Reti neurali. Domande degli esperti. - pagina 13
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0 o 1 o 2
Ok. Questo non è un problema. Ma come farà PNN a gestire questo valore?
Perché l'intervallo [0;1] - identifica possibili valori di probabilità, e come si inserisce il 2 qui? Non riesco a capire...
Ok. Non è un problema. Ma come farà PNN a gestire questo valore?
Dopo tutto, l'intervallo [0;1] identifica possibili valori di probabilità, e come si inserisce il 2 qui? Non riesco a capire...
Non ci riesco, qual è il problema? Usare la sigmoide nell'intervallo [-1;1], 0 corrisponderà a nessun segnale. E poi ci sono 3 tipi di segnale "pulito".
Ho anche considerato questa opzione, ma in questo caso 0 è nel mezzo della gamma, cioè corrisponde a una probabilità di 0,5
Ah, la probabilità che si verifichi un evento uguale a 0,5 e nessuna informazione sul verificarsi dell'evento, penso che siano cose ben diverse. È qui che si trova il problema (
Allora dovete avere tre tipi di eventi. Ognuno ha un intervallo di [0;1] (o quello che è più conveniente), e considera la probabilità di ogni evento.
Lo dico subito: questa è una direzione senza uscita. È impossibile descrivere la probabilità di questo o quell'evento e insegnare comunque alla rete questa probabilità. Supponiamo che una rete dia in uscita una probabilità di un evento del 90%. E se l'evento non si verifica? Allora la rete è sbagliata, ma perché dovrebbe essere sbagliata se c'è ancora il 10% di probabilità? Semplicemente non si può fornire un set di allenamento adeguato, tutto qui.
Sì, grazie, mi sembra giusto. Dovrò pensarci.
Allora dovete avere tre tipi di eventi. Ognuno ha un intervallo di [0;1] (o altro, se più conveniente), e considera la probabilità di ogni evento.
Lasciatemi dire subito che questo è un vicolo cieco. È impossibile descrivere la probabilità di un evento e comunque insegnare alla rete quella probabilità. Supponiamo che una rete emetta una probabilità del 90% di un evento. E se l'evento non si verifica? Allora la rete è sbagliata, ma perché dovrebbe essere sbagliata se c'è ancora il 10% di probabilità? Semplicemente non si può fornire un set di allenamento adeguato, tutto qui.
Nei problemi di classificazione nello strato di uscita è meglio usare SOFTMAX invece di sigmoide come funzione di attivazione. In questo caso, ogni neurone di uscita corrisponde a qualche classe, e le sue uscite danno la probabilità di appartenenza alla classe corrispondente. La somma delle uscite per strato è uguale a 1, come dovrebbe essere.
lasso, potete leggere sulle funzioni di attivazione, incluso SOFTMAX, qui, pagina 22
Lasciatemi dire subito che questa è una direzione senza via d'uscita. È impossibile descrivere la probabilità di un evento o di un altro e comunque insegnare alla rete quella probabilità. Diciamo che la rete emette una probabilità del 90% di un evento. E se l'evento non si verifica? Quindi la rete è sbagliata, ma perché dovrebbe essere sbagliata se c'è ancora il 10% di probabilità? Semplicemente non si può fornire un set di allenamento adeguato, tutto qui.
Direzione senza uscita - cosa? Per usare le NS probabilistiche nel trading o la mia descrizione di questo kit di formazione?
Spero che sia la seconda ))
E in generale, quale set di allenamento può essere definito adeguato?
Per esempio, inseriamo PNN con tre valori dell'oscillatore nell'intervallo [-1; 1] da tre periodi diversi e lo confrontiamo con l'output di 0,70 (il prezzo è andato solo 35 pips dal movimento previsto di 50 pips).
È un set di allenamento adeguato?
Nei compiti di classificazione nello strato di uscita è meglio usare SOFTMAX come funzione di attivazione invece di sigmoide. In questo caso ogni neurone di uscita corrisponde a una delle classi, e le loro uscite danno la probabilità di appartenere alla classe corrispondente. La somma delle uscite per strato è uguale a 1, come dovrebbe essere.
Direzione senza uscita - cosa? Per usare le NS probabilistiche nel trading o la mia descrizione di questo kit di formazione?
Spero che sia la seconda ))
È una direzione senza uscita per determinare la probabilità di un particolare evento commerciale.
lazo:
E in generale, quale set di allenamento può essere definito adeguato?
Per esempio, inseriamo PNN con tre valori dell'oscillatore nell'intervallo [-1; 1] da tre periodi diversi e confrontiamo l'uscita con 0,70 (il prezzo è andato solo 35 pips dal movimento previsto di 50 pips).
È un set di allenamento adeguato?
Che informazione porta la cifra 0,7 sulla probabilità di un evento (già arrivato)? Nessuna. Pertanto, il risultato sarà anche - nessuno.
PNN può essere usata come classificazione di certe condizioni e/o appartenenza di una figura a un certo modello, ma non potremo usarla come strumento per la determinazione della probabilità dell'esito di qualche evento. O piuttosto può essere usato, ma il valore della probabilità trovata non sarà efficace (ho scritto sopra perché).
Ok. Non è un problema. Ma come farà PNN a gestire questo valore?
Dopo tutto, l'intervallo [0;1] - identifica possibili valori di probabilità, e come si inserisce il 2 qui? Non riesco a capire...
In realtà ci sono due opzioni:
1. codifica binaria degli ingressi (1 ingresso/1 evento). 0 - l'evento non è accaduto, 1 - è accaduto.
2. Estendendo l'insieme dei valori per ogni ingresso (come vi è già stato detto: 0, 1, 2...). Non c'è nessun problema con l'intervallo [0;1] qui, otterrete probabilità all'uscita della rete, mentre l'ingresso non deve necessariamente avere probabilità. Se non credete - c'è un altro modo: dividete l'intervallo [0;1] nel numero necessario di parti (0 - l'evento non si è verificato, 0,5 - nessuna osservazione, 1 - l'evento si è verificato).