L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 606
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C'est pourquoi surestimer le nombre de neurones est également néfaste. Il ne se généralisera pas, il se souviendra en même temps que le bruit.
Bon, soit la régularisation/arrêt anticipé... mais ça n'arrivera pas :))) et j'ai l'impression que même les paquets sont une galère....
voici un article que j'ai googlé... c'est tout en résumé http://ai-news.ru/2016/05/tehnologii_fondovogo_rynka_10_zabluzhdenij_o_nejronnyh_setyah_578372.html
Théoriciens ! !!
Quand y aura-t-il un entraînement ?
Pour ne pas me répéter, j'espère que ça ne dérange pas Nikolay de me citer. Je suis tout à fait d'accord avec lui.
Vous ne pouvez pas vous contenter d'une simple approximation ? ))
...
Le NS ne récupère aucune caractéristique, les caractéristiques sont introduites dans l'entrée. Il sous-échantillonne ou encoche toutes les combinaisons (à mesure que le nombre de neurones augmente).
Je vois, vous extrayez les signes vous-même et les transmettez ensuite à l'entrée NS. Si vous avez déjà des panneaux, pourquoi avez-vous besoin de NS ?
Apparemment, nous lisons des livres différents, et de manière différente).
Apparemment, nous lisons des livres différents, et de manières différentes).
ce qu'il y a à lire, plus de neurones - plus de surentraînement. Moins de neurones - moins bonne approximation. Les neurones normaux sont corrects, mais ils ne fonctionnent toujours pas sur le marché en général en raison de la non-stationnarité.
Je vois, vous extrayez les signes vous-même et les introduisez ensuite dans le SN. Si vous avez déjà les signes, pourquoi avez-vous besoin du NS ?
Apparemment, nous lisons des livres différents, et de manières différentes).
Eh bien, décrivez plus en détail ce que vous alimentez et comment vous le faites, dessinez un schéma... parce que c'est difficile à deviner.
J'ai fait comme d'habitude... J'ai mis des déchets à l'entrée et j'ai obtenu des déchets à la sortie.
Package learningCurve, R, courbe d'apprentissage.
Oui, ok, merci. Je m'en servirai peut-être plus tard.
Eh bien, décrivez en détail ce que vous nourrissez et comment vous le faites, dessinez un schéma... parce que c'est difficile à deviner.
J'ai utilisé la méthode classique, comme d'habitude... alimentation en déchets à l'entrée et sortie en déchets à la sortie.
(Vous êtes du régime.) (Heikin a tout.)
que voulez-vous dire par convolution ou quoi ? il en a beaucoup, jusqu'à 1000 pages :D
Si vous n'apprenez pas NS, cela signifie que vous avez la convolution, c'est-à-dire la compression de données... Le nombre d'entrées et de sorties en NS est à peu près le même... C'est peut-être la seule option.
mais MLP est une méthode supervisée, il est donc étrange de l'utiliser comme une convolution.
que voulez-vous dire par convolution ou quoi ? il en a beaucoup, jusqu'à 1000 pages :D
Si vous n'apprenez pas NS, cela signifie que vous avez la convolution, c'est-à-dire la compression de données... Le nombre d'entrées et de sorties en NS est à peu près le même... Il ne peut y avoir que cette option.
Nous avons commencé par des couches).
Quant à ce que j'ai et comment j'enseigne, je l'ai dit en détail, et même plus d'une fois.
Nous avons commencé par des couches).
Quant à ce que je possède et à la manière dont je l'enseigne, je vous en ai parlé en détail, et plus d'une fois.
15-20 entrées de n'importe quoi, + monte carlo ajouté à cela sans aucune manière particulière... et le prix est toujours alimenté.
ce n'est pas détaillé :)
Dans l'ensemble, tout est clair avec les couches.