Kohonen e modelli
Si scopre che è così. E cancellerò anche questo thread se lo rovineranno di nuovo.
Come ricorderete, io sono uno di quelli che era esattamente contro il flooding, ma non credo che cancellare tutti i post sia la risposta. Ci sono stati molti post interessanti sull'argomento. La gente ha speso tempo e fatica, e tu pensi di avere il diritto di cancellare qualcosa che non è tuo! Questo è stato discusso sul forum circa un anno fa e il branco ha deciso che il thread non apparteneva all'autore dell'argomento. La scelta è ovviamente vostra.
P.S. Come via d'uscita, vedo, in caso di allagamento, creare un nuovo thread chiamato XXXXX1 o XXXXX Continuazione1 e lasciare ancora quello vecchio.
Come ricorderete, io sono uno di quelli che era esattamente contro il flooding, ma non credo che cancellare tutti i post sia la risposta. Ci sono stati molti post interessanti sull'argomento. La gente ha speso tempo e fatica, e tu pensi di avere il diritto di cancellare qualcosa che non è tuo! Questo è stato discusso sul forum circa un anno fa e il branco ha deciso che il thread non apparteneva all'autore dell'argomento. La scelta è ovviamente vostra.
P.S. Come via d'uscita, mi sembra, questo modo - in caso di allagamento, creare un nuovo thread con il nome XXXXX1 o XXXXX Continuazione1 e allo stesso tempo lasciare quello vecchio.
Interessante può essere stato, prezioso non è. Chiudiamo l'argomento a questo punto, tanto più che non si può restituire.
Qual è il trucco per una rete Kohonen? Perché cercare schemi con esso? Non sto cercando schemi su MAKD, ma la mia opinione è che non c'è niente di fermo lì. Tranne che per la divergenza).
Nel clustering dello spazio di input.
Approssimativamente, la differenza è la seguente:
Mentre un perseptron, per esempio, cerca schemi tra ingressi e uscite, che è essenzialmente il riconoscimento, una rete Kohonen cerca gruppi densi di ingressi, separandoli in cluster distinti.
Perché no? Possiamo provare anche la divergenza.
Credo che ci fosse questo post in questo thread con una foto:
Ed ecco cosa abbiamo...:
Nelle lacune o nei salti bruschi anomali, la rete si trova spesso. È stato addestrato solo per 4 giorni prima e non c'erano situazioni simili. Ma il giorno prima era una bellezza!
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E anche oggi ha già imparato un po' dal giorno precedente.
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E ulteriori opzioni che la rete offre sono: - questa è una formazione di 15 giorni.
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Non ottengo immagini chiare quando le metto qui dentro...
E queste sono le previsioni del giorno dopo, nei 5 giorni di allenamento precedenti. Quello blu è avanti dove non c'erano ancora dati. Naturalmente non è perfetto, ma mi sembra promettente.
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E queste sono le previsioni per il giorno successivo quando si insegnano i 5 giorni precedenti. Quello blu è avanti dove i dati non erano ancora disponibili. Certo, non è perfetto, ma mi sembra promettente.
Questo è il nostro modo!
Le ultime due foto sono quelle giuste. Si può vedere subito come stanno le cose.
Non male.
ANG3110, se hai la possibilità, dai i dati per M15 nel formato dell'ultima immagine e commenta, per favore, l'ultima immagine. Qual è la ragione delle implementazioni multiple del predicato NS?
Ecco, questo è il nostro modo!
Le ultime due foto sono quelle giuste. Si può vedere subito come stanno le cose.
Non male.
ANG3110, se hai la possibilità, dai i dati per M15 nel formato dell'ultima immagine e commenta, per favore, l'ultima immagine. Qual è la ragione di molte realizzazioni di NS-predictor?
Nella penultima immagine, nonostante il fatto che il numero di barre previste in anticipo sia lo stesso, è uguale alla lunghezza del giorno, ma per l'apprendimento si usano diversi passi di media 24,48,72,96 e 120 ore. Ecco perché ci sono cinque varianti di previsioni, anche se solo quella delle 24 ore - è rossa - è molto diversa dalle altre.
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Buon pomeriggio.
Qualcuno ha provato a cercare dei pattern (sul MACD per esempio) usando la rete di Kohonen?
Se sì, fatemi sapere le vostre impressioni ed esperienze.
Se qualcuno ha idee simili - invito a chiacchierare. Preferibilmente qui, se serio, per e-mail.
Una grande richiesta di scrivere sull'argomento e nello specifico.