Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2452
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Das Wort "vielleicht" in Ihrem Beitrag deutet darauf hin, dass Sie nicht über diese Formulierung der Frage nachgedacht haben, oder?
Das neuronale Netz im Allgemeinen und MLP im Besonderen ist sehr flexibel, und der gleiche Satz von Merkmalen kann auf die gleiche Weise durch das gleiche Netz aufgeteilt werden, aber mit unterschiedlichen Werten der Neuronengewichte.... Oder? - Es stellt sich also die Frage, welche dieser Varianten der Gewichtungsmenge robuster ist.
Ich glaube nicht, dass ich einen Dialog mit der zweiten Person führen muss, die auf meinen Beitrag geantwortet hat, das ist sinnlos.
Ich habe mich selbst über die Waage gewundert. Ich weiß, dass Grenzwerte schlecht für die Aktivierung und das Lernen sind, was zur Folge hat, dass
Ich weiß, dass Grenzwerte einen schlechten Einfluss auf Aktivierungs- und Lernfindungen und damit auf das Lernen haben.
Um zu verstehen, ob die Qualität des Lernens von den Werten der Gewichte abhängt, müssen wir diese Abhängigkeit durch Experimente messen.
Wir wissen, was die Gewichte sind, aber wir wissen nicht, was die Qualität des Lernens ist , also müssen wir...
AlsoLernqualität, Netzleistung usw... - ist ein Maß für unsere Erwartungen an das Netz (z. B. Netzfehler bei neuen Daten)
OK, jetzt haben wir eine Definition für die Qualität des Lernens, dann können wir die Abhängigkeit derQualität des Lernens von den Werten der Gewichte messen.
Aber wenn wir ein Maß für die Leistung des Netzwerks ( Lernqualität ) entwickelt haben, warum müssen wir dann die Gewichte betrachten, wenn wir einfach den besten Wert des Qualitätsmaßes wählen können?
Ich weiß nicht, wie behindert man sein muss, um diese einfachen Dinge nicht zu verstehen + drei Leute haben bereits das Gleiche gesagt...
Um zu verstehen, ob die Qualität des Lernens von den Werten der Gewichte abhängt, müssen wir diese Abhängigkeit durch Experimente messen.
Wir wissen, was die Gewichte sind, aber wir wissen nicht, was die Qualität des Lernens ist , also müssen wir...
AlsoLernqualität, Netzleistung usw... - ist ein Maß für unsere Erwartungen an das Netz (z. B. Netzfehler bei neuen Daten)
OK, jetzt haben wir eine Definition für die Qualität des Lernens, jetzt können wir die Abhängigkeit derQualität des Lernens von der Gewichtung messen.
Aber wenn wir ein Maß für die Qualität des Netzes entwickelt haben ( Lernqualität ), warum müssen wir dann die Gewichte berücksichtigen, wenn wir einfach den besten Wert des Qualitätsmaßes wählen können...
Ich weiß nicht, wie behindert man sein muss, um diese einfachen Dinge nicht zu verstehen + drei Leute haben bereits das Gleiche gesagt...
Ich will versuchen, es den besonders Begabten sehr einfach zu machen: Wenn wir die Metriken der Gewichte und der Outputs kennen, die die Qualität des Lernens beeinflussen, können wir ein robusteres Netzwerk erhalten, BEVOR wir unbekannte Daten prüfen, die gesunde Menschen zum Zeitpunkt des Lernens einfach noch nicht haben.
Ich will versuchen, den besonders Begabten eine ganz einfache Erklärung zu geben: Wenn wir die Metrik der Gewichte und der Ausgänge kennen, die die Qualität des Lernens beeinflusst, können wir ein robusteres Netzwerk erhalten, BEVOR wir mit unbekannten Daten testen, die gesunde Menschen zum Zeitpunkt des Trainings noch nicht haben.
1) Definieren Sie die Robustheit zumindest für sich selbst, um sie härten zu können
2) Wie wollen Sie die Vernetzbarkeit mit neuen Daten messen, ohne neue Daten zu verwenden (Test)?
1) Definieren Sie die Gebrauchstauglichkeit zumindest für sich selbst, damit Sie sie kodieren können.
2) Wie misst man die Netzleistung bei neuen Daten, ohne neue Daten zu verwenden (Test)?
1. Gut erzogene Menschen sprechen Fremde mit "Sie" an.
2. 2. sich für Ihr Verhalten entschuldigen.
Befolgen Sie diese beiden Punkte und ich werde Ihre Fragen wahrscheinlich beantworten.
Wir freuen uns auf das erfolgreiche Ergebnis Ihrer Forschung. Vorzugsweise in Form eines Signals.
Und viel Glück für Sie.
Ich muss niemandem etwas beweisen, wer sich dafür interessiert, wird darüber nachdenken, wer nicht interessiert ist, wird vorbeigehen.
Ist der Durchschnittswert der Gewichte des neuronalen Netzes im Modulus ein Indikator für seine Trainingsqualität?
Angenommen, es gibt zwei identische Neuronen, die mit denselben Daten trainiert wurden. Ein Neuron hat eine Punktzahl von 0,87 und das andere eine von 0,23, welches Neuron ist besser trainiert?
es ist zweifelhaft, dass eine skalare Größe einen Vektor oder ein Polynom eindeutig charakterisieren kann - das Ergebnis der NS-Ausbildung
es ist zweifelhaft, dass eine skalare Größe einen Vektor oder ein Polynom - das Ergebnis der NS-Ausbildung - eindeutig charakterisieren kann