Redes neuronales. Preguntas de los expertos. - página 13
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Introduzca un tercer tipo de señal. Señales totales:
0 o 1 o 2
De acuerdo. Esto no es un problema. Pero, ¿cómo manejará PNN este valor?
Porque el intervalo [0;1] - identifica los posibles valores de probabilidad, y ¿cómo encaja el 2 aquí? No puedo entenderlo...
De acuerdo. Eso no es un problema. Pero, ¿cómo manejará PNN este valor?
Al fin y al cabo, el intervalo [0;1] identifica los posibles valores de probabilidad, ¿y cómo encaja aquí el 2? No puedo entenderlo...
No lo consigo, ¿cuál es el problema? Utilice la sigmoide en el rango [-1;1], 0 corresponderá a ninguna señal. Y luego hay 3 tipos de señal "limpia".
También consideré esta opción, pero en ese caso el 0 está en el medio del rango, es decir, corresponde a una probabilidad de 0,5
Ah, la probabilidad de ocurrencia de un evento igual a 0,5 y no tener información sobre la ocurrencia del evento, creo que son cosas muy diferentes. Aquí es donde radica el problema (
Entonces hay que tener tres tipos de eventos. Cada uno tiene un rango de [0;1] (o lo que sea más conveniente), y considera la probabilidad de cada evento.
Diré de una vez que esta es una dirección sin salida. Es imposible describir la probabilidad de tal o cual acontecimiento y seguir enseñando a la red esta probabilidad. Supongamos que una red da una probabilidad de salida de un evento del 90%. ¿Y qué pasa si el evento no se produce? Entonces la red está mal, pero ¿por qué iba a estar mal si aún queda un 10% de probabilidad? No se puede proporcionar un conjunto de entrenamiento adecuado, eso es todo.
Sí, gracias, eso suena bien. Tendré que pensarlo.
Entonces hay que tener tres tipos de eventos. Cada uno tiene un rango de [0;1] (u otro, lo que sea más conveniente), y considera la probabilidad de cada evento.
Permítanme decir de una vez que esto es un callejón sin salida. Es imposible describir la probabilidad de un suceso y seguir enseñando a la red esa probabilidad. Supongamos que una red da una probabilidad del 90% de un evento. ¿Y qué pasa si el evento no se produce? Así que la red está mal, pero ¿por qué iba a estar mal si aún queda un 10% de probabilidad? No se puede proporcionar un conjunto de entrenamiento adecuado, eso es todo.
En los problemas de clasificación en la capa de salida es mejor utilizar SOFTMAX en lugar de sigmoide como función de activación. En este caso cada neurona de salida corresponde a alguna clase, y sus salidas dan la probabilidad de pertenencia a la clase correspondiente. La suma de las salidas por capa es igual a 1, como debe ser.
lasso, puede leer sobre las funciones de activación, incluyendo SOFTMAX, aquí, página 22
Permítanme decir de una vez: esta es una dirección sin salida. Es imposible describir la probabilidad de un evento u otro y seguir enseñando a la red esa probabilidad. Digamos que la red da una probabilidad del 90% de un evento. ¿Y qué pasa si el evento no se produce? Entonces la red está mal, pero ¿por qué iba a estar mal si aún queda un 10% de probabilidad? No se puede proporcionar un conjunto de entrenamiento adecuado, eso es todo.
Dirección sin salida - ¿Qué? ¿Utilizar la NS probabilística en el comercio o mi descripción de este kit de formación?
Espero que sea esto último ))
Y en general, ¿qué conjunto de entrenamiento puede considerarse adecuado?
Por ejemplo, introducimos PNN con tres valores de Oscillator en el intervalo [-1; 1] de tres períodos diferentes y lo comparamos con la salida de 0,70 (el precio se alejó sólo 35 pips del movimiento esperado de 50 pips).
¿Es este un conjunto de entrenamiento adecuado?
En las tareas de clasificación en la capa de salida es mejor utilizar SOFTMAX como función de activación en lugar de sigmoide. En este caso, cada neurona de salida corresponde a una de las clases, y sus salidas dan la probabilidad de pertenecer a la clase correspondiente. La suma de las salidas por capa es igual a 1, como debe ser.
Dirección sin salida - ¿Qué? ¿Utilizar la NS probabilística en el comercio o mi descripción de este kit de formación?
Espero que sea esto último ))
Es una dirección sin salida para determinar la probabilidad de un determinado evento comercial.
lazo:
Y en general, ¿qué conjunto de entrenamiento puede considerarse adecuado?
Por ejemplo, introducimos el PNN con tres valores del Oscilador en el intervalo [-1; 1] de tres periodos diferentes y a él le comparamos la salida con 0,70 (el precio se fue sólo 35 pips del movimiento esperado de 50 pips).
¿Es este un conjunto de entrenamiento adecuado?
¿Qué información aporta la cifra de 0,7 sobre la probabilidad de un acontecimiento (ya llegado)? Ninguna. Por lo tanto, el resultado también será - ninguno.
La PNN puede utilizarse como una clasificación de ciertas condiciones y/o de la pertenencia de una figura a un determinado patrón, pero no se puede utilizar como herramienta para determinar la probabilidad del resultado de algún evento. O más bien se puede utilizar, pero el valor de la probabilidad encontrada no será útil (escribí arriba por qué).
De acuerdo. Eso no es un problema. Pero, ¿cómo manejará PNN este valor?
Al fin y al cabo, el intervalo [0;1] - identifica los posibles valores de las probabilidades, ¿y cómo encaja aquí el 2? No puedo entenderlo...
En realidad hay dos opciones:
1. Codificación binaria de las entradas (1 entrada/1 evento). 0 - el evento no ocurrió, 1 - ocurrió.
2. Ampliando el conjunto de valores para cada entrada (como ya te han dicho: 0, 1, 2...). No hay problema con el rango [0;1] aquí, obtendrá probabilidades en la salida de la red, mientras que la entrada no tiene que tener necesariamente probabilidades. Si no cree - hay otra manera: dividir el intervalo [0;1] en el número necesario de partes (0 - evento no ocurrió, 0,5 - ninguna observación, 1 - evento ocurrió).