Simon Haykin – Kalman Filtering & Neural Networks at Traderlurn
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Cobertura de vanguardia de los métodos de filtro de Kalman para el diseño de redes neuronales
El primer capítulo ofrece un tratamiento introductorio de los filtros de Kalman con énfasis en la teoría básica del filtro de Kalman, el suavizador de Rauch-Tung-Striebel y el filtro de Kalman extendido. Otros capítulos cubren:
Un algoritmo para el entrenamiento de perceptrones multicapa recurrentes y feedforward, basado en el filtro de Kalman extendido desacoplado (DEKF)
Aplicaciones del algoritmo de aprendizaje DEKF al estudio de secuencias de imágenes y la reconstrucción dinámica de procesos caóticos
El problema de la estimación dual
Dinámica no lineal estocástica: el algoritmo de maximización de expectativas (EM) y el algoritmo de suavizado de Kalman extendido (EKS)
El filtro Kalman sin perfume
Cada capítulo, con la excepción de la introducción, incluye aplicaciones ilustrativas de los algoritmos de aprendizaje descritos aquí, algunos de los cuales involucran el uso de datos simulados y de la vida real. Kalman Filtering and Neural Networks sirve como un recurso experto para investigadores en redes neuronales y sistemas dinámicos no lineales.
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El tipo de cambio, o forex, es la conversión de la moneda de un país a otro.
En una economía libre, la moneda de un país se valora de acuerdo con las leyes de la oferta y la demanda.
En otras palabras, el valor de una moneda puede vincularse a la moneda de otro país, como el dólar estadounidense, o incluso a una canasta de monedas.
El gobierno del país también puede establecer el valor de la moneda de un país.
Sin embargo, la mayoría de los países flotan libremente sus monedas frente a las de otros países, lo que las mantiene en constante fluctuación.
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Course Features
- Lectures 0
- Quizzes 0
- Duration 50 hours
- Skill level All levels
- Language English
- Students 0
- Assessments Yes
