新しい研究により、これまでの研究コミュニティが見落としてきた188bet 入金方法への制限が特定されました。
1つの場所の変更により、非線形動力システムの他の場所で大きな変化を引き起こす可能性があります。
この例には、気候、人間の脳の働き、電気網の挙動が含まれます。このような動的システムは、それらの固有の予測不可能性のためにモデル化するのが非常に困難です - 時間の経過とともに劇的に変化します。
しかし、過去20年間の研究者は、高次元の混oticとした行動をモデル化する成功を報告してきました機械学習アプローチ188bet 入金方法と呼ばれる。
「データからの良い数学的説明がない複雑な動的システムを学習するために、機械学習がますます使用されています」と、SFIの複雑さのポスドク研究員であるYuanzhao Zhang氏は述べています。
最近の論文は、貯水池の188bet 入金方法ティングが混oticとしたシステムの軌跡を予測するのに効果的であると報告しています。トレーニングのデータがほとんどなくても効率的であり、システムが初期条件からどこに行くかを判断できると主張されています。
Zhangは、レポートが真であるかどうかを調べることを目指していました。
トロントメトロポリタン大学の物理学者のショーンコーネリアスと協力して作成された彼の研究においてチャンは188bet 入金方法を特定しました。彼は、これらの制限が、特に複雑な動的システムの場合、回避するのが難しいことを証明できる「Catch-22」を示唆していると主張しています。
「コミュニティにあまり高く評価されていないと思うこれらの制限の1つです」とZhangは言いました。
188bet 入金方法とは？
20年以上前にコンピューター科学者によって最初に提案された貯水池コンピューティングは、188bet 入金方法ラルネットワークで構築された軽快な予測モデルです。モデルは、他の188bet 入金方法ラルネットフレームワークよりもシンプルで安価です。
次世代188bet 入金方法は2021年に導入されました。このモデルには、訓練するデータを減らすことを含む従来のシステムよりもいくつかの利点があります。
機械学習アプリケーションでの使用を調査した最近の研究では、貯水池の188bet 入金方法ティングと次世代モデルは、データがほとんどなくても、動的システムのモデリングにおいて強力であることが示されています。
しかし、チームが行ったさらなる試験は、彼らがまだ問題を抱えていることを示した。
機械学習技術の問題
チームは、次世代の188bet 入金方法ための単純な動的な混oticとしたシステムを調べました。このシステムは、端に磁石が取り付けられた振り子で、平らな表面の三角形に固定された3つの磁石の中で揺れます。
彼らは、システムを説明するために必要な非線形性のタイプに関する情報をシステムに与えた場合、それがうまく機能したことを発見しました。
「ある意味で、トレーニングが始まる前に、この種の情報がこっそりと入っています。」
しかし、モデルが混乱した場合、チームはパフォーマンスが非常に低いことを発見しました。
これは、予測に関する重要な情報がすでに組み込まれていない限り、モデルが正確な予測を行うことができないことを示唆しています。
188bet 入金方法場合、デュオは、システムを正しく予測するために、モデルには長いウォームアップ時間が必要であることを観察しました。これは、磁石自体の動的な動きとほぼ同じくらい時間がかかります。
チームは、これらの制限に対処することで、研究者がこの新たなフレームワークをよりよく使用するのに役立つと結論付けました。
