Réseau neuronal - page 8

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storm >> :
Personnellement, j'ai mes propres réseaux ( :

Vous dites A, vous dites B, mais vous souriez mystérieusement :)

Quelle est la différence cardinale entre vos réseaux ?

 
Pour prédire la série chronologique, nous pouvons utiliser la différence entre, par exemple, le prix d'ouverture et de clôture ! Et puis le couloir sera plus petit et ne sautera pas autant !
 
xweblanser писал(а) >>
Pour prédire la série chronologique, vous pouvez utiliser la différence entre, par exemple, le prix d'ouverture et de clôture ! Et puis le couloir sera plus petit et ne rebondira pas autant !

Ce n'est pas si simple...

 

Question pour les experts en réseau

Supposons qu'il existe un réseau qui, idéalement, devrait donner un 1 pour acheter (ou disons >0,7 pour acheter), (-1) pour vendre, le reste étant attendu. Il existe un certain nombre d'entrées de filets indicateurs. Certaines entrées sont l'indicateur qui, lorsqu'il franchit le 0 (c'est-à-dire lorsque le signe passe du négatif au positif), donne en quelque sorte un signal d'achat. C'est-à-dire que la valeur maximale du signal d'achat de cet indicateur se situe exactement au moment du franchissement de la valeur 0 (au-delà, le signal reste, mais le bénéfice potentiel diminue).

Maintenant - un neurone, c'est grossièrement une fonction de la somme des produits des entrées et des poids (bien, les neurones de la couche interne sont aussi considérés). Si nous considérons la formule f=F(w1x1+w2*x2+...), si x1=0, alors indépendamment des autres entrées et de la fonction d'activation à ce moment-là, cette entrée est simplement exclue de la sortie finale. Il s'avère que le signal sera simplement ignoré.

Cette situation me rappelle une sorte de cas réel (tiré de Wikipedia) - On connaît un cas où un réseau a été entraîné à reconnaître des images de chars sur des photos, mais il s'est avéré par la suite que tous les chars étaient photographiés sur le même fond. En conséquence, le réseau a "appris" à reconnaître ce type de paysage, au lieu d'"apprendre" à reconnaître les réservoirs.

Donc, la vraie question est. Est-il judicieux dans ce cas de transformer la valeur de cette entrée de telle manière (mais une autre question - comment), que la valeur maximale du signal d'achat par un tel indicateur ne soit pas au croisement de 0, mais lorsque, disons, cet indicateur = 1.

Par exemple, nous pouvons diviser cet indicateur en deux :
- La première (de type 1-x) montre le degré d'approche du zéro.
- Le second est binaire - il s'agit simplement du signe de cette différence (+1, -1).

Cette manipulation a-t-elle une importance fondamentale pour le réseau ?

 
Si le signal est un croisement avec un zéro du bas vers le haut (et qu'il y a certainement aussi un croisement dans la direction opposée, qui donne un signal opposé), alors le 0 lui-même ne peut pas être une valeur significative pour l'entrée. Le signal est juste le signal : codez-les comme +1 achat, -1 vente, indépendamment de la façon dont il est affiché sur le graphique d'un indicateur particulier. Et en général, les zéros ne doivent pas être utilisés - les valeurs doivent être symétriques afin d'utiliser au maximum la puissance des poids nets. Dans le cas des indicateurs, dans lesquels les signaux sont donnés lorsqu'ils franchissent le zéro, vous pouvez prendre la dérivée de leur sortie (pas sous forme analytique, bien sûr).
 
GrooovE писал(а) >>

Par exemple, il est possible de diviser cet indicateur en deux :
- La première (de type 1-x) montre le degré d'approximation à zéro.
- Le second est binaire - juste un signe de cette différence (+1, -1).

Cette manipulation fait-elle une différence pour le réseau ?

Pour un réseau neuronal, la première option est plus informative que la seconde : .....

 
Urain >> :

Si vous dites A, dites B, puis vous souriez mystérieusement :)

Quelle est la différence fondamentale entre vos réseaux ?


Quelle est la différence cardinale ... Elle est très spécialisée (reconnaissance des combinaisons d'ondes, fractales), et donc la plus simple à réaliser. Par exemple, les poids sont simplement relevés par le testeur (comme dans le perceptron de Reshetov), en même temps mon perceptron, avec la même gamme de paramètres d'entrée, est capable de mémoriser un modèle particulier, ce que le perceptron de Reshetov ne peut pas faire. Le perceptron de Reshetov a le mérite de trouver parfaitement un appartement qui, entre des mains habiles, peut apporter et apporte probablement des bénéfices.

 
LeoV >> :

Pour un réseau neuronal, la première option est plus informative que la seconde : .....

Et si on compare (dans les conditions ci-dessus, bien sûr) le signal original et la dérivée, le choix se porte sur la dérivée ?

Et si l'on étend la situation au franchissement d'un certain seuil en spécifiant un décalage par rapport à zéro, les signaux "de seuil" devraient-ils être amplifiés de cette manière ?

 
Le codage du signal doit être choisi par le trader, en fonction de sa signification. En particulier, si la grille aura des sorties formées virtuellement sur la probabilité (x et 1-x), alors aucune dérivée n'est nécessaire. Si les sorties sont binaires (achat/absence d'achat/vente/absence de vente), un signal à valeur unique est nécessaire. Mais la nécessité de compter la dérivée - dI/dt sur un certain nombre de barres - dépend de l'indicateur spécifique. En particulier, le passage par zéro dans chaque direction, il est plus facile, selon moi, de marquer +1 et -1, comme je l'ai suggéré. En ce qui concerne le seuil - la question est générale - elle est valable non seulement dans le contexte des grilles, mais en général. Si le système implique de travailler en dehors du seuil, vous devez l'utiliser. Vous pouvez entraîner la grille elle-même à capter le seuil.
 
marketeer >> :
Le codage du signal doit être choisi par le trader, en fonction de sa signification.

>> Je suis d'accord. L'idée du TS doit être présente. La NS n'est qu'un outil. Il est donc primordial de choisir les signaux à saisir et d'être conscient de ce que l'on veut obtenir en sortie.

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