Reti neurali artificiali. - pagina 11
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Il risultato è migliore di qualsiasi critica. Sono stati scelti i metodi sbagliati per risolvere il problema in primo luogo
Ho cancellato tutti i miei post per sicurezza, il moderatore pensa che sia pubblicità
Ho cancellato tutti i miei post per sicurezza, il moderatore pensa che sia pubblicità
puoi fare anche il tuo conto? :)
Come dice lei, caro moderatore.
- Gli scienziati hanno recentemente incrociato una mosca con uno schiacciamosche!!!
- Quindi?
- Un esemplare molto suicida.
- Gli scienziati hanno recentemente incrociato una mosca con uno schiacciamosche!!!
- Quindi?
- Un esemplare molto suicida.
Gli allevatori hanno allevato, e gli scienziati ambientali non hanno avuto il tempo di mettere l'animale samoiedo nel Libro Rosso...
;)
Giusto, e i programmi di scacchi non impareranno mai a giocare oltre il secondo livello.
L'ho già sentito dire.
--
Vladimir, spero che la tua follia sia temporanea, e non vorrei che durasse per trent'anni (come quella di Marvin Minsky).
Ma è divertente, sì.
;)
Grande idea, comunque!
Proprio quando le reti neurali saranno in grado di imparare a giocare (solo le regole) a scacchi, guardando le partite che hanno già perso prima, crederò che con uno strumento così primitivo come le reti neurali si possa fare qualcosa di decente.
Le reti neurali sono progettate principalmente per il riconoscimento di modelli (ricerca automatica di situazioni già viste) ma non per il rilevamento di qualsiasi modello.
Quindi forse i commercianti non stanno insegnando correttamente la rete? Come sta andando ora (secondo la mia opinione da profano):
1. il trader sceglie il lasso di tempo in cui la formazione avrà luogo.
2. Seleziona i segnali di ingresso (indicatori, prezzi delle barre, ecc.).
Userò il tuo post per appoggiarmi alla risposta e unirmi a uno degli autori precedenti - La migliore rete neurale è una decomposizione della serie di Fourier! Prendete tutta la storia, prendete una breve scala di sventolamento di, diciamo, 10 minuti, decomponetela in una serie, prendete una "macchina del tempo" nascosta dietro i coefficienti, usatela per "prevedere" il futuro in un tester, e siete a posto. Hai un risultato semplicemente geniale su tutta la storia. Ma almeno qui si può vedere questa macchina del tempo, mentre nelle reti neurali non si vede quasi mai. Le reti neurali possono riconoscere le immagini; le immagini possono essere qualsiasi cosa; ci sono metodi più efficienti per riconoscere le immagini, ma ciò che rende buone le reti neurali è che possono riaddestrarsi in base al fatto di ciò che sta accadendo ora. Questa è la loro caratteristica. Ma questa è anche l'unica cosa su di loro. Quindi, per analizzare mentalmente l'applicabilità delle reti neurali, immaginate che sia semplicemente un sistema di riconoscimento di modelli.
Grande idea a proposito!
Quando le reti neurali saranno in grado di imparare a giocare (solo le regole) a scacchi, guardando le partite già perse prima, crederò che con uno strumento così primitivo come le reti neurali si possa fare qualcosa di decente.
Le reti neurali sono progettate principalmente per il riconoscimento di modelli (ricerca automatica di situazioni già viste), ma non per il rilevamento di qualsiasi modello.