Que mettre à l'entrée du réseau neuronal ? Vos idées... - page 46
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Transfert de sujet...
N'inondez pas ici. Faites vos preuves. Ou bien n'êtes-vous bon qu'à vous venger ?
Je ne commenterai plus vos commentaires et ceux de vos amis "professionnels". J'attends des actions réelles de votre part dans le fil spécifié, sinon vous êtes tous des fuflomites inutiles.
Ne vous laissez pas submerger ici. Allez faire vos preuves. Ou n'êtes-vous bon qu'à vous venger ?
Je ne commenterai plus vos "proffesionals" et ceux de vos amis. J'attends des actions réelles de votre part dans le fil spécifié, sinon vous êtes tous des fuflomites inutiles.
Déplacer le sujet, reconnaître sa défaite, vouloir se rattraper dans un autre fil....
Ne vous laissez pas submerger ici. Allez faire vos preuves. Ou n'êtes-vous bon qu'à vous venger ?
Je ne commenterai plus vos "proffesionals" et ceux de vos amis. J'attends des actions réelles de votre part dans le fil spécifié, sinon vous êtes tous des fuflomites inutiles.
La question était simple :
"Que faire entrer dans le réseau neuronal ? Vos idées..."
Je pense qu'il s'agissait d'idées, pas de compétences).
Dans un premier temps, le plus souhaitable est d'alimenter la série originale. Mais cela ne fonctionne pas toujours car les prix sortent de la fourchette d'apprentissage sur les nouvelles données.
Il serait utile de discuter des techniques d'augmentation/différenciation avec le moins de perte d'information possible pour le second cas.
Dans un premier temps, le plus souhaitable est d'alimenter la série originale. Mais cela ne fonctionne pas toujours, car les prix sortent de la fourchette d'apprentissage sur les nouvelles données.
Il serait utile de discuter des techniques d'augmentation/différenciation avec le moins de perte d'information possible pour le second cas.
Toujours.
"En raison des prix qui sortent de la fourchette d'apprentissage sur de nouvelles données. "
C'est à cela que sert la normalisation.
Toujours.
"Les prix sortent de la fourchette d'apprentissage sur la base de nouvelles données. "
C'est à cela que sert le rationnement.
C'est également intéressant, par exemple en ce qui concerne la fenêtre à choisir pour la normalisation. Après tout, si l'on normalise toutes les données, le système peut rester bloqué dans l'une des positions extrêmes sur les nouvelles données.
C'est intéressant aussi, comme la fenêtre à choisir pour le rationnement
Fenêtre ? Nombre d'intrants NS.
Fenêtre ? Nombre d'entrées NS.
fenêtre d'historique... normaliser tout l'historique d'apprentissage ou le renormaliser à intervalles réguliers.
ou normaliser à chaque fois avant d'alimenter le NS :)