Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 523

 
Maxim Dmitrievsky:

No es nada, es un ajuste común, se ha discutido 100 veces antes. Es elemental y no tiene ninguna utilidad práctica en Forex.


Es decir, es un ajuste. Pensé que había dicho que era un área fuera de la muestra de OOS..... ¿Dónde está el ajuste? Este es exactamente el nivel de generalización suficiente si todo.....

 
Mihail Marchukajtes:

Me refiero al ajuste. Pensé que había dicho que era una sección fuera de la muestra...... ¿Dónde está el ajuste? Este es exactamente el alto nivel de generalización si todo.....


ah... fuera... me olvidé de la retroalimentación :) entonces debería funcionar en el real, aunque peor pero todavía en el +

para obtener resultados estables, es necesario realizar una validación cruzada y una TS adaptativa... pero ahí también hay muchos escollos

El principal escollo del sistema de autoentrenamiento que he encontrado es que los andamios o NS se entrenan de forma ligeramente diferente cada vez en la misma muestra, lo que puede provocar cambios significativos en los resultados finales. Es decir, si varias veces en el probador para ejecutar el mismo TS, los resultados serán diferentes :)

Y cada vez que estudio más NS, me empieza a gustar el logit simple o la regresión lineal:D

 

¿Alguien sabe qué ocurre con la red cuando el número de ejemplos de entrenamiento por clase es diferente? He visto que esto conduce a un sesgo y la red comienza a producir una sola clase, y que alinear el número de clases corrige la situación. Y esa alineación del número de ejemplos por clases corrige la situación.

Pero quiero entender la razón de esto.
Por ejemplo, después de haber visto 100 gatos y 2 perros, una persona presta más atención a los perros y los mira por encima, como "Oh, algo nuevo". Por alguna razón estos 2 perros parecen gatos para una red neuronal. Es decir, la cantidad estropea la calidad.

¿Un número demasiado pequeño de ejemplos de una de las clases no permite asignar una sola neurona/conexión para su definición? Aunque con softmax, la neurona de salida está asignada, por lo que no se realizan conexiones con ella.
¿O a estos 2 ejemplos se le suman 10 muy similares de otra clase y hacen una preponderancia en su bando?

 
Mihail Marchukajtes:

Me refiero al ajuste. Pensé que había dicho que era una sección fuera de la muestra...... ¿Dónde está el ajuste? Este es exactamente el alto nivel de generalización si todo.....

Pues bien, aquí tenemos una comparativa por meses


 
elibrarius:

¿Alguien sabe qué ocurre con la red cuando el número de ejemplos de entrenamiento por clase es diferente? He visto que esto conduce a un sesgo y la red comienza a producir una sola clase, y que alinear el número de clases corrige la situación. Y que alinear el número de ejemplos por clase corrige la situación.

Pero quiero entender cuál es la razón.
Un hombre, por ejemplo, que haya visto 100 gatos y 2 perros, prestará más atención a los perros y los mirará por encima, como si dijera: "¡Oh! Algo nuevo". Por alguna razón estos 2 perros parecen gatos para una red neuronal. Así que la cantidad estropea la calidad.

¿Un número demasiado pequeño de ejemplos de una de las clases no permite asignar una sola neurona/conexión para su definición? Aunque con softmax, la neurona de salida está asignada, por lo que no se realizan conexiones con ella.
O a estos 2 ejemplos, se encuentran 10 muy similares de otra clase y hacer la anulación en su dirección?


Pues promedia los ejemplos, la segunda clase empieza a aportar menos

 
Get My Forex Systems FREE!
Get My Forex Systems FREE!
  • admin
  • strategy.doubledoji.com
Trading is all about forecasting price. If you have been reading my Forex Strategies 2.0 Blog, you must have seen I am focusing more and more on algorithmic trading. If you can forecast currency pair price with a reasonable degree of accuracy, you can make a lot of pips. Markets have changed a lot. Today algorithms rule the market. Wall Street...
 

A lo que ha llegado el progreso.


Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода
Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети из 100 строк кода
  • 2015.11.17
  • habrahabr.ru
Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks. Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную...
 
Morexod:

Qué progresos se han hecho.



Es extraño que las cejas no se hayan incluido en el tratamiento, aunque un mechón de pelo forma parte del grupo.

 
Maxim Dmitrievsky:

Pues bien, aquí tenemos también un alarde del mes.


Eso es lo que estoy hablando... genial. Es muy posible apostar por el verdadero ...

 

No sé qué hacen sus redes. Pero Reshetovsky cuando las clases están sesgadas. Cuando el número de unos y ceros en la variable de salida no son iguales. Añade a la muestra de entrenamiento y prueba aquellas clases que son más pequeñas. Como ejemplo de perros y gatos. Si hay 100 gatos y 2 perros, la muestra se aumentará con 98 ejemplares más de perros para lograr el equilibrio. Pero el ejemplo no es bueno porque hay una forma complicada de sumar. No sólo eso. Como resultado obtenemos una muestra de 100 gatos diferentes y 100 ejemplares de perros. Así que eso es...

Razón de la queja: