ニューラル・ネットワーク専門家からの質問 - ページ 14 1...789101112131415161718192021...25 新しいコメント Vitaliy 2010.09.15 18:55 #131 alsu: lasso、SOFTMAXを含む活性化関数については、こちらの p.22をご参照ください。 それだけではありません。リンクありがとうございます。 BBです。次から次へと出てくるページは、びっくりするほどわかりやすい。 TUTORによって大きく左右される!!! )) Леонид 2010.09.15 21:33 #132 lasso: Очень многое зависит от УЧИТЕЛЯ!!! )) 先生を目指すのはやめたほうがいい。行き止まりの道である。 Андрей 2010.09.15 23:09 #133 LeoV: 先生を目指すのはやめたほうがいい。行き止まりの道である。 Leonid、先生について説明することはできないのですか？アップバー・ダウンバーの認識を教えると、ナンセンスになるような気がしていたんです。それともDayTraderで個人的にこの問題は遠い存在なのでしょうか？私の感覚では、「バーアップ」-「バーダウン」を覚えなければならないのでは...と思っています。 Леонид 2010.09.16 18:15 #134 jartmailru: Leonid、先生について説明することはできないのですか？アップバー・ダウンバーの認識を教えると、ナンセンスになるような気がしていたんです。それともDayTraderで個人的にこの問題は遠い存在なのでしょうか？私の感覚では、「バーアップ」-「バーダウン」を覚えた方がいいのでは...と思います。 要するに、以下のような状況です。トレードをするには、上昇の始まりと下降の始まりがどこなのかを理解すれば十分です。これだけで、十分な利益を上げることができます。それは非現実的であるため、先生のために努力することは無駄であり、それは必要ではありません、利益を上げるためには、オープンポジションへの エントリのためのタイムリーな信号を受信するだけで十分だからです。これらの信号の間で、ネットワークは、実際には、教師との完全なミスマッチまで、何でもすることができます - それが時間内にポジションを開くための信号を与える限り、我々は、気にしない。))) Андрей 2010.09.16 19:21 #135 LeoV: 一言で言えば、次のような状況です。トレードをする上では、上昇の始まりと下降の始まりを理解することで十分です。利益が出ればいいのです。利益を上げるには、エントリーとオープンポジションのシグナルが間に合えば十分なので、先生を呼ぼうとするのは現実的ではないし、その必要さえないのです。これらの信号の間で、ネットワークは、実際には、教師との完全なミスマッチまで、何でもすることができます - それが時間内にポジションを開くための信号を与える限り、我々は、気にしない。))) ご返信ありがとうございました。というような感じで理解できるのではないでしょうか。 - 極限の点の定義が可能であること - それでも教師は必要だが、結果はエラーではなく、利益で評価されるべきなのだ - グリッドにインプットを探すという明確なタスクを与えることが必要であること、つまりフォローアップはグリッドの問題ではないこと。 (と言って、トロールして止める話題-実は先生もトロールされるかもしれない）。 うーん...。利益を最大化するために教えるというのは、不思議な感じですね。:-) Vitaliy 2011.01.27 17:50 #136 こんにちは。 NSについては、答えよりも疑問の方が圧倒的に多いのです。このフォーラムや文献でそれなりに読みましたが、明確な理解は - あなたのしていることは、正しいですか？ -- 頭の中で。 NSで「例題で学ぶ若い人のための物理学」のような本は見たことがないのですが・・・・・・・・。 そこで提案ですが、現実的で複雑でない問題を設定します。 そして、尊敬する専門家の力を借りて、論理的な解決策を導き出す。 そうなると条件が複雑になってきます。 できればStatistica 6.の力を借りたい。 そこで ================================================================= を表す学習データ一式（720組、添付）がある。 - を入力とし、2つのストキャスティクスの交点の値を範囲{0;1}で正規化したもの。 - を、この信号処理の結果である出力に表示します。 例えば、こんな感じです。 ストキャスティックスは87.8984→0.88でクロスし、TSは売りを建てて利食いで終了。 0.88;1]を設定します。 ストキャスティックスは33.1254→0.33でクロスし、TSは買いが開いて損切りに。 0.33;-1]を設定します。 -------------------------- 質問：どのようなNSを選択し（タイプ、活性化関数、層のニューロン数など）、どのように正しく訓練すれば、そのデータを要約し、サンプルを2つのクラスA = 1とB = 1に分類できるのでしょうか？ --------------------------- まず注意すべきは、クラスが激しく混在していることで、「Fig...」よりもさらに混在しています。 が、まだ区別がつく。 狡猾でないリニアな方法でも割り切れるのですが、NSではベストな（少なくとも同等のクオリティの）結果が得られないのです。 十分な回答が得られ、他の掲示板の方々の参考になることを期待しています ファイル: v011f_8c_frm.zip 12 kb Igor Makanu 2011.01.27 18:09 #137 lasso: 応援しています! 私自身、NSについて多くの本を読みましたが、まだ自分自身で明確な理解に至っていません。入力データの形式化もできません。私のインジケータがセット{0,1,2,3}の形でシグナルを与える場合、NSにデータを入力するにはどうしたらよいでしょうか？ Леонид 2011.01.27 18:11 #138 人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズム」ショートリフレッシャーコース Andrey Dik 2011.01.27 19:41 #139 このセットを使ってネットワークを教えることはできません。 入力は1つの値で、出力はAかB。だから何？このセットはどのような情報を提供するのですか？ネットワークは何を学ぶのか？ Vitaliy 2011.01.27 20:12 #140 joo: このセットでは、ネットワークを学習させることはできません。 入力は1つの値で、出力はAまたはBである、だから？このセットにはどのような情報が含まれていますか？ネットワークは何を学ぶべきか？ 入力値は直線（セグメント）上に分布している。 セグメント[OA]は[OB]と[BA]に分割され、点Bはセグメント[OA]の内側に配置される。 NSはこの点を識別し、入力をA（[OB]）またはB（[BA]）の2つのクラスのいずれかに割り当てることを学習する必要がある。 1...789101112131415161718192021...25 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
lasso、SOFTMAXを含む活性化関数については、こちらの p.22をご参照ください。
それだけではありません。リンクありがとうございます。
BBです。次から次へと出てくるページは、びっくりするほどわかりやすい。
TUTORによって大きく左右される!!! ))
lasso: Очень многое зависит от УЧИТЕЛЯ!!! ))
先生を目指すのはやめたほうがいい。行き止まりの道である。
先生を目指すのはやめたほうがいい。行き止まりの道である。
要するに、以下のような状況です。トレードをするには、上昇の始まりと下降の始まりがどこなのかを理解すれば十分です。これだけで、十分な利益を上げることができます。それは非現実的であるため、先生のために努力することは無駄であり、それは必要ではありません、利益を上げるためには、オープンポジションへの エントリのためのタイムリーな信号を受信するだけで十分だからです。これらの信号の間で、ネットワークは、実際には、教師との完全なミスマッチまで、何でもすることができます - それが時間内にポジションを開くための信号を与える限り、我々は、気にしない。)))
一言で言えば、次のような状況です。トレードをする上では、上昇の始まりと下降の始まりを理解することで十分です。利益が出ればいいのです。利益を上げるには、エントリーとオープンポジションのシグナルが間に合えば十分なので、先生を呼ぼうとするのは現実的ではないし、その必要さえないのです。これらの信号の間で、ネットワークは、実際には、教師との完全なミスマッチまで、何でもすることができます - それが時間内にポジションを開くための信号を与える限り、我々は、気にしない。)))
ご返信ありがとうございました。というような感じで理解できるのではないでしょうか。
- 極限の点の定義が可能であること
- それでも教師は必要だが、結果はエラーではなく、利益で評価されるべきなのだ
- グリッドにインプットを探すという明確なタスクを与えることが必要であること、つまりフォローアップはグリッドの問題ではないこと。
(と言って、トロールして止める話題-実は先生もトロールされるかもしれない）。
うーん...。利益を最大化するために教えるというのは、不思議な感じですね。:-)
こんにちは。
NSについては、答えよりも疑問の方が圧倒的に多いのです。このフォーラムや文献でそれなりに読みましたが、明確な理解は
- あなたのしていることは、正しいですか？ -- 頭の中で。
NSで「例題で学ぶ若い人のための物理学」のような本は見たことがないのですが・・・・・・・・。
そこで提案ですが、現実的で複雑でない問題を設定します。
そして、尊敬する専門家の力を借りて、論理的な解決策を導き出す。
そうなると条件が複雑になってきます。
できればStatistica 6.の力を借りたい。 そこで
=================================================================
を表す学習データ一式（720組、添付）がある。
- を入力とし、2つのストキャスティクスの交点の値を範囲{0;1}で正規化したもの。
- を、この信号処理の結果である出力に表示します。
例えば、こんな感じです。
ストキャスティックスは87.8984→0.88でクロスし、TSは売りを建てて利食いで終了。 0.88;1]を設定します。
ストキャスティックスは33.1254→0.33でクロスし、TSは買いが開いて損切りに。 0.33;-1]を設定します。
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質問：どのようなNSを選択し（タイプ、活性化関数、層のニューロン数など）、どのように正しく訓練すれば、そのデータを要約し、サンプルを2つのクラスA = 1とB = 1に分類できるのでしょうか？
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まず注意すべきは、クラスが激しく混在していることで、「Fig...」よりもさらに混在しています。
が、まだ区別がつく。
狡猾でないリニアな方法でも割り切れるのですが、NSではベストな（少なくとも同等のクオリティの）結果が得られないのです。
十分な回答が得られ、他の掲示板の方々の参考になることを期待しています
応援しています!
私自身、NSについて多くの本を読みましたが、まだ自分自身で明確な理解に至っていません。入力データの形式化もできません。私のインジケータがセット{0,1,2,3}の形でシグナルを与える場合、NSにデータを入力するにはどうしたらよいでしょうか？
人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズム」ショートリフレッシャーコース
このセットを使ってネットワークを教えることはできません。
入力は1つの値で、出力はAかB。だから何？このセットはどのような情報を提供するのですか？ネットワークは何を学ぶのか？
このセットでは、ネットワークを学習させることはできません。
入力は1つの値で、出力はAまたはBである、だから？このセットにはどのような情報が含まれていますか？ネットワークは何を学ぶべきか？
入力値は直線（セグメント）上に分布している。
セグメント[OA]は[OB]と[BA]に分割され、点Bはセグメント[OA]の内側に配置される。
NSはこの点を識別し、入力をA（[OB]）またはB（[BA]）の2つのクラスのいずれかに割り当てることを学習する必要がある。