La etiqueta del mercado o los buenos modales en un campo de minas - página 51
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Enfocando, por supuesto.
La pregunta como tal ya no existe. Se me ha acumulado el cuadrado de corrección mal, así que he tenido que calentar mucho a la chica. Sólo me di cuenta cuando empecé a escribir el código para la doble capa.
Sí, sólo predigo un paso adelante y luego vuelvo a entrenar la red. Preveo la dirección del movimiento esperado, no su magnitud ni su duración en el tiempo.
>> Por favor, aclárese, ¿está prediciendo el "color" de la futura barra +1 o está estimando el movimiento de una manera más compleja, teniendo en cuenta la historia relativa a la barra actual?
Quiero preguntar si es normal que los pesos de la capa oculta sean en promedio un orden de magnitud mayor que los pesos de la salida - es decir, mis pesos ocultos son unidades y decenas, y mis pesos de salida están dentro de un
En principio, sí. La cuestión es que su dispersión de entrada para la capa oculta está en el rango +/-2...5 y para la salida +/-1 (debido al FA en la salida de la capa oculta). Esto explica el efecto que has notado.
¿Podría especificar, por favor, si está prediciendo el "color" de la futura barra +1 o evaluando el movimiento de una manera más compleja, teniendo en cuenta la historia relativa a la barra actual?
Sólo el "color", no la barra y no la historia.
Una doble capa en el seno:
Por cierto, ¿puede decirme el número óptimo de neuronas en una capa oculta? Se necesita mucho tiempo para calcular.
Cada neurona de la capa oculta es responsable de una cara de un cubo multidimensional que limita el área asignada por el NS en el espacio de características. Naturalmente, cuantos más bordes (neuronas), más precisión podremos localizar la región de interés... pero lo más largo será la longitud óptima de la muestra de entrenamiento y no el hecho de que a esta longitud los intereses del mercado no sean diferentes. Por lo tanto, el número óptimo de neuronas en la capa oculta, se define por el tiempo de vida característico (medido en eventos del Mercado) de los estados cuasi-estacionarios del Sistema. Por desgracia, no hay una respuesta exacta a esta pregunta. Sólo es posible el enfoque experimental en un instrumento concreto. Pero el número mínimo de neuronas se conoce con precisión: 2.
P.D. Muéstrame la longitud del vector de error.
Mi vector bicéfalo en las barras horarias del EURUSD:
La envió con dos neuronas en una capa oculta para contar GBPUSD, ha estado esperando 30 minutos para que vuelva -:)
Y la longitud del vector de error es algo nuevo... no pasamos -:)
¿Cuántas épocas deben ser?