Neuronales Netzwerk Predictor Martin Anthony, Peter L. Bartlett, quotNeural Network Learning: Theoretische Grundlagenquotierung April 25, 2016 150 09:34 Uhr Martin Anthony, Peter L. Bartlett, Neuronales Netzwerk Lernen: Theoretische Grundlagen Cambridge University Press 3119-19-31 ISBN: 163333963X 616 Seiten PDF 9, 6 MB Diese wichtige Arbeit beschreibt die jüngsten theoretischen Fortschritte bei der Untersuchung künstlicher neuronaler Netze. Es untersucht probabilistische Modelle der überwachten Lernprobleme und behandelt die wichtigsten statistischen und rechnerischen Fragen. Die Kapitel erheben die Forschungsergebnisse zur Musterklassifikation mit Binärausgabe-Netzen, einschließlich einer Diskussion über die Relevanz der Vapnik-Chervonenkis-Dimension und von Schätzungen der Dimension für mehrere neuronale Netzwerkmodelle. Darüber hinaus entwickeln Anthony und Bartlett ein Modell der Klassifizierung durch Real-Output-Netzwerke, und zeigen die Nützlichkeit der Klassifizierung mit einem großen Spielraum. Die Autoren erklären die Rolle der skalensensiblen Versionen der Vapnik-Chervonenkis-Dimension in großer Margin-Klassifikation und in der realen Vorhersage. In den Hauptkapiteln wird auch die Komplexität des neuronalen Netzwerklernens diskutiert, die eine Vielzahl von Härteergebnissen beschreibt und zwei effiziente, konstruktive Lernalgorithmen skizziert. Das Buch ist eigenständig und zugänglich Das könnte Sie auch interessieren: Best Online Forex Predictor Börsenanalysten vor Gericht 2002-02-09 14:24:25 by on-trial Die Menge an schlechtem und selbst interessiertem Rat, die von herausgegeben wird Broker und ihre Analysten. Bis heute wird die Mehrheit der Börsenmakler auf die Anzahl der Geschäfte ihrer Kunden, nicht auf die Renditen, die sie für sie zu generieren oder auf die Qualität der Beratung, die sie bieten kompensiert. Wir glauben, dass die Kursziele und die Analystenbewertungen mit mehreren Meistern gemacht werden, von denen keiner der einzelne Investor ist. In ähnlicher Weise wird der Verkaufsseite Aktienanalysten in der Regel auf der Grundlage der Gesamtrentabilität ihrer Unternehmen, nicht die Qualität oder Genauigkeit ihrer Analyse kompensiert. Am Ende haben die Analysten einen minimalen strukturellen Anreiz, in ihren Prognosen genau zu sein, stattdessen sollte der integrierte Anreiz für ihre Firmenkunden so günstig sein wie möglich. Es ist ein. Gurus39 Ergebnisse bleiben konsequent Bad mdash Forbes Investment-Gurus machen ihr Geld verkaufen Marktvorhersagen, nicht nach ihnen. Ihre Gesamtleistung war historisch und konsequent düster. Warum Menschen für die Marktprognosen bezahlen, ist eine der größten Geheimnisse der Wall Street. Beliebte Beiträge 1. Januar 2017 8211 04:47 am 11. Juni 2012 150 03:07 am 11. Juni 2012 150 12:51 am 21. Februar 2013 150 05:38 am 11. Juni 2015 150 07:05 am Währungsumrechnung Februar 5, 2017 8211 06:10 pm Cornelius T. Leondes, Bildverarbeitung und Pattern Recognition (Neuronale Netze Systems Techniken und Anwendungen). Währung Handel Februar 4, 2017 8211 06:09 pm Scalping Eine Art des Handels, die entworfen wurde, um kleine Bewegungen zu nutzen, beinhaltet es die schnelle und wiederholte Investitionen. Nn In Devisenmarkt 6. Februar 2017 8211 18:14 Uhr Auf der ersten Handelssitzung im Juni wurde der saudi-arabische Tadawul All-Share Index von einem breiten Verkaufsprozess getroffen. Nn In Forex 1. Februar, 2017 8211 06:05 Uhr Besuchen Sie auch. Nifty Option Strategien CHART READER Stark bullish 18d MA ist über 50d MA Beide 18d MA und. Stock Market 29. Januar 2017 8211 05:55 Der ERP-Software-Markt in Indien wird erwartet, dass bei einem CAGR von 22,2 Prozent im Zeitraum 2011-2015 wachsen. Yedayday, 02:18 PM von William Morganti Mindibze. Neuronale Netze im Verkehrswesen: Die Analyse des menschlichen Verhaltens vom Standpunkt des Netzwerks aus Donnerstag, den 03. Mai 2012 um 09:41 Uhr von CBank Suchmaschine cbsearch SYNCHRONISIERUNG IN DYNAMISCHEN NETZWERKEN: SYNCHRONIZABILITÄT, NEURALES NETZWERK MODELLE UND EEGANALYSE Aktualisieren Sie Ihren Flash Player Laden Sie Forecaster Übersicht Mo, 01 Okt 2012 15:49:58 PDT Seit Pipeline-Systemen Haben eine sehr dynamische Natur, hat Gregg Engineering ein leistungsstarkes Modul entwickelt, um Ihnen helfen, diese Eigenschaft zu adressieren. Wetter 8230 Random postsVapnik-Chervonenkis Dimension der neuronalen Netze Zitate Die Anzahl der verschiedenen Werte der GLCM-Korrelation ist von Satz 2.2 bis 2.5 Dass im allgemeinen Fall die Anzahl der verschiedenen Haralick-Merkmale durch O (n 2 2 n 4) gegeben ist. Für tiefe neuronale Netze ist die VC-Dimension durch O (w 4) gemäß 2 begrenzt , Können wir die Anzahl der einstellbaren Parameter w so wählen, dass nw oder nw. Abstract Abstract Abstraktes ABSTRACT: Wir untersuchen die Verwendung von Deep Neural Networks für die Klassifizierung von Bilddatensätzen, bei denen Textureigenschaften wichtig sind, um class-conditional diskriminative Repräsentationen zu erzeugen. Zu diesem Zweck leiten wir zunächst die Größe des Merkmalsraums für einige aus dem Eingabedatensatz extrahierte Standardtexturmerkmale ab und verwenden dann die Theorie der Vapnik-Chervonenkis-Dimension, um zu zeigen, dass die handgefertigte Merkmalsextraktion niederdimensionale Darstellungen erzeugt, die bei der Reduzierung helfen Die gesamte überschüssige Fehlerrate. Als Ergebnis dieser Analyse leiten wir zum ersten Mal Obergrenzen für die VC-Dimension des Convolutional Neural Network sowie für Dropout - und Dropconnect-Netze und die Beziehung zwischen der überschüssigen Fehlerrate von Dropout - und Dropconnect-Netzwerken ab. Das Konzept der intrinsischen Dimension wird verwendet, um die Intuition zu validieren, dass texturbasierte Datensätze im Vergleich zu handgeschriebenen Ziffern oder anderen Objekterkennungsdatenbeständen inhärent höher dimensioniert sind und daher schwieriger durch neuronale Netzwerke zerstört werden können. Wir leiten dann die mittlere Entfernung vom Schwerpunkt zu den nächstgelegenen und entferntesten Abtastpunkten in einer n-dimensionalen Mannigfaltigkeit ab und zeigen, daß der Relativkontrast der Probendaten verschwindet, wenn die Dimensionalität des zugrundeliegenden Vektorraums zur Unendlichkeit tendiert. Volltext-Artikel Mai 2016 Neuronale Berechnungen in diesen Fällen können wir den log-k-Term in unseren Grenzen zu entfernen, was schön ist, weil es bedeutet, dass wir unsere Ergebnisse interpretieren können (z. B. Corollary 16) als Aufladung OPT eine Strafe für jeden Markt schafft. Allerdings wissen wir nicht, wie man diesen log k-Term im Allgemeinen entfernen kann, da im allgemeinen die VC-Dimension von C k so groß sein kann wie 2Dk log (2Dk) (siehe 7,17). Der Korollar 16 gibt eine Garantie in den Einnahmen von RSO G k, A, solange wir genug Bieter haben. Abstract Zusammenfassung Abstraktes Abstraktes ABSTRAKT: Wir verwenden Techniken aus der Sample-Komplexität im maschinellen Lernen, um Probleme des anreizkompatiblen Mechanismusdesigns zu standardisierten algorithmischen Fragen zu reduzieren, für eine breite Klasse von erlösmaximierenden Preisproblemen. Unsere Reduktionen implizieren, dass bei einem optimalen Algorithmus für ein algorithmisches Pricing-Problem für diese Probleme eine (1) - Approximation (oder (1) - Approximation) für das anreizkompatible Mechanismusentwurfsproblem umgesetzt werden kann , Solange die Zahl der Bieter ausreichend groß ist als Funktion eines angemessenen Maßes der Komplexität der Klasse zulässiger Pricings. Wir wenden diese Ergebnisse auf das Problem der Versteigerung eines digitalen Gutes, auf das Attribut-Auktionsproblem an, das eine Vielzahl von diskriminierenden Preisproblemen einschließt, sowie auf das Problem der Preisgestaltung bei unbegrenzten Angebots-kombinatorischen Auktionen. Aus einer maschinellen Lernperspektive ergeben sich hieraus einige Herausforderungen: Insbesondere ist die Verlustfunktion diskontinuierlich, asymmetrisch und hat eine große Reichweite. Wir gehen auf diese Fragen ein, indem wir eine neue Form der Deckungsgrenze einführen, die für diese Probleme besonders gut geeignet ist und von unabhängigem Interesse sein kann. Volltext-Artikel Dezember 2008 Maria-Florina Balcan Avrim Blum Jason D. Hartline Yishay Mansour-ZitatSo weit ist wenig über die ausdrucksvolle Macht und Generalisierungsfähigkeit der Zeichen-beschränkte Perzeptronen bekannt. Die VC-Dimension (die den Wert n 1 für ein unbeschränktes Perzeptron mit Eingangsdimension n hat) ist ein Standardmaß für die Ausdrucksfähigkeit und die Verallgemeinerungsfähigkeit eines Lerngerätes (vgl. Vapnik, 1998 und Bartlett amp Maass, 2003). Die VC-Dimension einer Klasse H von Hypothesen (die Klasse der Hypothesen, die durch den Lernenden implementiert werden kann) ist definiert als die Größe der größten Menge S von Punkten, auf denen Hypothesen von H uneingeschränkte Ausdruckskraft haben (in dem Sinne, dass jedes h. S kann durch einige h H realisiert werden. Das Perceptron (auch als McCulloch-Pitts-Neuron oder lineares Schwellengatter bezeichnet) wird üblicherweise als vereinfachtes Modell für die Diskriminierung und Lernfähigkeit eines biologischen Neurons verwendet. Die Kriterien, die uns sagen, wann ein Perceptron alle möglichen Dichotomien über einen gegebenen Satz von Eingangsmustern implementieren (oder lernen kann), sind nur bekannt, aber nur für den idealisierten Fall, wo man annimmt, dass das Vorzeichen eines synaptischen Gewichts während des Schaltens umgeschaltet werden kann Lernen. Wir präsentieren in diesem Brief eine Analyse der Klassifizierungsfähigkeit des biologisch realistischeren Modells eines Zeichen-beschränkten Perceptrons, bei dem die Zeichen der synaptischen Gewichte während des Lernens fixiert bleiben (was bei den meisten Arten der biologischen Synapsen der Fall ist). Insbesondere wird die VC-Dimension von Vorzeichen-beschränkten Perzeptrons bestimmt und ein notwendiges und ausreichendes Kriterium bereitgestellt, das uns sagt, wann alle 2 (m) - Deotomien über einen gegebenen Satz von m Mustern durch ein Zeichen-beschränktes Perceptron erlernbar sind. Wir zeigen auch, daß die Gleichförmigkeit von L (1) - Normen von Eingangsmustern eine ausreichende Bedingung für die vollständige Repräsentationsleistung ist, wenn alle Gewichte nicht negativ sein müssen. Schließlich zeigen wir Fälle, in denen die Zeichenbeschränkung eines Perzeptrons seine Klassifizierungsfähigkeit drastisch reduziert. Unsere theoretische Analyse wird durch Computersimulationen ergänzt, die insbesondere zeigen, dass spärliche Eingabemuster die Klassifizierungsfähigkeit von Zeichen beschränkten Perzeptronen verbessern. Volltext Artikel Feb 2008 Robert Legenstein Wolfgang Maass
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