PINE LIBRARY
FunctionNNLayer
Zaktualizowano
Library "FunctionNNLayer"
Generalized Neural Network Layer method.
function(inputs, weights, n_nodes, activation_function, bias, alpha, scale) Generalized Layer.
Parameters:
inputs: float array, input values.
weights: float array, weight values.
n_nodes: int, number of nodes in layer.
activation_function: string, default='sigmoid', name of the activation function used.
bias: float, default=1.0, bias to pass into activation function.
alpha: float, default=na, if required to pass into activation function.
scale: float, default=na, if required to pass into activation function.
Returns: float
Generalized Neural Network Layer method.
function(inputs, weights, n_nodes, activation_function, bias, alpha, scale) Generalized Layer.
Parameters:
inputs: float array, input values.
weights: float array, weight values.
n_nodes: int, number of nodes in layer.
activation_function: string, default='sigmoid', name of the activation function used.
bias: float, default=1.0, bias to pass into activation function.
alpha: float, default=na, if required to pass into activation function.
scale: float, default=na, if required to pass into activation function.
Returns: float
Informacje o Wersji
v2 Support for matricesUpdated:
function(inputs, weights, n_nodes, activation_function, bias, alpha, scale) Generalized Layer.
Parameters:
inputs: float array, input values.
weights: float matrix, weight values.
n_nodes: int, number of nodes in layer.
activation_function: string, default='sigmoid', name of the activation function used.
bias: float, default=1.0, bias to pass into activation function.
alpha: float, default=na, if required to pass into activation function.
scale: float, default=na, if required to pass into activation function.
Returns: float
Biblioteka Pine
W prawdziwym duchu TradingView autor opublikował ten kod Pine jako bibliotekę typu open source, aby inni programiści Pine z naszej społeczności mogli go ponownie wykorzystać. Pozdrowienia dla autora! Możesz używać tej biblioteki prywatnie lub w innych publikacjach typu open source, ale ponowne użycie tego kodu w publikacji podlega Zasadom Regulaminu.
Wyłączenie odpowiedzialności
Informacje i publikacje przygotowane przez TradingView lub jego użytkowników, prezentowane na tej stronie, nie stanowią rekomendacji ani porad handlowych, inwestycyjnych i finansowych i nie powinny być w ten sposób traktowane ani wykorzystywane. Więcej informacji na ten temat znajdziesz w naszym Regulaminie.