Digitrode

Рынок обмена криптовалют значительно изменился за последнее время. Количество, качество и разнообразие обменников возросли, предоставив пользователям и криптоэнтузиастам беспрецедентное количество мест для выбора. Однако этот «шведский стол» обменников может привести к тому, что пользователи будут перегружены не нужной информацией и сложным выбором. Тем не менее, среди всего этого разнообразия главное сделать правильный выбор, поскольку в худшем случае ваши деньги могут утечь в карман мошенникам и никогда не вернуться назад.

Различные облачные технологии, такие как облачный сервер, облачное хранилище, используются в области облачной робототехники – это область робототехники для использования преимуществ инфраструктуры общего обслуживания. Таким образом, роботы получают выгоду от мощных вычислительных, хранилищных и коммуникационных возможностей облачных вычислений, которые могут обрабатывать и обмениваться информацией от агентов (других машин, интеллектуальных объектов, людей и т. д.).

Итак, вы думаете о том, чтобы уйти с работы и стать экспертом по криптовалюте? Если это так, то, возможно, вам следует сначала прочитать больше информации в этом направлении, поскольку торговля криптовалютами имеет свои характерные особенности. Криптовалюты показывают относительно низкую корреляцию с экономическими фундаментальными данными и другими рынками, оставляя технический анализ и крипто-специфическую информацию в качестве основных драйверов для анализа их поведения.

С самого начала криптовалюты создавались в виде децентрализованных платежных средств, не зависящих от классических денег и не привязанных к обычным активам. Из-за этого у любой криптовалюты есть характерная черта – высокая волатильность.

Из предыдущих статей по нейронным сетям вы узнали о классификации данных с использованием простых нейронных сетей на основе персептрона. Но мы можем значительно повысить производительность персептрона, добавив слой скрытых узлов, но эти скрытые узлы также усложняют обучение. В этом материале будут даны основы обучения многослойной нейронной сети.

Предыдущая статья продемонстрировала, что однослойный персептрон просто не может обеспечить производительность, которую мы ожидаем от современной архитектуры нейронных сетей. Система, ограниченная линейно разделяемыми функциями, не сможет аппроксимировать сложные отношения ввода-вывода, которые возникают в реальных сценариях обработки сигналов. Решение представляет собой многослойный персептрон, такой как приведенный далее.

В предыдущей статье мы узнали, зачем нужен многослойный персептрон для полноценного машинного обучения. В этой статье вы узнаете о функциях активации, в том числе об ограничениях, связанных с функциями скачкообразной активации, и о том, как функция активации сигмоида может восполнить их в многослойных нейронных сетях.

В предыдущей статье мы узнали, что такое скорость обучения. Это важное понятие для дальнейшего изучения области машинного обучения, чтобы далее разрабатывать и обучать многослойные нейронные сети.

До сих пор мы фокусировались на однослойном персептроне, который состоит из входного слоя и выходного слоя. Как вы, возможно, помните, мы используем термин «однослойный», потому что эта конфигурация включает в себя только один уровень вычислительно активных узлов, то есть узлов, которые изменяют данные путем суммирования, а затем применяют функцию активации. Узлы входного слоя просто распределяют данные.

В предыдущей статье мы рассмотрели основы теории обучения нейронных сетей. В данном материале углубимся в эту теорию дальше и поговорим о скорости обучения.

Как вы уже догадались, скорость обучения влияет на быстроту обучения вашей нейронной сети. Но это еще не все.

В предыдущей статье мы рассмотрели некоторые особенности процесса обучения нейронной сети. В этой статье мы рассмотрим теорию и практику обучения нейронных сетей и рассмотрим концепцию минимизации ошибки.

Целью обучения нейронной сети является предоставление данных, которые позволяют нейронной сети сходиться на надежных математических отношениях между входом и выходом. В предыдущей статье математическое соотношение было простым: если x-компонент точки в трехмерном пространстве меньше нуля, выходное значение равно нулю (что указывает, например, на то, что эта точка данных является «недействительной» и не требует дальнейшего анализа); если компонент x равен или больше нуля, вывод равен единице (что указывает на «действительную» точку данных).

В таких случаях, когда известны математические отношения, вы можете создавать обучающие данные в программе для работы с электронными таблицами. Можно использовать, например, Excel.