Réseau neuronal
Voir aussi l'étiquette du marché ou les règles de savoir-vivre dans un champ de mines.
Vos questions couvrent un domaine de connaissances et de recherches tellement vaste que personne ne peut l'expliquer sur les doigts.
Je vous recommande de lire des livres sur les réseaux neuronaux, afin de bien comprendre les bases. Faites ensuite vos propres recherches dans ce domaine. Les secrets les plus intimes
de la cuisine NN ne sera pas partagée.
Les questions d'intérêt sont les suivantes :
1. D'après ce que je comprends, chaque neurone du réseau représente la même fonction... mais je ne comprends pas comment la même fonction peut produire des valeurs différentes lorsque les mêmes données arrivent...
2. Comment normaliser des cotations sans connaître leur minimum et leur maximum ?
1. Cela dépend des poids initiaux, il n'est pas toujours possible de trouver un minimum global avec un seul entraînement, même en quelques milliers d'époques.
2. Vous pouvez prendre la différence de prix et déterminer la différence maximale si vous utilisez la normalisation linéaire. Si vous utilisez le non-linéaire, l'apprentissage sera meilleur, comme le disent certains, bien que je n'aie pas trouvé beaucoup de différence pour moi personnellement. Peut-être un apprentissage un peu plus rapide, mais il y a plus de tracas avec la normalisation.
1. En fonction des poids initiaux, il n'est pas toujours possible de trouver un minimum global avec un seul entraînement, même en plusieurs milliers d'époques.
2. Vous pouvez prendre la différence de prix et déterminer la différence maximale si vous utilisez la normalisation linéaire. Si vous utilisez le non-linéaire, l'apprentissage sera meilleur, comme le disent certains, bien que je n'aie pas trouvé beaucoup de différence pour moi personnellement. Peut-être un apprentissage un peu plus rapide, mais il y a plus de tracas avec la normalisation.
1. je comprends que le poids initial, mais comment l'obtenir ? J'aimerais avoir un exemple de neurone, au moins...
1. je sais que c'est le poids initial, mais comment l'obtenir ? J'aimerais au moins un exemple de neurone...
Les poids initiaux sont généralement choisis de manière aléatoire. Lisez "Neurocomputer Science : Theory and Practice", un livre très connu de Wasserman, où tout est très bien décrit. Il existe également un livre intitulé "Basic concepts of neural networks" par Robert Callan qui décrit les caractéristiques de base des réseaux, il y a une description des réseaux neuronaux probabilistes. Et si vous voulez plonger dans ce monde pendant des années, vous ne pouvez pas vous passer de Simon Heikin :)
Cher gourou, aidez-moi à comprendre les réseaux neuronaux, j'ai beau essayer, je n'arrive toujours pas à comprendre comment ils fonctionnent, comment les fabriquer, comment les former, si ce n'est pas difficile, montrez-moi des exemples simples expliquant quoi et comment.....
Je suis intéressé par les questions suivantes :
1. D'après ce que j'ai compris, chaque neurone du réseau est la même fonction... mais je ne comprends pas comment une seule et même fonction avec les mêmes données peut donner des valeurs différentes...
2. Comment normaliser les cotations sans connaître leur minimum et leur maximum ???
J'aimerais avoir plus d'informations graphiques et au moins des exemples simples de réseaux neuronaux avec un mécanisme d'apprentissage intégré...
Merci d'avance en espérant votre aide...
la réponse à la première question :
La réponse à la deuxième question se trouve dans le même livre, à la page 111.
Livre de Stanislav Osovsky "Neural networks for information processing".
Un code normalement structuré
Merci beaucoup, désolé de ne pas avoir beaucoup de commentaires mais je vais essayer de trouver une solution. ....
Merci beaucoup, désolé de ne pas avoir beaucoup de commentaires mais je vais essayer de trouver une solution. ....
L'opérateur n'a pas vraiment besoin de comprendre le fonctionnement interne de NS. Pour lui, c'est une boîte noire avec des entrées et des sorties. Il existe de nombreux réseaux prêts à l'emploi dans le domaine public, y compris sur ce site - il suffit de taper "réseaux neuronaux" dans la boîte de recherche. L'une des dernières publications, par exemple - Predictor based on a self-learning neural network. Le principal problème de l'utilisation des NS est le choix des données à introduire et à entraîner, la manière de préparer ces données, la structure et la taille du réseau, etc. Par exemple, nous prenons le réseau déjà mentionné, nous essayons de l'entraîner comme l'ont fait Yezhov et Shumsky (voir Neurocomputing and its application in economics and business, je recommande)... Et on se retrouve avec un flop. Il peut y avoir de nombreuses raisons à cela. C'est là que le travail du trader commence, pour avoir l'intuition de ce qui a pu changer depuis (ou de ce que les auteurs ne disent pas ;-) ), et de ce qu'il faut changer dans les paramètres et les données d'entrée.
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Cher gourou, aidez-moi à comprendre les réseaux neuronaux, j'ai beau essayer, je n'arrive toujours pas à comprendre comment ils fonctionnent, comment les fabriquer, comment les former, si ce n'est pas difficile, montrez-moi des exemples simples expliquant quoi et comment.....
Je suis intéressé par les questions suivantes :
1. D'après ce que j'ai compris, chaque neurone du réseau est la même fonction... mais je ne comprends pas comment une seule et même fonction avec les mêmes données peut donner des valeurs différentes...
2. Comment normaliser les cotations sans connaître leur minimum et leur maximum ???
J'aimerais avoir plus d'informations graphiques et au moins des exemples simples de réseaux neuronaux avec un mécanisme d'apprentissage intégré...
Merci d'avance en espérant votre aide...