L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 256
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Chaque tableau[][] est un ensemble d'informations de qualité unique, c'est-à-dire que pour chaque entrée, un tableau[][] distinct. Je veux alimenter de nombreux tableaux, 4 sont prêts jusqu'à présent, j'en créerai d'autres dans les plans, chaque tableau décrit l'état du prix, il s'avère sous différents angles, et ainsi de suite.
chaque tableau contient 1000 lignes et 1000 colonnes, et bien, en général, j'ai un tableau tridimensionnel, il s'avère que la dimension K est un nouveau tableau bidimensionnel.Normalement, les réseaux fonctionnent avec des matrices à deux dimensions. Nous pourrions combiner toutes les matrices en une seule grande matrice de 2000 (3000 ou 4000) colonnes et 1000 rangées, puis former le réseau neuronal comme d'habitude. Vous pouvez entraîner la neuronique en R avec rattle, c'est un programme spécial avec une interface visuelle pour l'analyse des données, vous pouvez utiliser des boutons et des menus pour traiter les données et enseigner le modèle, et puis dans l'onglet "log" regarder le script R généré pour toutes ces opérations, et puis vous pouvez simplement changer et exécuter le code résultant dans la console R. En d'autres termes, vous effectuez toutes les opérations avec la souris et vous pouvez ensuite observer le script R généré qui fait la même chose.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - il y a beaucoup de choses et de bonnes choses à propos du rattle.
Il existe également le paquet mxnet pour R, qui est un neurone d'apprentissage profond et qui s'entraîne sur des tableaux à quatre dimensions, avec encore plus de mesures que nécessaire.
Il existe des instructions d'installation (Installation) et quelques exemples dans les dossiers vignettes et démo -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package.
Je ne comprends pas ce que vous voulez faire, c'est pourquoi je n'en dirai rien, mais à en juger par le nombre d'entrées, vous pouvez commencer à étudier les méthodes de compression de données telles que "PCA" ou autres, vous en aurez besoin.
La logique de votre question est probablement plus profonde que mon explication.
Je veux alimenter un couple de tableaux à deux dimensions dans le réseau.
Les tableaux sont les mêmes sur les axes, c'est-à-dire qu'ils classent les colonnes par période et les lignes par barre.
Normalement, les réseaux fonctionnent avec des matrices à deux dimensions. Nous pourrions combiner toutes les matrices en une seule grande matrice de 2000 (3000 ou 4000) colonnes et 1000 rangées, puis former le réseau neuronal comme d'habitude. Vous pouvez entraîner la neuronique en R avec rattle, c'est un programme spécial avec une interface visuelle pour l'analyse des données, vous pouvez utiliser des boutons et des menus pour traiter les données et enseigner le modèle, et puis dans l'onglet "log" regarder le script R généré pour toutes ces opérations, et puis vous pouvez simplement changer et exécuter le code résultant dans la console R. En d'autres termes, vous effectuez toutes les opérations avec la souris et vous pouvez ensuite regarder le script R généré qui fait la même chose, c'est pratique pour apprendre les possibilités du langage.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - il y a beaucoup de choses et de bonnes choses à propos du rattle.
Il existe également le paquet mxnet pour R, qui est un neurone d'apprentissage profond et qui s'entraîne sur des tableaux à quatre dimensions, avec encore plus de mesures que nécessaire.
Il y a un guide d'installation (Installation) et quelques exemples dans les dossiers vignettes et démo -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package.
La logique de votre question est probablement plus profonde que mon explication.
Je veux alimenter un couple de tableaux à deux dimensions dans le réseau.
Les tableaux sont identiques le long des axes, c'est-à-dire que les colonnes sont classées par période et les rangées par barre.
Je n'ai pas de logique profonde))))
Vous avez juste beaucoup d'entrées, il vous faudra beaucoup de temps pour apprendre, vous arriverez au point où vous devrez réduire le nombre d'entrées, puis compresser l'information.
Merci !
Les réseaux fonctionnent généralement avec des matrices à deux dimensions. Vous pouvez combiner toutes les matrices en une seule grande matrice de 2000 (3000 ou 4000) colonnes et 1000 rangées, puis former le réseau neuronal comme d'habitude. Vous pouvez entraîner la neuronique en R avec rattle, c'est un programme spécial avec une interface visuelle pour l'analyse des données, vous pouvez utiliser des boutons et des menus pour traiter les données et enseigner le modèle, et puis dans l'onglet "log" regarder le script R généré pour toutes ces opérations, et puis vous pouvez simplement changer et exécuter le code résultant dans la console R. En d'autres termes, vous effectuez toutes les opérations avec la souris et vous pouvez ensuite regarder le script R généré qui fait la même chose, c'est pratique pour apprendre les possibilités du langage.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - il y a beaucoup de choses et de bonnes choses à propos du rattle.
Il existe également le paquet mxnet pour R, qui est un neurone d'apprentissage profond et qui s'entraîne sur des tableaux à quatre dimensions, avec encore plus de mesures que nécessaire.
Il y a un guide d'installation (Installation) et quelques exemples dans les dossiers vignettes et démo -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package.
Pourriez-vous me dire si j'ai suivi les instructionshttps://www.mql5.com/ru/articles/1165
Il est silencieux.
Pourriez-vous me dire si j'ai suivi les instructionshttps://www.mql5.com/ru/articles/1165
Il est silencieux.
essayez d'entrer simplement
Essayez juste de taper
Je déteste vous ennuyer avec ces bêtises, mais vous ne savez peut-être pas s'il manque quelque chose de standard.
*** ajouté
C'est un simple typage de rattle().
Je ne veux pas vous ennuyer avec ces bêtises, mais si vous savez que quelque chose de standard manque...
*** ajouté
Il est facile d'entrer rattle()
L'image ne montre pas le cliquetis()
Après avoir entré cette commande, la fenêtre de crécelle elle-même devrait apparaître, comme décrit dans l'article
TC.RData (d'après ce que j'ai compris de l'article) doit être chargé dans rattle().