Neuronales Netz - Seite 8
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Ich persönlich habe meine eigenen Netzwerke (:
Sie sagen A, Sie sagen B, oder Sie lächeln geheimnisvoll :)
Worin besteht der entscheidende Unterschied zwischen Ihren Netzen?
Um die Zeitreihe vorherzusagen, können Sie beispielsweise die Differenz zwischen dem Eröffnungs- und dem Schlusskurs verwenden! Und dann wird der Korridor kleiner sein und nicht mehr so stark hüpfen!
So einfach ist das nicht...
Frage an Netzwerkexperten
Nehmen wir an, es gibt ein Netzwerk, das idealerweise 1 zum Kaufen (oder sagen wir >0,7 zum Kaufen), (-1) zum Verkaufen und den Rest zum Warten geben sollte. Es gibt eine Reihe von Eingängen für Indikatornetze. Einige der Eingaben sind der Indikator, der beim Überschreiten von 0 (d.h. beim Wechsel des Vorzeichens von negativ zu positiv) eine Art Kaufsignal gibt. Das heißt, der Höchstwert des Kaufsignals dieses Indikators liegt genau im Moment des Übergangs von 0 (weiter bleibt das Signal bestehen, aber der potenzielle Gewinn sinkt).
Nun - ein Neuronennetz ist grob eine Funktion der Summe der Produkte aus Eingaben und Gewichten (auch Neuronen der inneren Schicht werden berücksichtigt). Wenn wir die Formel f=F(w1x1+w2*x2+...) betrachten, dann wird, wenn x1=0 ist, unabhängig von anderen Eingaben und der Aktivierungsfunktion im Moment diese Eingabe einfach von der endgültigen Ausgabe ausgeschlossen. Es stellt sich heraus, dass das Signal einfach ignoriert wird.
Diese Situation erinnert mich an eine Art realen Fall (aus Wikipedia) - Es ist ein Fall bekannt, bei dem ein Netzwerk darauf trainiert wurde, Bilder von Panzern auf Fotos zu erkennen, aber später stellte sich heraus, dass alle Panzer vor dem gleichen Hintergrund fotografiert wurden. Infolgedessen "lernte" das Netz, diese Art von Landschaft zu erkennen, anstatt zu "lernen", Panzer zu erkennen.
Die eigentliche Frage lautet also. Ist es in diesem Fall sinnvoll, den Wert dieses Inputs so umzuwandeln (wobei eine andere Frage ist, wie), dass der Maximalwert des Kaufsignals durch einen solchen Indikator nicht beim Überschreiten von 0 liegt, sondern wenn, sagen wir, dieser Indikator = 1 ist.
Wir können diesen Indikator zum Beispiel in zwei Teile aufteilen:
- Die erste (vom Typ 1-x) zeigt den Grad der Annäherung an Null.
- Die zweite ist binär - nur das Vorzeichen dieser Differenz (+1, -1).
Hat diese Manipulation eine grundlegende Bedeutung für das Netz?
Es ist zum Beispiel möglich, diesen Indikator in zwei Teile zu teilen:
- Die erste (vom Typ 1-x) zeigt den Grad der Annäherung an Null.
- Die zweite ist binär - nur ein Vorzeichen für diese Differenz (+1, -1).
Hat diese Manipulation einen Einfluss auf das Netz?
Für ein neuronales Netz ist die erste Option aussagekräftiger als die zweite.....
Wenn du A sagst, sagst du B, dann lächelst du geheimnisvoll :)
Was ist der grundlegende Unterschied zwischen Ihren Netzen?
Was ist der wesentliche Unterschied ... Sie ist hochspezialisiert (Erkennung von Wellenkombinationen, Fraktale) und daher am einfachsten durchzuführen. Zum Beispiel werden die Gewichte einfach vom Tester übernommen (wie in Reshetovs Perzeptron), gleichzeitig ist mein Perzeptron mit demselben Bereich von Eingabeparametern in der Lage, sich ein bestimmtes Muster einzuprägen, was Reshetovs Perzeptron nicht kann. Reshetovs Perzeptron ist es zu verdanken, dass sein Entwurf perfekt eine Ebene findet, die in geschickten Händen Gewinn bringen kann und wahrscheinlich auch bringt.
Für ein neuronales Netz ist die erste Option aussagekräftiger als die zweite.....
Und wenn wir (natürlich unter den oben genannten Bedingungen) das ursprüngliche Signal und die Ableitung vergleichen, fällt die Wahl auf die Ableitung?
Und wenn man die Situation auf das Überschreiten eines Schwellenwerts ausdehnt, indem man einen Offset in Bezug auf Null angibt, sollten dann die "Schwellenwertsignale" auf diese Weise verstärkt werden ...?
Die Kodierung des Signals muss vom Händler auf der Grundlage seiner Bedeutung gewählt werden.
>> Ich stimme zu. Die Idee des TS sollte vorhanden sein. NS ist nur ein Werkzeug. Daher ist es von größter Bedeutung, die Signale für die Eingabe auszuwählen und sich darüber im Klaren zu sein, was wir am Ende erhalten möchten.