Siehe auch Marktknigge oder die Regeln des guten Benehmens in einem Minenfeld
Ihre Fragen decken einen so großen Bereich des Wissens und der Forschung ab, den niemand mit den Fingern erklären kann.
Ich empfehle die Lektüre von Büchern über neuronale Netze, um ein Verständnis für die grundlegenden Konzepte zu bekommen. Dann recherchieren Sie selbst in diesem Bereich. Die intimsten Geheimnisse
des Kochens von NN werden nicht weitergegeben.
Die Fragen von Interesse sind:
1. Soweit ich verstehe, ist jedes Neuron des Netzwerks die gleiche Funktion... aber ich verstehe nicht, wie die gleiche Funktion unterschiedliche Werte erzeugen kann, wenn die gleichen Daten eingehen...
2. Wie kann man Kurse normalisieren, ohne ihr Minimum und Maximum zu kennen?
1. Abhängig von den anfänglichen Gewichten ist es nicht immer möglich, ein globales Minimum mit einem einzigen Training zu finden, selbst bei einigen tausend Epochen.
2. Sie können die Preisdifferenz nehmen und die maximale Differenz bestimmen, wenn Sie eine lineare Normalisierung verwenden. Wenn Sie nicht-lineares Lernen verwenden, wird der Lernerfolg besser sein, wie manche behaupten, obwohl ich persönlich keinen großen Unterschied feststellen konnte. Vielleicht lernt man etwas schneller, aber es gibt mehr Probleme mit der Normalisierung.
1. Abhängig von den anfänglichen Gewichten ist es nicht immer möglich, ein globales Minimum mit einem einzigen Training zu finden, selbst bei mehreren tausend Epochen.
2. Sie können die Preisdifferenz nehmen und die maximale Differenz bestimmen, wenn Sie eine lineare Normalisierung verwenden. Wenn Sie nicht-lineares Lernen verwenden, wird der Lernerfolg besser sein, wie manche behaupten, obwohl ich persönlich keinen großen Unterschied feststellen konnte. Vielleicht lernt man ein bisschen schneller, aber es gibt mehr Probleme mit der Normalisierung.
1. ich verstehe, dass das Anfangsgewicht, aber wie bekomme ich es? Ich hätte gerne ein Beispiel für ein Neuron, zumindest...
1. ich weiß, dass es das Anfangsgewicht ist, aber wie bekomme ich es? Ich möchte zumindest ein Beispiel für ein Neuron...
Die Anfangsgewichte werden in der Regel zufällig gewählt. Lesen Sie "Neurocomputer Science: Theory and Practice", ein bekanntes Buch von Wasserman, in dem alles sehr gut beschrieben ist. Es gibt auch ein Buch mit dem Titel "Basic concepts of neural networks" (Grundlegende Konzepte neuronaler Netze) von Robert Callan, in dem die grundlegenden Merkmale von Netzen beschrieben werden; außerdem gibt es eine Beschreibung probabilistischer neuronaler Netze. Und wenn man jahrelang in diese Welt eintauchen will, kommt man an Simon Heikin nicht vorbei:)
Lieber Guru, bitte helfen Sie mir, neuronale Netze zu verstehen, so lange ich es auch versuche, ich kann immer noch nicht verstehen, wie sie funktionieren, wie man sie macht, wie man sie trainiert, wenn es nicht schwierig ist, zeigen Sie bitte einfache Beispiele, die erklären, was und wie....
Ich interessiere mich für die folgenden Fragen:
1. Soweit ich verstanden habe, ist jedes Neuron des Netzwerks die gleiche Funktion... aber ich verstehe nicht, wie ein und dieselbe Funktion mit den gleichen Daten unterschiedliche Werte ergeben kann...
2. Wie kann man Kurse normalisieren, ohne deren Minimum und Maximum zu kennen???
Ich hätte gerne mehr grafische Informationen und zumindest einfache Beispiele für neuronale Netze mit einem eingebauten Lernmechanismus...
Ich danke im Voraus und hoffe auf Ihre Hilfe...
Antwort auf die erste Frage:
Die Antwort auf die zweite Frage finden Sie in demselben Buch auf Seite 111.
Buch von Stanislav Osovsky "Neuronale Netze für die Informationsverarbeitung".
Normalerweise strukturierter Code
Vielen Dank, leider gibt es nicht viele Kommentare, aber ich werde versuchen, es herauszufinden....
Vielen Dank, leider gibt es nicht viele Kommentare, aber ich werde versuchen, es herauszufinden....
Der Händler braucht das Innenleben von NS nicht wirklich zu verstehen. Für ihn ist es eine Blackbox mit Eingängen und Ausgängen. Es gibt viele fertige Netze im öffentlichen Bereich, auch auf dieser Website - geben Sie einfach "neuronale Netze" in das Suchfeld ein. Eine der jüngsten Veröffentlichungen, zum Beispiel - Predictor based on a self-learning neural network. Das Hauptproblem bei der Verwendung von NS ist die Wahl der Daten, die eingegeben und trainiert werden sollen, die Aufbereitung dieser Daten, die Struktur und Größe des Netzes usw. Nehmen wir zum Beispiel das bereits erwähnte Netzwerk, versuchen wir es so zu trainieren, wie es Yezhov und Shumsky getan haben (siehe Neurocomputing and its application in economics and business, ich empfehle)... Und am Ende haben wir einen Flop. Dafür kann es viele Gründe geben. Hier beginnt die Arbeit des Händlers, um ein Gespür dafür zu bekommen, was sich seither geändert haben könnte (oder was die Autoren verschweigen ;-) ) und was an den Einstellungen und Eingabedaten zu ändern ist.
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Lieber Guru, bitte helfen Sie mir, neuronale Netze zu verstehen, so lange ich es auch versuche, ich kann immer noch nicht verstehen, wie sie funktionieren, wie man sie macht, wie man sie trainiert, wenn es nicht schwierig ist, zeigen Sie bitte einfache Beispiele, die erklären, was und wie....
Ich interessiere mich für die folgenden Fragen:
1. Soweit ich verstanden habe, ist jedes Neuron des Netzwerks die gleiche Funktion... aber ich verstehe nicht, wie ein und dieselbe Funktion mit den gleichen Daten unterschiedliche Werte ergeben kann...
2. Wie kann man Kurse normalisieren, ohne deren Minimum und Maximum zu kennen???
Ich hätte gerne mehr grafische Informationen und zumindest einfache Beispiele für neuronale Netze mit einem eingebauten Lernmechanismus...
Ich danke Ihnen im Voraus und hoffe auf Ihre Hilfe...