Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная...
То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия. Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон. Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено. Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на...
取引期間もあるし、損切りレベルも全てに加える必要があるし、定期的に再トレーニングする必要があるので、このような形で取引のものを評価するのは難しいです...だから、全体として、残念です :)
はい、ずっと見てきました。それ自体は悪くないのですが、曇っていること自体がTSを組むのにあまり適していないのです。
シグナルを販売 することができます :)) モデルがクールであれば、api経由でアクセスできます。
MoDのモノグラフのPDFを読む。引用元
NSもひねる必要がないことがわかり、ベストな選択と思われます。
MoDのモノグラフのPDFを読む。引用元
NSもひねる必要がないことがわかり、ベストな選択と思われます。
そして、ヘイキンを読み、並行して見て いた
タンパク質の生命と人工の生命、あるいはその中間のものが生まれるのか......。:)
ところで、最近、確率的NNが流行っているという情報もあります。私の友人がささやきましたが、彼はGoogleのコンテストに参加していて、よく知っています。
そして、ハイキンを読んだり、見たりして いるうちに
タンパク質の生命と人工の生命、あるいはその中間のものが生まれるのか......。:)
ちなみに、最近は確率的NNが流行っているという情報もあります。私の友人はそう言いますが・・・、彼はGoogleのコンテストに参加しているので、詳しいのです。
昨日、私は畳み込みニューラルネットワーク（通常は画像認識に使用）を見つけました。当然、トレーニングなどのユーティリティもすべて含まれます。Pythonで使用するために作られました。
リカレントなどもありますが、まだあまり面白いとは言えません。
畳み込みネットワークは完全にメッシュ化されていないため、性能を落とすことなくニューロン数を大幅に増やすことができます。でも、細かいところを理解しないといけないから、まだ細かいところまではわからないんです。
人気のある説明 -https://geektimes.ru/post/74326/昨日、私はコンボリューションNS（通常は画像認識に使用）を見つけました。当然、トレーニングなどのユーティリティもすべて含まれます。Pythonで使用するために作られました。
再発などもありますが、それはまだおもしろくないですね。
畳み込みネットワークは完全にメッシュ化されていないため、性能を落とすことなくニューロン数を大幅に増やすことができます。でも、まだ詳細には踏み込んでいないんですよ。
人気のある説明 -https://geektimes.ru/post/74326/なるほど、奥が深いですね。主に画像やコンピュータビジョンに使われているそうです。たくさんの事例とレイヤーが必要なんですね。建築そのものが視覚システムをコピーする
PythonのPNNは、時系列予測に適しています。
https://habrahabr.ru/post/276355/
まあ、裏山ですからね、主に画像やコンピュータビジョンに使われるんです。そのためには、多くの事例とレイヤーが必要です。建築そのものが視覚システムをコピーしている
PNN pythonの同等品を探してみてください。 時系列予測にはより意味があるように思います。
https://habrahabr.ru/post/276355/
もう一度言いますが、私は何も予想していません。分類しかないんです。
ずっと不完全なネットワークを探していました。MLPも良いのですが，ここではすべての入力が一度に各ニューロンに送られます．ああ、これこそまさに、5〜6シフトした入力だけがニューロンに行くようにすればいいんだ、これが畳み込みNSなんだ。
ここでは複雑なことは何もなく、100～150ニューロンあればよいので、ニューロンからの入力が少ない分、60ニューロンのMLPと同様にシンプルで高速な構成になっています。
もう一度言いますが、私は何も予測していません。分類しかないんです。
ずっと不完全なネットワークを探していました。MLP はすべて良いのですが、すべての入力が一度に各ニューロンに行きます。ああ、これこそまさに、5〜6シフトした入力だけがニューロンに行くようにすればいいんだ、これが畳み込みNSなんだ。
ここでは複雑なことは何もなく、100〜150個のニューロンがあればよいので、構造は単純で、スピードもニューロンからの入力数が少ないという犠牲を払って、60個のニューロンを持つMLPのようになるでしょう。
まあ、クラシファイアもあるし、不完全なものを探すのを防ぐにはどうしたらいいんだろう。例えば、私の好きなようにです。
本のスクリーンショットを作りたい :)
もう一度言いますが、私は何も予測していません。分類しかないんです。
ずっと不完全なネットワークを探していました。MLP はすべて良いのですが、すべての入力が一度に各ニューロンに行きます。ああ、これこそまさに、5〜6シフトした入力だけがニューロンに行くようにすればいいんだ、これが畳み込みNSなんだ。
ここでは複雑なことは何もなく、100〜150個のニューロンがあればよいので、構造は単純で、ニューロンからの入力数が少ないため、速度は60個のニューロンを持つMLPと同程度になる。
コンボリューショナル・レイヤーを使うというアイデアは、長い間煮詰まっていたんです。良い結果を出すことができると思います。
でも、多層膜のペルセトロンは捨てないでください。収束型ネットワークは、それ自体では何も学習せず、入力された情報をある程度コンパクトにまとめたイメージを提供するだけです。
クラシファイアがあるんだから、不完全なものを探してどうするんだ。