Una rete con tre strati (numLayers=3: un input, un hidden e un output) è solitamente sufficiente nella maggior parte dei casi. Secondo il teorema di Tsybenko, una rete con uno strato nascosto è in grado di approssimare qualsiasi funzione continua multidimensionale a qualsiasi grado di precisione desiderato. Una rete con due strati nascosti è in grado di approssimare qualsiasi funzione discreta multidimensionale.
Mi chiedo se l'analisi delle barre è una funzione continua o discreta?
Cioè per il forex forse 1 strato nascosto è sufficiente o ne ho bisogno di 2?
Ecco un semplice modello dell'ultimo test
88-14-2 ha dimostrato di essere migliore delle varianti: 88-50-20-2, 88-32-7-2 (con questo molto vicino: 1-2%), 88-25-7-2, 88-32-2
e gli attributi e la struttura del modello risultano troppo
Continuo a leggere e leggere... e non riesco a capire: perché diavolo vi aggrappate tutti a uno dei centinaia di tipi di modelli - le reti neurali, che, a differenza di altri, richiedono un'ottima comprensione della struttura interna, che non è nemmeno semplice?
Dove e chi ha dimostrato che il rendimento di un modello dipende in modo significativo dal suo tipo?
Qual è il risultato del NS? Questo risultato ha qualche contenuto? qualche interpretazione?
Discreta è la terza opzione - figure con vuoti e spazi vuoti. Se lo si traduce in barre, allora, per esempio, a piccoli incrementi si dovrebbe comprare, al 25% del massimo non si dovrebbe, al 40% non si dovrebbe, al 60% non si dovrebbe e all'80% si dovrebbe comprare ancora. Mi sembra che non succeda nel forex... e questa è una funzione continua. Anche se non abbiamo un solo tratto, ma molti, ed è difficile immaginare che tipo di forze creano... Cosa ne pensate?
История версий: 06/26/2009 - добавлен новый индикатор BPNN Predictor со Smoothing.mq4, в котором цены сглаживались перед прогнозированием с использованием EMA. 08/20/2009 - в коде исправлен расчет функции активации нейронов, чтобы предотвратить арифметическое исключение; обновлены BPNN.cpp и BPNN.dll 08/21/2009 - добавлено очищение памяти после...
Continuo a leggere e leggere... e non riesco a capire: perché diavolo vi aggrappate tutti a uno dei centinaia di tipi di modelli - le reti neurali, che, a differenza di altri, richiedono un'ottima comprensione della struttura interna, che non è nemmeno semplice?
Dove e chi ha dimostrato che il rendimento di un modello dipende in modo significativo dal suo tipo?
Qual è il risultato del NS? Questo risultato ha qualche contenuto? qualche interpretazione?
Studierò a fondo un tipo, quando avrò finito guarderò qualcos'altro. Non mi piace rimbalzare sopra le cose.
Mi chiedo se l'analisi delle barre è una funzione continua o discreta?
Cioè per il forex forse 1 strato nascosto è sufficiente o ne ho bisogno di 2?
Ecco un semplice modello dell'ultimo test
88-14-2 si è rivelato migliore delle varianti: 88-50-20-2, 88-32-7-2 (questo è molto vicino: 1-2%), 88-25-7-2, 88-32-2
Per esempio, i punti non sono distribuiti lungo una linea curva ma in gruppi separati da gruppi di altri punti... in questo caso sarebbe una funzione f discreta, giusto? poiché è impossibile collegare tutti i punti con la 1a linea
cioè è necessario guardare i grafici di dispersione stessi lungo la linea e pensare se il 2° strato è necessario o no
Ma così irreale da capire... io stesso mi chiedo come capire cosa sia meglio... cercherò su Google più tardi)
Oh, inoltre... la regressione dovrebbe essere sempre continua... e la classificazione non è necessaria... ma non sono sicuro
Sono passato a Wiener - mi chiedo quando quei libri saranno finiti :) anche lui stava praticamente cercando di fare delle previsioni
Non ha provato, si è esercitato)). Sono contento che vi sia piaciuto. In effetti, si risparmia un sacco di tempo - non c'è bisogno di reinventare la ruota.
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Citazione sulla selezione del numero di strati:
Una rete con tre strati (numLayers=3: un input, un hidden e un output) è solitamente sufficiente nella maggior parte dei casi. Secondo il teorema di Tsybenko, una rete con uno strato nascosto è in grado di approssimare qualsiasi funzione continua multidimensionale a qualsiasi grado di precisione desiderato. Una rete con due strati nascosti è in grado di approssimare qualsiasi funzione discreta multidimensionale.
Mi chiedo se l'analisi delle barre è una funzione continua o discreta?
Cioè per il forex forse 1 strato nascosto è sufficiente o ne ho bisogno di 2?
Ecco un semplice modello dell'ultimo test
88-14-2 ha dimostrato di essere migliore delle varianti: 88-50-20-2, 88-32-7-2 (con questo molto vicino: 1-2%), 88-25-7-2, 88-32-2
e gli attributi e la struttura del modello risultano troppo
Continuo a leggere e leggere... e non riesco a capire: perché diavolo vi aggrappate tutti a uno dei centinaia di tipi di modelli - le reti neurali, che, a differenza di altri, richiedono un'ottima comprensione della struttura interna, che non è nemmeno semplice?
Dove e chi ha dimostrato che il rendimento di un modello dipende in modo significativo dal suo tipo?
Qual è il risultato del NS? Questo risultato ha qualche contenuto? qualche interpretazione?
Citazione da qui https://www.mql5.com/ru/code/9002 e accompagnata da una foto:
Discreta è la terza opzione - figure con vuoti e spazi vuoti.
Se lo si traduce in barre, allora, per esempio, a piccoli incrementi si dovrebbe comprare, al 25% del massimo non si dovrebbe, al 40% non si dovrebbe, al 60% non si dovrebbe e all'80% si dovrebbe comprare ancora.
Mi sembra che non succeda nel forex... e questa è una funzione continua. Anche se non abbiamo un solo tratto, ma molti, ed è difficile immaginare che tipo di forze creano...
Cosa ne pensate?
Continuo a leggere e leggere... e non riesco a capire: perché diavolo vi aggrappate tutti a uno dei centinaia di tipi di modelli - le reti neurali, che, a differenza di altri, richiedono un'ottima comprensione della struttura interna, che non è nemmeno semplice?
Dove e chi ha dimostrato che il rendimento di un modello dipende in modo significativo dal suo tipo?
Qual è il risultato del NS? Questo risultato ha qualche contenuto? qualche interpretazione?
http://www.valuesimplex.com/articles/JPM.pdf
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Mi chiedo se l'analisi delle barre è una funzione continua o discreta?
Cioè per il forex forse 1 strato nascosto è sufficiente o ne ho bisogno di 2?
Ecco un semplice modello dell'ultimo test
88-14-2 si è rivelato migliore delle varianti: 88-50-20-2, 88-32-7-2 (questo è molto vicino: 1-2%), 88-25-7-2, 88-32-2
Per esempio, i punti non sono distribuiti lungo una linea curva ma in gruppi separati da gruppi di altri punti... in questo caso sarebbe una funzione f discreta, giusto? poiché è impossibile collegare tutti i punti con la 1a linea
cioè è necessario guardare i grafici di dispersione stessi lungo la linea e pensare se il 2° strato è necessario o no
Ma così irreale da capire... io stesso mi chiedo come capire cosa sia meglio... cercherò su Google più tardi)
Oh, inoltre... la regressione dovrebbe essere sempre continua... e la classificazione non è necessaria... ma non sono sicuro
Che scherzo, leggete questo documento, Vasiliy l'ha raccomandato.
Grazie, l'ho tenuto, lo leggerò a mio piacimento... puoi cancellarlo :))) se hai bisogno
o chi pulisce i tuoi stessi post, tu? :D
Non è come se foste in un posto sperduto.
Faccio un sacco di cose che sono sconosciute sul forum).
Si può sapere qualcosa, a tempo debito.
Faccio un sacco di cose che il forum non conosce).
Si saprà qualcosa a tempo debito.
Sono passato a Wiener - mi chiedo quando finiranno quei libri :) anche lui stava fondamentalmente cercando di fare previsioni.
Sono passato a Wiener - mi chiedo quando quei libri saranno finiti :) anche lui stava praticamente cercando di fare delle previsioni