L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 604

[[Eliminato]]

Vizard_:

Erano battute. Senza le battute, gira il twist e vedi come influisce.
Se gli ingressi sono adeguati al compito, si può fare su "1 neurone".
Nel contesto di mo, ideologicamente corretto a toxic-a.
--------------
Professore sulle reti profonde - youtu.be/qx3iM2aa2yU
31 min "Non c'è ancora molta scienza, ma molta magia voodoo"

Le fasi di sviluppo caratterizzate da un alto tasso di cambiamento sono chiamate in modo speciale: il salto.

La funzione di attivazione (sigmoide, tanh e altre) è un salto, modificato dall'introduzione di un limite sulla velocità di cambiamento.

Quanto tempo ci vorrà ancora perché i "cercatori" qui si rendano conto del significato di questo fatto...

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

non funziona nel forex)

Non funziona sul forex. Beh, devo dire che non l'ho ancora provato.

[Maxim Dmitrievsky]

Oleg avtomat:

Gli stadi di sviluppo caratterizzati da un alto tasso di cambiamento sono indicati come un salto.

La funzione di attivazione (sigmoide, tanh e altre) è un salto, modificato dall'introduzione di un limite sul tasso di variazione.

Quanto tempo ci vorrà perché i "cercatori" qui comprendano il significato di questo fatto...

che senso ha dare un senso a qualcosa senza prove effettive di robustezza?

Preferisco tali affermazioni: ecco una curva di crescita del deposito (almeno sul test)... e ora siete tutti azzaz... allora sì, nessuna domanda

[[Eliminato]]

Maxim Dmitrievsky:

Che senso ha essere consapevoli di qualcosa senza prove effettive di robustezza?

Hai capito quello che hai appena detto...?

[Maxim Dmitrievsky]

Oleg avtomat:

Ti rendi conto di quello che dici?...

Lo faccio.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

Il processo di apprendimento può anche includere l'ottimizzazione della ripidità, cosa che ho fatto ma solo per la logica fuzzy. La ripidità può fare una grande differenza, sì.

Hai dato un link a un articolo https://habrahabr.ru/post/322438/

Se un grafico della funzione di errore della rete neurale è tracciato davvero così (è postato qui in tangenti):

Ovviamente, è possibile costruire qualcosa di simile usando la sigmoide, ma la ripidità delle singole sezioni sarà inferiore.

Se la sigmoide è meno ripida, probabilmente puoi fare lo stesso con le tangenti, devi solo prenderle 3-5 volte di più. Cioè aumentare il numero di neuroni.

Probabilmente la sigmoide mi ha dato meno errori, perché mi mancava il numero di neuroni in rete alla tangenza.

[Igooor_45]

Chi ha un'opinione? È meglio studiare il trading e pagare soldi o su base gratuita? E un'altra domanda, vale la pena spendere soldi in corsi a pagamento?

[Forester]

Ho pensato all'articolo https://www.mql5.com/ru/articles/497 dove la ripidità della funzione di attivazione cambia e sono arrivato alla conclusione che la rete troverà la giusta ripidità da sola:

Vedere la formula:

for(int n=0; n<10; n++) 
  {
   NET+=Xn*Wn;
  }
NET*=0.4; // - умножением меняем крутизну ф-ии активации 

Durante l'addestramento, la rete dovrebbe raccogliere i moltiplicatori Wn. Se è più redditizio per la rete totalizzare *0,4, allora prenderà semplicemente tutti i pesi di Wn, ognuno dei quali sarà già *0,4. Cioè, mettiamo solo il moltiplicatore totale tra parentesi, che a sua volta sarà determinato dall'errore minimo.

Se qualcuno non è d'accordo, per favore corregga.

[Yuriy Asaulenko]

elibrario:

Una cosa a cui ho pensato... e sono giunti alla conclusione che la rete sceglierà da sola la giusta pendenza:

Esattamente. L'NS aumenterà o diminuirà proporzionalmente tutti i pesi della giusta quantità (che sarà -steepness), e prenderà anche il giusto offset.

Comunque, per la maggior parte dei compiti non ha importanza.

[Forester]

Vorrei determinare automaticamente il numero di neuroni nella rete. Quali sono le formule per il calcolo?