EL INTERCAMBIO DE IDEAS - página 10
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Victor, ¿has tratado con los mapas de Kohonen? No he encontrado ningún "pez" comprensible para la NS multicapa. Me gustaría sentir algo concreto, aunque no funcione bien para la evaluación. Una vez más, la formación en red, ¿cuántos parámetros puede contener el ordenador? Aunque al entrar en estas "rúbricas"..., existe el peligro de quedarse estancado en ellas. En principio, podemos optimizarlo limitando los parámetros con el mismo conjunto de indicadores.
Victor, ¿has tratado con los mapas de Kohonen? No he encontrado ningún "pez" comprensible para la NS multicapa. Me gustaría sentir algo concreto, aunque no funcione bien para la evaluación. Una vez más, la formación en red, ¿cuántos parámetros puede contener el ordenador? Aunque al entrar en estas "rúbricas"..., existe el peligro de quedarse estancado en ellas. Básicamente, se puede optimizar limitando los parámetros utilizando el mismo conjunto de indicadores.
El concurso utiliza una capa Kohonen de 250 neuronas. Tenemos que hacer unos 1500. Se necesitarán unas 100 horas de máquina para entrenar las neuronas, quizá más. Tal vez incluso más rápido, si el algoritmo de entrenamiento es diferente (más rápido). Para 250 neuronas se necesitan unas 10 horas. Pero el problema comienza con el entrenamiento no de la malla, sino de su Asesor Experto. El problema es el siguiente: he tardado tres semanas en entrenar a mi Asesor Experto, pero por decirlo de una forma cruda. De hecho, algo cambiaba todo el tiempo. El tiempo neto - de ocho a diez horas. Si tengo 1500 neuronas, me llevará unas 80-120 horas de máquina entrenar el Asesor Experto. Pero sólo es para una moneda. Y tenemos que hacer el mayor número posible de ellas. Mis recursos no son suficientes para eso. Aunque cambie de ordenador.
Recomiendo la lectura de Neurocomputer Science: Theory and Practice , de F. Wasserman. Está muy bien escrito. Si lo necesita, se lo enviaré por correo electrónico. Puedo enviarle no sólo éste, sino también otros libros.
Victor, ¿has tratado con los mapas de Kohonen? No he encontrado ningún "pez" comprensible para la NS multicapa. Me gustaría sentir algo concreto, aunque no funcione bien para la evaluación. Una vez más, la formación en red, ¿cuántos parámetros puede contener el ordenador? Aunque al entrar en estas "rúbricas"..., existe el peligro de quedarse estancado en ellas. Básicamente, podemos optimizar la parrilla limitando los parámetros utilizando el mismo conjunto de indicadores.
En algún lugar aquí (en el foro) he publicado un asesor No kohonen pero redes multicapa
Parece que funciona como un pez
Victor, ¿has tratado con los mapas de Kohonen? No he encontrado ningún "pez" comprensible para la NS multicapa. Me gustaría sentir algo concreto, aunque no funcione bien para la evaluación. Una vez más, la formación en red, ¿cuántos parámetros puede contener el ordenador? Aunque al entrar en estas "rúbricas"..., existe el peligro de quedarse estancado en ellas. Básicamente, podemos optimizar la parrilla limitando los parámetros utilizando el mismo conjunto de indicadores.
En algún lugar aquí (en el foro) he publicado un asesor No kohonen, pero las redes son capas
Servirá como pez.
¿Puede ser más específico? Parece que se me ha pasado.
Victor, ¿has tratado con los mapas de Kohonen? No he encontrado ningún "pez" comprensible para la NS multicapa. Me gustaría sentir algo concreto, aunque no funcione bien para la evaluación. Una vez más, la formación en red, ¿cuántos parámetros puede contener el ordenador? Aunque al entrar en estas "rúbricas"..., existe el peligro de quedarse estancado en ellas. Básicamente, se puede optimizar limitando los parámetros utilizando el mismo conjunto de indicadores.
En el concurso se utiliza la capa Kohonen de 250 neuronas. Deberíamos hacer unos 1500. Se necesitarán unas 100 horas de máquina para entrenar las neuronas, quizá más. Tal vez incluso más rápido, si el algoritmo de entrenamiento es diferente (más rápido). Para 250 neuronas se necesitan unas 10 horas. Pero el problema comienza con el entrenamiento no de la malla, sino de su Asesor Experto. El problema es el siguiente: he tardado tres semanas en entrenar a mi Asesor Experto, pero por decirlo de una forma cruda. De hecho, algo cambiaba todo el tiempo. El tiempo neto - de ocho a diez horas. Si tengo 1500 neuronas, me llevará unas 80-120 horas de máquina entrenar el Asesor Experto. Pero sólo es para una moneda. Y tenemos que hacer el mayor número posible de ellas. Mis recursos no son suficientes para eso. Aunque cambie de ordenador.
Recomiendo la lectura de Neurocomputer Science: Theory and Practice , de F. Wasserman. Está muy bien escrito. Si lo necesita, se lo enviaré por correo electrónico. Puedo enviarle no sólo éste, sino también otros libros.
Gracias, Víctor. Creo que será útil revisarlo. Mi dirección de correo electrónico es fxfion(dog)mail(dot). ru.
Mi código tiene algunas implicaciones, es decir, obtengo algunos valores para los indicadores, pero no entiendo la estructura en general, me lío con los arrays.
Victor, ¿has tratado con los mapas de Kohonen? No he encontrado ningún "pez" comprensible para la NS multicapa. Me gustaría sentir algo concreto, aunque no funcione bien para la evaluación. Una vez más, la formación en red, ¿cuántos parámetros puede contener el ordenador? Aunque al entrar en estas "rúbricas"..., existe el peligro de quedarse estancado en ellas. Básicamente, podemos optimizar limitando los parámetros utilizando el mismo conjunto de indicadores.
En el concurso se utiliza la capa Kohonen de 250 neuronas. Tenemos que hacer que sean unos 1500. Se necesitarán al menos 100 horas de máquina para entrenar las neuronas, quizá más. Tal vez incluso más rápido, si el algoritmo de entrenamiento es diferente (más rápido). Para 250 neuronas se necesitan unas 10 horas. Pero el problema comienza con el entrenamiento no de la malla, sino de su Asesor Experto. El problema es el siguiente: he tardado tres semanas en entrenar a mi Asesor Experto, pero por decirlo de una forma cruda. De hecho, algo estaba cambiando todo el tiempo. Tiempo neto: de ocho a diez horas. Si tengo 1500 neuronas, me llevará unas 80-120 horas de máquina entrenar el Asesor Experto. Pero sólo es para una moneda. Y tenemos que hacer el mayor número posible de ellas. Mis recursos no son suficientes para eso. Aunque cambie de ordenador.
Recomiendo la lectura de Neurocomputer Science: Theory and Practice , de F. Wasserman. Está muy bien escrito. Si lo necesita, se lo enviaré por correo electrónico. Puedo enviarle no sólo éste, sino también otros libros.
Gracias, Víctor. Creo que será útil revisarlo. Mi correo electrónico es fxfion(dog)mail(dot). ru.
Mi código tiene algunas implicaciones, es decir, obtengo algo de información sobre la normalización de los datos del indicador, pero no entiendo la estructura en general, me lío con los arrays.
Te lo he enviado. Hay muchas más cosas interesantes. Puede que eche un vistazo a los desarrollos de klota sobre la araña. Aunque no me gustan todas. Y en cuanto a las matrices, toda la neurona es una matriz y nada más. Simplemente importa lo que hagamos con estas matrices.
Sobre los mapas de Kohonen. Yo no los uso, son necesarios, creo, sólo para la visualización - y eso debe hacerse en un software adecuado. Y la capa Kohonen resuelve el mismo problema.
Si no sabes la diferencia entre el mercado y el real, entonces no sabes cómo usar el cerebro artificial. Hasta ahora, al menos yo, no he oído ningún entusiasmo por el uso de NS, ¿quizá el mercado es demasiado duro para ellos?
Si no sabes la diferencia entre el mercado y el real, entonces no sabes cómo usar el cerebro artificial. Hasta ahora, al menos yo, no he oído ningún entusiasmo por el uso de NS, ¿quizá el mercado es demasiado duro para ellos?
La verdad es que no. No es una cuestión de cerebro. Se trata del planteamiento del problema. No todos los problemas pueden ser resueltos por una red neuronal. Pero muchos problemas pueden resolverse. Como el reconocimiento de patrones, la compresión de información. Hay una serie de otras tareas que maneja con éxito. Al principio traté de predecir el Alto y el Lov del día siguiente. Para los valores inferiores a la media, la precisión era de aproximadamente el 80%, y para los superiores, del 5%. Forex no se ajusta a la ley de distribución normal. Tengo que convertir los valores de antemano. Pero el resultado no puede superar el valor máximo de la parrilla. Aunque mucha gente ha ido por este camino, como he podido comprobar. Pero el Sr. Reshetov "ayudó" mucho con la neurona. Yo mismo caí en la trampa y me pasé tres meses antes del concurso por sus soluciones. Aunque me ayudó de alguna manera. He creado un mecanismo para entrenar a mi Asesor Experto con neuronas. No quiero decir que sea perfecto. Pero me ayudó mucho. Y gracias a kandid, por su artículo en respuesta a mi pregunta.
Recomiendo la lectura de F. Wasserman Neurocomputing: Theory and Practice. Está muy bien escrito. Puedo enviárselo por correo electrónico si lo necesita. Puedo hacer otros libros, y no sólo éste.
Si no es difícil, yo también necesito hacerlo. Mi dirección está en mi perfil.
Recientemente he llegado a la conclusión de que sin NS mi sistema no puede ser enseñado a operar correctamente. Como he visto soy un mal profesor. :-) Tengo una idea, que necesita una agrupación adecuada de los datos, con la que mi sistema funciona. Según tengo entendido, pueden agruparse utilizando una red Kohonen. Pero mis primeros intentos de superar todo esto aún no han dado ningún resultado. Sé muy poco al respecto. Necesito leer algo bueno que combine tanto ideas claramente expuestas como buenos ejemplos de uso práctico.
He leído todo el hilo de la tela en NS, pero no es mi nivel. Necesito rellenar los huecos urgentemente.