La domanda in quanto tale non esiste più. Ho accumulato il quadrato di correzione sbagliato, quindi ho dovuto scaldare molto la ragazza. L'ho notato solo quando ho iniziato a scrivere il codice per il doppio strato.
Sì, prevedo solo un passo avanti e poi riqualifico la griglia. Prevedo la direzione del movimento previsto, non la sua grandezza o la sua durata nel tempo.
>> Per favore chiarisci, stai prevedendo il "colore" della futura barra +1 o stai stimando il movimento in un modo più complesso, tenendo conto della storia relativa alla barra attuale?
Voglio chiedere se è normale che i pesi del livello nascosto siano in media un ordine di grandezza maggiore dei pesi del livello di uscita - cioè i miei pesi del livello nascosto sono uno e dieci, e i miei pesi del livello di uscita sono entro un
paralocus писал(а)>> Voglio chiedere se è normale che i pesi dello strato nascosto siano in media un ordine di grandezza maggiore dei pesi dell'uscita - cioè i miei pesi nascosti sono unità e decine, e i miei pesi di uscita sono entro un
In linea di principio, sì. Il punto è che il tuo spread di ingresso per lo strato nascosto è nell'intervallo +/-2...5 e per l'uscita +/-1 (a causa di FA all'uscita dello strato nascosto). Questo spiega l'effetto che hai notato.
Potresti specificare che stai prevedendo il "colore" della futura barra +1 o valutando il movimento in modo più complesso, tenendo conto della storia relativa alla barra attuale?
Ogni neurone nello strato nascosto è responsabile di una faccia di un cubo multidimensionale che limita l'area assegnata dal NS nello spazio delle caratteristiche. Naturalmente, più sono i bordi (neuroni) e più accuratamente possiamo localizzare la regione di interesse... ma più lunga sarà la lunghezza ottimale del campione di allenamento e non il fatto che a questa lunghezza gli interessi del mercato non diventeranno diversi. Così, il numero ottimale di neuroni nello strato nascosto, è definito dalla durata caratteristica (misurata in eventi del mercato) degli stati quasi-stazionari del sistema. Purtroppo non esiste una risposta esatta a questa domanda. Solo l'approccio sperimentale su uno strumento particolare è possibile. Ma il numero minimo di neuroni è noto con precisione - 2.
P.S. Mostratemi la lunghezza del vettore di errore.
Il mio vettore a due teste sulle barre orarie EURUSD:
Azzerare, naturalmente.
La domanda in quanto tale non esiste più. Ho accumulato il quadrato di correzione sbagliato, quindi ho dovuto scaldare molto la ragazza. L'ho notato solo quando ho iniziato a scrivere il codice per il doppio strato.
Sì, prevedo solo un passo avanti e poi riqualifico la griglia. Prevedo la direzione del movimento previsto, non la sua grandezza o la sua durata nel tempo.
>> Per favore chiarisci, stai prevedendo il "colore" della futura barra +1 o stai stimando il movimento in un modo più complesso, tenendo conto della storia relativa alla barra attuale?
Voglio chiedere se è normale che i pesi dello strato nascosto siano in media un ordine di grandezza maggiore dei pesi dell'uscita - cioè i miei pesi nascosti sono unità e decine, e i miei pesi di uscita sono entro un
In linea di principio, sì. Il punto è che il tuo spread di ingresso per lo strato nascosto è nell'intervallo +/-2...5 e per l'uscita +/-1 (a causa di FA all'uscita dello strato nascosto). Questo spiega l'effetto che hai notato.
Potresti specificare che stai prevedendo il "colore" della futura barra +1 o valutando il movimento in modo più complesso, tenendo conto della storia relativa alla barra attuale?
Solo il "colore", non la barra e non la storia.
Un doppio strato sul seno:
A proposito, potete dirmi il numero ottimale di neuroni in uno strato nascosto? Ci vuole molto tempo per calcolare.
Ogni neurone nello strato nascosto è responsabile di una faccia di un cubo multidimensionale che limita l'area assegnata dal NS nello spazio delle caratteristiche. Naturalmente, più sono i bordi (neuroni) e più accuratamente possiamo localizzare la regione di interesse... ma più lunga sarà la lunghezza ottimale del campione di allenamento e non il fatto che a questa lunghezza gli interessi del mercato non diventeranno diversi. Così, il numero ottimale di neuroni nello strato nascosto, è definito dalla durata caratteristica (misurata in eventi del mercato) degli stati quasi-stazionari del sistema. Purtroppo non esiste una risposta esatta a questa domanda. Solo l'approccio sperimentale su uno strumento particolare è possibile. Ma il numero minimo di neuroni è noto con precisione - 2.
P.S. Mostratemi la lunghezza del vettore di errore.
Il mio vettore a due teste sulle barre orarie EURUSD:
L'ho mandata via con due neuroni in uno strato nascosto per contare GBPUSD, sto aspettando da 30 minuti che ritorni -:)
E la lunghezza del vettore di errore è qualcosa di nuovo... non abbiamo attraversato -:)
Quante epoche devono essere?