Uso de redes neuronales en el comercio - página 17
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Haces que suene como si tuvieras esta capa oculta que tiene vida propia) Pero creo que sé lo que quieres decir... Estoy practicando el método contrario. Encuentro un montón de soluciones diferentes, por ejemplo sobre los datos de un mes, luego lo compruebo durante 2 meses, descarto las soluciones que no se ajustan a los nuevos datos, añado un montón de soluciones, etc.
Hm... Es decir, mostramos la red 1 combinación de entradas y comprobamos con una salida. Eliminamos las escalas que son inapropiadas. A continuación, mostramos la segunda entrada. Y así sucesivamente, hasta que nos quedemos con una solución? Así que este será el límite que la red puede "aprender". Esto si volvemos a la cuestión de la reconversión.
Hmmm... Así que mostramos a la red 1 combinación de entradas y comprobamos con una salida. Tamizamos las balanzas que no son adecuadas. A continuación, mostramos la segunda entrada. Y así sucesivamente, hasta que nos quedemos con una solución? Así que este será el límite que la red puede "aprender". Esto si volvemos a la pregunta sobre el reciclaje.
¿Por qué el sobreentrenamiento si sólo se seleccionan soluciones capaces de trabajar fuera de los datos ya vistos? Todo lo contrario, hasta un límite razonable, por supuesto.
Puede que haya exagerado:) Ya sabes lo que quiero decir.
Pronto publicaré una captura de pantalla de la red reentrenada.
El año pasado, ya estaba listo (y preparado el material necesario) para iniciar un tema en el foro llamado "Laboratorio de Inteligencia Natural", donde se suponía que iba a llevar unos meses de investigación pausada de las teorías y prácticas conocidas desde el perseptrón hasta las redes multicapa (con tu ayuda, entre otras).
Se suponía que debía parecer un trabajo de laboratorio de instituto/universidad. No hay teoría. Sólo investigaciones prácticas de las diferentes redes. Al principio de cada trabajo de laboratorio sólo se incluyen referencias a conceptos básicos, conferencias y artículos sobre el tema estudiado.
Objetivo: interesar al mayor número posible de miembros del foro en las redes neuronales y enseñarles a construir ellos mismos varios tipos de redes.
Objetivo principal: Al final (después de un año) demostrar que las redes neuronales NO SON CAPACES DE TRABAJAR CON RENTABILIDAD EN EL MERCADO FINANCIERO.
Y paraacabar con este tema al final.
El año pasado ya estaba dispuesto (y preparado el material necesario) a iniciar un tema en el foro llamado "Laboratorio de Inteligencia Natural", donde se suponía que iba a llevar unos meses de investigación pausada de las teorías y prácticas conocidas desde el perseptrón hasta las redes multicapa (con tu ayuda, entre otras).
Se suponía que debía parecer un trabajo de laboratorio de instituto/universidad. No hay teoría. Sólo investigaciones prácticas de las diferentes redes. Al principio de cada trabajo de laboratorio sólo se incluyen referencias a conceptos básicos, conferencias y artículos sobre el tema estudiado.
Objetivo: interesar al mayor número posible de miembros del foro en las redes neuronales y enseñarles a construir ellos mismos varios tipos de redes.
Objetivo principal: Al final (después de un año) demostrar que las redes neuronales NO SON CAPACES DE TRABAJAR CON RENTABILIDAD EN EL MERCADO FINANCIERO.
Y ponerfin al tema al final del día.
El año pasado, ya estaba listo (y preparado el material necesario) para iniciar un tema en el foro llamado "Laboratorio de Inteligencia Natural", donde se suponía que iba a llevar unos meses de investigación pausada de las teorías y prácticas conocidas desde el perseptrón hasta las redes multicapa (con tu ayuda, entre otras).
Se suponía que debía parecer un trabajo de laboratorio de instituto/universidad. No hay teoría. Sólo investigaciones prácticas de las diferentes redes. Al principio de cada trabajo de laboratorio sólo se incluyen referencias a conceptos básicos, conferencias y artículos sobre el tema estudiado.
Objetivo: interesar al mayor número posible de miembros del foro en las redes neuronales y enseñarles a construir ellos mismos varios tipos de redes.
Objetivo principal: Al final (después de un año) demostrar que las redes neuronales NO SON CAPACES DE TRABAJAR CON RENTABILIDAD EN EL MERCADO FINANCIERO.
Y ponerfin al tema al final del día.
1. El año pasado ya estaba dispuesto (y preparado el material necesario) a iniciar un tema en el foro llamado "Laboratorio de Inteligencia Natural", donde se suponía que iba a llevar unos meses de investigación pausada de las teorías y prácticas conocidas desde el perseptrón hasta las redes multicapa (con tu ayuda, entre otras).
Se suponía que debía parecer un trabajo de laboratorio de instituto/universidad. No hay teoría. Sólo investigaciones prácticas de las diferentes redes. Al principio de cada trabajo de laboratorio sólo se incluyen referencias a conceptos básicos, conferencias y artículos sobre el tema estudiado.
Objetivo: interesar al mayor número posible de visitantes del foro en las redes neuronales y enseñarles a crear ellos mismos varios tipos de redes.
2. Objetivo general: Al final (en un año), demostrar que las redes neuronales NO SON CAPACES DE TRABAJAR CON RENTABILIDAD EN EL MERCADO FINANCIERO.
Y ponerfin a este tema al final del día.
Conociendo el tema. 2, las tareas del apartado 1, en mi opinión, no se realizarán a un nivel deseable.
Aquí, parece que cada uno tiene su propio camino ...
Pero, un proyecto conjunto - no estaría mal IMHO,
Y entonces la gente habría decidido la elección de la parrilla y los parámetros y todo lo demás, pero es poco probable que todo sea transparente...
Después de todo, la gente paga dinero y viaja al extranjero para aprender a usar NeuroShell, por ejemplo...
¿Lo ha comprobado todo el mundo? Es un trabajo de 20 años. Abandonar demasiado pronto:)))
Muchas cosas, pero Reshetov es cuestionable, su R-Net se está derramando y no comenta la situación, yo -investigué...
Parece que hay muchos retoques...
¿Lo has hecho todo tú? Porque un profesor debe saber lo que enseña .... No es que el director de un conservatorio de música no tenga que saber tocar el violín.
Sí, pasé casi dos años en él. No me dio pereza leer sobre el tema, estudiar. He creado varias redes.
No obtenía ningún resultado. Esto no quiere decir que haya sido siempre negativo. Algunos resultados inspiraron nuevos estudios e investigaciones en profundidad.
Pero la constatación de que se habían gastado cientos de miles de millones de dólares en Inteligencia Artificial en el mundo sin resultado alguno, acabó por impedir que siguiera desperdiciando mi energía y mi tiempo.
Fue doloroso desprenderse de todo.