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掲載論文ニューラルネットワークのトレーディングへの実用化（その2）。コンピュータビジョン：

著者：アンドレイ・ディブロフ

あなたは私を許してくれるだろうが、デジタルデータを処理するために存在する。
メタ引用：

トレーディングにおけるニューラルネットワークの実用化（後編）が掲載されました。コンピュータ・ビジョン：

著者：アンドレイ・ディブロフ

あなたは私を許してくれるだろうが、グラフィックスを処理するためのデジタルデータの存在下で - それは倒錯だ...

1.すべてpngでやるべきだ =)

2.ニューロトレンドの目的には、強化学習が適している。そうでなければ、2つの画像（配列）の違いをニューロンに説明しなければならなくなる。ニューロンはすべてをデジタルで理解し、データのソースもデジタルだ =)

 
LEbEdEV #:
申し訳ないが、デジタルデータで、グラフィックを処理するのは倒錯的だ。

申し訳ないが、デジタルデータで、グラフィックを処理するのは変態だ...。

1.すべてpngでやらなければならない =)

2.ニューロトレンドの目的には、強化学習が適している。そうでなければ、2つの画像（配列）の違いをニューロンに説明しなければならなくなる。ニューロンはすべてをデジタルで理解し、データのソースもデジタルだ =)

まあ...。私はグラフィックを使って類似点を特定し、それをフィルターとして使う。それだけだ。テキストメッセージの分析にも ニューロンを使うことをお勧めするよ。

 
Andrey Dibrov #:

重要なのは、何かを "ノミ "に形式化することではない。ジグザグは一般的に問題のある指標だ...。特にダイナミクスが遅れていて、何も語らない...。

https://youtu.be/mcQH-OqC0Bs, https://youtu.be/XL5n4X0Jdd8

これは大間違いです。ローソク足1本の見直しでピプシングをやめれば、すべてがすぐに明らかになる。

 
darirunu1 #:

あなたは大間違いです。1本のローソクを見直してピプシングをやめれば、すべてが一度に明らかになる。

私たちの人工ニューラルネットワークがレビューしているチャートのスクリーンショットを、私たちの頭の中で最高のニューラルネットワークで見てみると......。複数のローソク足があることがわかる。

 
LEbEdEV #:
失礼ですが、デジタルデータで、グラフィックを加工するのは倒錯です。

申し訳ないが、デジタルデータで、グラフィックを加工するのは倒錯だ...。

1.すべてpngでやらなければならない =)

2.ニューロトレンドの目的には、強化学習が適している。そうでなければ、2つの画像（配列）の違いをニューロンに説明しなければならなくなる。ニューロンはすべてをデジタルで理解し、データのソースもデジタルだ =)

そう、トレーニングの段階では、ハードウェアのリソースを大幅に上げる必要がある。しかし、これはすべて合理的な範囲内だ。

しかし、分析と反応の段階では、ニューラルネットワークは、デジタル化されたデータを追加することなく、画像だけを必要とする。例えば、時系列を分析する私の作業用ニューラルネットワークはチェーン状に並んでおり、それぞれの入力は50以上ある。

そこで問題だ。どこでひねるのがいいのか？トレーニング段階か、作業段階か。

 
使用されているコンボリューションカーネルの内容は？
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