Was soll in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden? Ihre Ideen... - Seite 74

 
Ivan Butko #:




Das Spielen mit Parametern unter Verwendung kreativer Methoden (Mischen von Formeln durch Stochern und Stoßen) kann manchmal die Ergebnisse verbessern, wiederum - bedingt. Im Beispiel unten haben wir es geschafft, die Anzahl der Forward-Trades wieder zu erhöhen, der Chart begann besser auszusehen, aber am Ende begann er zu verblassen.








+ Der Backtest außerhalb des Optimierungszeitraums (von 2000 bis 2012) fiel dem zum Opfer, er scheiterte. Forward 2021-2025 für EUR Ich habe immer noch das Gefühl, dass der Markt durch eine Art Schleifenformel beschrieben wird (einige Chartparameter sollten irgendwie miteinander verbunden sein) und eine solche Eule fast überall funktioniert. Lautes Nachdenken

Einspeisung von Volumina in den Input des neuronalen Netzes
 
osmo1717 #:
Was sind Gewichte?
Google es
 
mytarmailS #:
Ändern sich die Gewichte mit der Zeit? Diese Vorstellung habe ich noch nie gehört.
Was ist daran so überraschend? Geänderte Stichprobe --> geänderte Modellparameter. Darüber hinaus können sich die Parameter selbst bei derselben Stichprobe aufgrund von Unterschieden bei der Parameterinitialisierung und infolgedessen unterschiedlicher Konvergenz unterscheiden (das neuronale Netz konvergiert z. B. einfach zu einem benachbarten lokalen Minimum).
 
Evgeniy Chernish #:
Was ist so überraschend? Die Stichprobe hat sich geändert --> die Modellparameter haben sich geändert. Außerdem können sich die Parameter selbst bei derselben Stichprobe aufgrund von Unterschieden bei der Parameterinitialisierung und infolgedessen unterschiedlicher Konvergenz unterscheiden (das neuronale Netz konvergiert z. B. einfach zu einem benachbarten lokalen Minimum).
Wenn das neuronale Netz trainiert wird, bleiben seine Gewichte unverändert. Nur die Eingabedaten ändern sich
 
mytarmailS #:
Google es
Ich kann es nicht finden.
 
osmo1717 #:
Ich kann es nicht finden.
Es ist traurig.
 
mytarmailS #:
Das ist traurig.
Dann erklären Sie es mir.
 
osmo1717 #:
Also erklären.

Erläutert.


m ytarmailS #: Wenn ein neuronales Netz trainiert wird, bleiben seine Gewichte unverändert. Nur die Eingabedaten ändern sich.
 
osmo1717 #:
Dann erklären Sie es mir.

Schau dir das an


 
osmo1717 #:
Also erklären.
Dies sind Signifikanzkoeffizienten von ParameterwertenEs gibt Artikel wie neuronale Netze es ist einfach. Lesen Sie hier Artikel über Netzwerke. Perceptron einschichtiger Typ..... )