बेबीसिपिक्स विदेशी मुद्रा रणनीति

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क्या बैकप्रोपैजेशन की तुलना में कोई अन्य प्रशिक्षण विधियाँ हैं. 3635263557, लेकिन यह बहुत प्रतिनिधि जानकारी नहीं है। नीचे परीक्षण डेटासेट के पहले 150 बिंदुओं के लिए भविष्यवाणियों की साजिश है। काली रेखा वास्तविक डेटा है, नीला एक - अनुमानित। हम स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि हमारा एल्गोरिथ्म मूल्य के करीब नहीं है, लेकिन प्रवृत्ति सीख सकते हैं। स्केलरन की विधि का उपयोग करके हमारे डेटा को dbfx विदेशी मुद्रा करें preprocessing. scale () हमारे समय श्रृंखला शून्य माध्य और इकाई विचरण के लिए और उसी MLP को प्रशिक्षित करें। अब हमारे पास MSE 0.

0040424330518 (लेकिन यह स्केल किए गए डेटा पर है)। नीचे दिए गए कथानक पर आप वास्तविक स्केल की गई श्रृंखला (काला) और इसके लिए हमारा पूर्वानुमान (नीला) देख सकते हैं: वास्तविक दुनिया में इस मॉडल का उपयोग करने के लिए हमें बिना समय सीमा के वापस लौटना चाहिए। हम यह कर सकते हैं कि हम जिस समय श्रृंखला (20 बिना समय के कदम) का उपयोग करते हैं, उसे मानक विचलन से गुणा करके या भविष्यवाणी करके, इसका माध्य मान जोड़ें: इस मामले में MSE 937.

963649937 के बराबर है। यहां पुनर्निर्धारित भविष्यवाणियों (लाल) और वास्तविक डेटा (हरा): की साजिश है बुरा नहीं है, क्या यह नहीं है. लेकिन इस समस्या के लिए अधिक परिष्कृत एल्गोरिदम आज़माएं. प्रतिगमन समस्या। सीएनएन मैं संवेदी तंत्रिका नेटवर्क के सिद्धांत में गोता लगाने नहीं जा रहा हूं, आप इस अद्भुत resourses की जांच कर सकते हैं:    cs231n. github. io - कंप्यूटर विज़न कोर्स के लिए स्टैनफोर्ड सीएनएन    वाइल्ड एमएल 201512 कार्यान्वयन-ए-सीएनएन-फॉर-टेक्स्ट-वर्गीकरण-इन-टेंसोरफ़्लो - सीएनएन पाठ मान्यता के लिए, यह समझने में उपयोगी हो सकता है कि यह 1 डी डेटा के लिए कैसे काम करता है एक पूरी तरह से जुड़ी हुई परत और पहले के समान आउटपुट के महत्वाकांक्षी शुरुआती पीडीएफ मुफ्त डाउनलोड के लिए विदेशी मुद्रा 2-लेयर कंफ्यूज़नल न्यूरल नेटवर्क (कनवल्शन और मैक्स-पूलिंग लेयर्स का संयोजन) को परिभाषित करें परिणामों की जांच करें स्केल किए गए और atc दलालों विदेशी मुद्रा की समीक्षा किए गए डेटा के लिए MSE हैं: 0.

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5 से नीचे नहीं गिरा और पूर्ण प्रशिक्षण के दौरान उस मूल्य पर रहा। यह मानते हुए कि यह समय श्रृंखला पूरी तरह से यादृच्छिक होने के कारण हो सकता है, मैंने डेटा सेट (pacf) पर आंशिक ऑटोकैरेलेशन खोजने के लिए R पैकेज का उपयोग किया। इसने केवल 2 और 3 lags के लिए गैर शून्य मान दिए। प्रश्न 1: इसका सही अर्थ क्या है. तब मैंने यादृच्छिकता का मूल्यांकन करने के लिए एक्सट्रस्ट एक्सपोनेंट का उपयोग किया। आर में, हर्स्ट (मूल्यों) ने 0. 9 से ऊपर के मान दिखाए प्रश्न 2: यह लगभग यादृच्छिक माना जाता है। क्या इसका मान 0. 5 के करीब होना चाहिए.

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