Redes neuronales. Preguntas de los expertos. - página 14
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lasso, puede leer sobre las funciones de activación, incluyendo SOFTMAX, aquí, p. 22
Y no sólo eso. Gracias por el enlace.
BB. Página tras página es tan sencillo que me sorprende.
¡¡¡Depende mucho del TUTOR!!! ))
lasso: Очень многое зависит от УЧИТЕЛЯ!!! ))
No deberías aspirar a ser profesor. Es un camino sin salida.
No deberías aspirar a ser profesor. Es un camino sin salida.
En resumen, la situación es la siguiente. Para operar, basta con entender dónde está el inicio de un movimiento alcista y dónde el inicio de un movimiento bajista. Esto es suficiente para obtener beneficios. Es inútil esforzarse por el maestro, porque no es realista, y no es necesario, porque para obtener beneficios basta con recibir señales oportunas de entradas para abrir posiciones. Entre estas señales, la red, de hecho, puede hacer cualquier cosa, hasta el desajuste completo con el maestro - no nos importa, siempre y cuando da las señales para la apertura de posiciones en el tiempo. )))
En resumen, la situación es la siguiente. Para operar es suficiente con entender dónde está el comienzo de un movimiento alcista y dónde el comienzo de un movimiento bajista. Es suficiente para obtener beneficios. Es inútil tratar de conseguir un maestro, porque no es realista, e incluso no es necesario, ya que para obtener beneficios es suficiente con obtener señales de entradas y abrir posiciones a tiempo. Entre estas señales, la red, de hecho, puede hacer cualquier cosa, hasta el desajuste completo con el maestro - no nos importa, siempre y cuando da las señales para la apertura de posiciones en el tiempo. )))
Gracias por su respuesta. Supongo que se puede entender como algo así:
- que es posible hacer una definición de los puntos extremos
- Sigue siendo necesario un profesor, pero el resultado debe medirse en términos de beneficio, no de error
- Que es necesario dar a la red una tarea clara para buscar insumos - el seguimiento no es su problema
(y, digamos, que es un tema de arrastre y parada - en realidad, el profesor puede ser arrastrado también)
Hmmm... enseñar en términos de maximizar los beneficios, suena misterioso... :-)
Hola.
Hay muchas más preguntas sobre la NS que respuestas. He leído una cantidad decente aquí en el foro y en la literatura, pero una comprensión clara de
- lo que estás haciendo, ¿lo estás haciendo bien? -- en mi cabeza.
No he visto ningún libro como "Física para jóvenes con ejemplos" en NS........
Así que aquí tienes una sugerencia: establece un problema práctico y sin complicaciones
y, con la ayuda de respetados expertos, llevarlo a una solución lógica.
Entonces las condiciones se complicarán.
Preferiblemente con la ayuda de Statistica 6. Así que:
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Hay un conjunto de datos de entrenamiento (720 pares, adjuntos) que representan:
- como entrada el valor del punto de intersección de dos estocásticos normalizados al rango {0;1}
- en la salida - el resultado de este procesamiento de la señal.
Por ejemplo:
Los estocásticos se cruzaron en 87.8984 --> 0.88 y el TS abre una venta y cierra con ganancias. Establece [0,88;1].
Los estocásticos se cruzan en 33.1254 --> 0.33 y el TS abre la compra y pierde. Set [0.33;-1]
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Pregunta: Qué NS debe elegirse (tipo, funciones de activación, número de neuronas en las capas, etc.) y cómo entrenarlo correctamente, para que resuma sus datos y clasifique la muestra en dos clases A = 1 y B = 1.
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Debo señalar de inmediato que las clases están muy mezcladas, incluso más que en la Fig..,
pero todavía se puede distinguir.
Puedo dividirlo incluso con métodos lineales no astutos, pero no consigo que NS dé el mejor resultado (o al menos comparable en calidad).
Espero que las respuestas sean adecuadas y que sean útiles para el resto del foro.
¡Te apoyo!
Yo mismo he leído mucho sobre NS, pero todavía no he llegado a un entendimiento claro para mí, ni siquiera puedo formalizar los datos de entrada: cómo introducir datos en NS si mis indicadores dan una señal en forma de un conjunto {0,1,2,3} ????
Curso breve de actualización "Redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos
No es posible enseñar una red utilizando este conjunto.
La entrada es un valor y la salida es A o B. ¿Y qué? ¿Qué información proporciona este conjunto? ¿Qué debe aprender la red?
La red no puede ser entrenada en este conjunto.
La entrada es un valor y la salida es A o B. ¿Y? ¿Qué información contiene este conjunto? ¿Qué debe aprender la red?
Los valores de entrada se distribuyen en una línea recta (segmento).
El segmento [OA] puede dividirse en dos partes [OB] y [BA], con el punto B situado dentro del segmento [OA].
El NS debe aprender a identificar este punto y asignar la entrada a una de las dos clases, A([OB]) o B([BA]).