Saboteur, я так понимаю что есть время прохождения до сервера провайдера. И есть время прохождения до веб сервера, который может быть далеко , в другом стране. Вот меня интересует как кол-во промежуточных серверов зависит от расстояния и какую задержку они вносят
На скорость света я кое-как поделю. Но запрос проходит промежуточные сервера , каждый вносит задержку. Хотелось бы знать как много этих серверов ,скажем на 1000 км, какая задержка у каждого
Если ты читаешь по англ то много книг в которых описаны алгоритмы. Многие можно бесплатно с ачпть, многие бесплатно почитать онлайн. У тебя правильный подход. Библиотеки можно использовать , но зная как все это работает
rPman, да на вход каждого нейрона первого слоя подаётся вектор. Выход одно число. Далее обычная нейросеть.
Вот я и хочу увидеть примеры подобных сетей, обучение, использование
Александр Скуснов, это все азбука. Я на эту тему диплом в 77 году писал. Я задал вопрос об архитектуре нейронной сети для вектора. Я надеюсь она сможет не только хорошо предсказывать тренди но и распознавать паттерны.
Александр Скуснов, общие принципы я знаю. Стараюсь вопрос формулировать четко. Есть 32 мерный вектор, это коэффициенты разложения по уолшу предыдущих 32:значений сигнала. Сеть получает их и должна предсказать следующие значение сигнала
mayton2019, что такое общая нейронная сеть? Пеьресптр руменхальта прекрасно подходит, там дифференцируема я функция активации. Ноя не настаиваю на нем.
Нужна любая нейронная сеть которая предсказывала бы значение сигнала на основе его разложения в ортогональные функции. Хочу сравнить эффективность lstm
mayton2019, сколько выходов известно. Число нейронов во внутренних слоях такое же как в первом слое. Сколько должно быть нейронов в первом слое? Как подавать входной сигнал?
Классический это розенблата . Многослойный перцептрон Румельхарта годится. Но как должна выглядеть сеть я не понимаю. Выход один, а сколько входов и как их организовать? Если 32:входа, сколько нейронов в каждом? Как они должны связываться со вторым слоем? Втройс третьим и тд