Come si lavora con le reti neurali? - pagina 3
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"Beato chi crede, calore a lui nel mondo"...
"Блажен, кто верует, тепло тому на свете"...
Amico, tre pagine nel thread e non ho avuto una sola risposta alle mie domande. Quanto può essere difficile aiutare. Chiedo e chiedo la cosa vera. Grazie, comunità.
"Beato chi crede, calore a lui nel mondo"...
Amico, tre pagine nel thread e non ho ancora ottenuto una sola risposta alle mie domande. Quanto può essere difficile aiutare? Chiedo e chiedo la cosa vera. Grazie, comunità.
Non si può negare - sapere come sostenere l'argomento senza dire una parola nel merito.
Sayfuji, dovresti almeno fare qualche ricerca. Ci sono molti thread sulle reti neurali qui.
Potete anche guardare qui, è anche un visitatore molto famoso e rispettato di questo forum
http://fxreal.ru/forums/index.php
Ho affrontato la domanda in modo responsabile, ma il rispettato LeoV ha continuato la conversazione, ma non ha risposto all'essenza della domanda. Ha vissuto sul forum alp...ri per qualche tempo, quindi nelle sue conoscenze e competenze non dubito, quindi ho aspettato la sua risposta, ma non c'era.
PS Prival, è davvero un buon sito, lo sto usando da qualche mese. klot ben fatto.
1) è l'idea, non il mezzo di realizzazione del software, che conta di più. L'idea è ben descritta nell'estratto precedente di San Lem;
2) Nessuno darà fonti di una rete realmente funzionante per niente, molto probabilmente;
3) sui programmi di reti neurali già pronti: è impossibile creare una "teoria universale del tutto", quindi nessuno è libero dall'implementazione indipendente delle proprie idee, se l'obiettivo è quello di sviluppare qualcosa di fattibile. Per questo motivo, anche Matlab con il suo potente toolkit, per esempio, non mi ha soddisfatto. NSDT non è, ovviamente, neanche lontanamente vicino al livello di Matlab.
Esempio.
Devo dire subito che considero tutti i tipi di previsioni di prezzo propriamente dette, specialmente quelle fino alla terza o quarta cifra decimale, un esercizio deliberatamente inutile. Tali costruzioni, a mio parere, non sono altro che auto-inganni. Invece, come qualcuno ha suggerito in uno dei thread locali, si può provare a fare un rilevamento anticipato del movimento del prezzo quando passerà non meno di un numero predeterminato di punti. Questo numero può essere determinato in base all'analisi del comportamento precedente dei prezzi (penso che Composter abbia risolto questo problema quando ha definito un trend/flat).
Un'ipotesi di lavoro: alcuni forti movimenti di prezzo hanno dei "precursori" riproducibili. Possiamo cercare di insegnare alla rete a riconoscere questi "precursori" mentre lavoriamo "dal mercato".
La progettazione di una rete ("cristallo" nella terminologia di San Lem come unità strutturale di base di una grande rete, cioè "nuvola") in termini generali:
- Una rete Oya di compressione multistrato autoadattabile con una sola uscita con la possibilità di selezionare il tipo e i parametri della funzione di trasferimento degli strati di ingresso, intermedi e di uscita. Una tale rete può eseguire simultaneamente le funzioni di memoria adattiva e di classificazione dei vettori di input;
- il numero di strati è determinato dalla dimensionalità del vettore di input, cioè la rete è generata automaticamente definendo e inizializzando/leggendo le matrici di lavoro;
- il numero di neuroni nello strato nascosto diminuisce progressivamente con l'aumento del numero di strato N secondo la legge 1/(2^N) ("cristalli risolutivi") o 1/N ("cristalli di memoria");
- il parametro di non linearità nello strato nascosto può dipendere dal numero di strati;
- c'è una modalità di feedback interno commutabile e un ingresso esterno commutabile per comunicare con altri "cristalli" per formare una "nuvola".Uno dei punti più importanti e sottili è la formazione del vettore di input. Finora, solo per testare e controllare il funzionamento della rete, è formato nel modo convenzionale: y[] = (x[] - mean(x[])) / sigma(x[]). (Questa parte del problema non è ancora completamente risolta).
L'"apprendimento" della rete è fatto post factum dalla regola euristica: dopo che il prezzo ha passato il numero specificato di punti, viene dato l'ordine di aggiustare i pesi dal vettore di input spostato indietro, cioè "precedente"; la rete lo "ricorda" tenendo conto delle informazioni accumulate in precedenza. Si presume che la rete addestrata in questo modo riconoscerà i precursori e quindi sarà in grado di dare segnali di trading in tempo reale. Nel frattempo, "il cristallo individuale non volava tanto quanto rimbalzava..." (vedi ibid.).
L'interpretazione dell'output e la formazione automatica della "nuvola" stessa, cioè il neuro-comitato, non è ancora stata implementata. Non ci sono ancora immagini particolarmente belle.
Personalmente trovo questo approccio promettente. Ancora una volta - tutto quanto sopra è la mia opinione puramente privata.
Ho affrontato la domanda in modo responsabile, ma il rispettato LeoV ha continuato la conversazione, ma non ha risposto all'essenza della domanda. Ha vissuto sul forum alp...ri per un po' di tempo, quindi non dubito delle sue conoscenze e competenze, quindi ho aspettato la sua risposta, ma non è andata così.
PS Prival, è un filo davvero buono, lo sto usando da qualche mese. klot ben fatto.
E di cosa siete effettivamente insoddisfatti? Leov ha effettivamente risposto alla tua domanda subgrafica originale, anche se stai cercando di sostenere il contrario. E il fatto che non abbia condiviso le fonti e perfezionato altri dettagli, non fa parte dei suoi compiti.
Fai una domanda sfacciata, come fanno alcuni utenti del forum, come: "Mostrami il codice sorgente di una rete neurale superprofilata" e otterrai risposte abbastanza adeguate.