De la théorie à la pratique - page 351
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Mais j'ai décidé d'aller plus loin - de confirmer ou de réfuter la théorie de Kolmogorov sur la prédiction des séquences stationnaires. A peine le chemin entamé que des obscurantistes, s'interrompant les uns les autres, prouvent que c'est impossible. Sont-ils plus intelligents que Kolmogorov ? Quelle autre expérience ? Expérience de la honte ? Ugh...
Excusez-moi, mais avez-vous lu la toute première phrase de l'article ?
Les conditions spectrales de la capacité d'extrapoler et d'interpoler des séquences aléatoires stationnaires...
Désolé, avez-vous lu la toute première phrase de l'article ?
Les conditions spectrales sont établies pour la capacité d'extrapoler et d'interpoler des séquences aléatoires stationnaires...
Je l'ai fait. Vous devez donc le vérifier - pour obtenir l'indépendance des incréments, pour commencer. Vérifier l'attente et la variance pour la conformité avec les conditions de Kolmogorov, etc. C'est la seule façon de faire fonctionner les réseaux neuronaux, à mon avis. Et puis les enfants d'âge préscolaire accourent au premier plan et crient que tout cela est absurde. Qu'est-ce que ça fait ?
Mais j'ai décidé d'aller plus loin - de confirmer ou de réfuter la théorie de Kolmogorov sur la prédiction des séquences stationnaires. A peine le chemin entamé que des obscurantistes, s'interrompant les uns les autres, prouvent que c'est impossible. Sont-ils plus intelligents que Kolmogorov ? Quelle autre expérience ? Expérience de la honte ? Ugh...
Lisez. Il est donc nécessaire de le vérifier - pour obtenir, pour commencer, l'indépendance des incréments. Vérifier l'attente et la variance pour la conformité avec les conditions de Kolmogorov, etc. C'est la seule façon de faire fonctionner les réseaux neuronaux, à mon avis. Et puis les enfants d'âge préscolaire accourent au premier plan et crient que tout cela est absurde. Comment ça ?
Alors, comment faisons-nous avec... par les conditions spectrales? Comment pouvez-vous être sûr qu'en allant sur ...... vous obtiendrez les conditions spectrales que vous recherchez ? As-tu seulement vu le spectre de ces trucs ?
Alors, quelle est notre situation avec... conditions spectrales? Comment pouvez-vous être sûr qu'en allant sur ...... vous obtiendrez les conditions spectrales que vous recherchez ? As-tu déjà vu le spectre de ces trucs ?
Non, je ne l'ai pas fait. Quel est l'intérêt de l'examiner maintenant si le processus n'est pas stationnaire ?
Non, je ne l'ai pas fait. Quel est l'intérêt de l'examiner maintenant si le processus n'est pas stationnaire ?
Si elle est stationnaire, les conditions spectrales seront-elles bonnes ? Je suis sûr qu'ils ne le feront pas. Et le fait d'être stationnaire ou non stationnaire ne dit rien du tout sur le spectre, et ne l'affecte en aucune façon. Si le spectre est merdique maintenant, il le restera après toute transformation. C'est élémentaire, Watson).
- Il n'y a que toi, cher camarade de Paris, qui crache sur tout ça.
- Comment cracher ? !
- Comment crachez-vous ? Avec des crachats, comme ils le faisaient avant l'époque du matérialisme historique. (с)
Sera-t-il stationnaire, les conditions spectrales seront-elles appropriées ? Je suis sûr qu'ils ne le feront pas. Et la stationnarité/non-stationnarité ne dit rien du tout sur les spectres, et ne les affecte en aucune façon. Si le spectre est merdique maintenant, il le restera après toute transformation. C'est élémentaire, Watson).
- Il n'y a que toi, cher camarade de Paris, qui crache sur tout ça.
- Comment cracher ? !
- Comment crachez-vous ? Avec des crachats, comme ils le faisaient avant l'époque du matérialisme historique. (с)
Je te crois. Je ne sais pas pourquoi. Ou plutôt, je le sais, car vous êtes l'un des rares à connaître les équations de diffusion sur ce forum :)))) Ensuite, il s'avère que les réseaux neuronaux ne pourront JAMAIS prédire. N'est-ce pas ? Pourquoi alors participez-vous au fil de discussion suivant ?
Je te crois. Je ne sais pas pourquoi. Ou plutôt - je le sais, parce que vous êtes l'un des rares à connaître les équations de diffusion ici sur ce forum :)))) Il s'avère ensuite que les réseaux neuronaux ne peuvent JAMAIS prédire. N'est-ce pas ?
Dans le cas général, jamais. Cependant, la prédiction est possible dans certaines zones limitées. Si vous parvenez à faire fonctionner le SN uniquement dans ces domaines, la prédiction sera possible.
Dans le cas général, jamais. Cependant, la prédiction est possible dans certaines zones limitées. Si vous pouvez faire en sorte que le SN ne fonctionne que dans ces domaines, alors la prédiction sera possible.
Mm-hmm. Merci. Ça, c'est une discussion sur l'affaire.
J'aimerais entendre des commentaires constructifs, la poursuite de la recherche, car le sujet est intéressant, les gens lisent et écrivent, par exemple@cemal a répondu avec des informations intéressantes sur la distribution de Weibull https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page350#comment_7358875. Je travaille actuellement sur les dernières données fournies par Alexander, dès qu'elles seront prêtes, je les publierai ici. Je demande à tous ceux qui sont intéressés de répondre et d'aider du mieux qu'ils peuvent, qu'il s'agisse d'informations, de graphiques ou d'études, de toute aide possible.
De moi-même : la possibilité d'une transformation se rapprochant de la distribution normale réside peut-être dans les flux Erlang. Toute la question est de savoir quel est le bon algorithme de criblage, les options sont des tas, pas fait.
Suivant : Après une lecture exponentielle des intervalles de tick (les dernières données d'Alexanderhttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page349#comment_7348507) si nous essayons de logarithmer ces incréments et de construire un histogramme de distribution, se rapprochera-t-il de la gaussienne ? C'est également une option.
Suivant : Symboles personnalisés, Maxim promis, tant de travail et si peu de personnes prêtes à aider. Je lance un appel à ceux qui lisent le forum, s'il vous plaît répondre, le travail va bouillir, il ya beaucoup plus d'options pour le développement, vous pouvez essayer, juste des résultats plus rapides seront atteints).