sind Sie nicht teilen.

Wir müssen zuerst wissen, wie viele timesteps es haben sollte, die wir nicht haben. Das ist ein Parameter-Tuning-Problem, diese wurden zuvor behandelt. Sie können ganz einfach nach weiteren Informationen suchen. Ihre erste Aussage von Ich verstehe neuronale Netze mit einer beliebigen Anzahl von versteckten Schichten können ungefähre nichtlineare Funktionen, aber es kann annähernd zeigt, dass Sie nicht wirklich verstehen, die Worte, die Sie verwenden.

Es gibt eine Vielzahl von Themen, die Sie nicht verstehen oder miteinander verknüpfen können, und niemand wird in der Lage sein, Sie direkt in einem einfachen QampA-Format.

Ein guter Ausgangspunkt für diese Videos wäre, wenn Sie bereits das richtige Wissen besitzen. September 14 um Schnappen Sie sich eines der vielen Bücher zum Thema und lesen Sie das. Sie aren39t auch unter Berücksichtigung der Art der Aktivierung Funktion oder dass es mehr als eine Einheit pro Eingang oder dass es viele versteckte Schichten nicht, dass sie benötigt werden, sondern helfen Verständnis.

Edward Sep 1 14 am Unendliche Funktionen, insbesondere solche, die rekursiv sind, können nicht gelernt werden. Sie sind nur Raff Edward missverstanden meine Frage. Er hat mit Recht behauptet, dass neuronale Netze jede Funktion approximieren können, aber ein wichtiger Teil, den er und ich nicht richtig spezifiziert haben, ist, dass er jede beliebige Quotient-Funktion approximieren kann.

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