ニューラルネットと入力 - ページ 5 123456789101112...41 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2013.01.11 16:54 #41 alsu: なぜスプラッシュするのですか？自分の無教養を責めてくれる人を探しているのですか？DDDマジかよ！何がキャッチなんだ！)) 私にとってNSは、静止した市場でしか通用しない分類法の 一つです。理路整然とした答えが返ってこないので質問しているのです。PS.私は、フォーラムの参加者の文盲や無教養について気にしない - 私は、個人的に好きな私に興味を持っています。 Дмитрий 2013.01.11 16:58 #42 faa1947: 私にとって、NSは固定相場でしか通用しない分類法の一つです。根拠のある答えが返ってこないので、質問しているのです。PS.私は、フォーラムのメンバーの識字率や非識字率には関心がありません。私が関心を持っているのは、私個人であり、私の非常に個人的なお気に入りなのです。 faaさん、定常性の意味わかってますか？ СанСаныч Фоменко 2013.01.11 17:02 #43 Demi: FAA、静止画の意味わかってる？ まだ俺の風呂場にいるのかよ。 Дмитрий 2013.01.11 17:04 #44 faa1947: まだ俺の風呂場にいるのかよw だから、わかっていないのか...。また、ニューラルネットワークを 予測に利用するためには、プロセスの定常性は必要ない。それは万が一を考えてのことです。 Alexey Subbotin 2013.01.11 17:14 #45 faa1947: 私にとってNSは、固定相場でのみ通用する分類方法です。根拠ある答えが返ってこないから質問しているのです。 私の意見 - NSは非定常性を好まない。それは、長い学習曲線を必要とするアルゴリズムであるためだ。つまり、予期せぬ軌道の変化に素早く対応するグリッドなど存在しないのだ。もちろん、ネットワークの構造そのものが非定常性の性質に関する先験的なデータを含んでいれば話は別だが。しかし、NSの良さは、先験的なデータがなくても、集合自体がパターンを選んでくれることを期待して構築できることですから、これはまさに私が他の高速なアルゴリズムよりもNSを好む場合なのです。言い換えれば、結論は以下の通りです：もし、どのようなモデルが規則性（非定常性を含む）の根底にあるのか見当がつかない場合は、NSを使用します。そうでなければ、紙の上にモデルを記述し、行列/微分/その他の形式で、いくつかの良い回帰アルゴリズム（または分類、クラスタリング - 問題に応じて）を取る方がよいでしょう。とはいえ、大体、同じアルゴリズムで理論的に構築されたNSを学習させることができますので、原理的には問題ないのですが。 Дмитрий 2013.01.11 17:18 #46 alsu: 私見ですが、NSは非定常性を嫌います。なぜなら、NSは長い学習アルゴリズムだからです。つまり、予期せぬ軌道の変化に素早く反応するグリッドなど存在しないのだ。もちろん、ネットワークの構造そのものが非定常性の性質に関する先験的なデータを含んでいれば話は別だが。しかし、NSの良さは、先験的なデータがなくても、集合自体がパターンを選んでくれることを期待して構築できることですから、これはまさに私が他の高速なアルゴリズムよりもNSを好む場合なのです。言い換えれば、結論は以下の通りです：もし、どのようなモデルが規則性（非定常性を含む）の根底にあるのか見当がつかない場合は、NSを使用します。そうでなければ、紙の上にモデルを記述し、行列/微分/その他の形式で、いくつかの良い回帰アルゴリズム（または分類、クラスタリング - 問題に応じて）を取る方がよいでしょう。もっとも、大体において、同じアルゴリズムで理論的に構築されたNSの学習も可能なので、原理的には問題ないのですが。 。 NSの場合、定常性は必要ありません。グラフ上の2次元の定常過程は、まっすぐな水平線（またはそれに近い線）である。H.l.は、予測するためにNSである必要すらありません。 СанСаныч Фоменко 2013.01.11 17:22 #47 alsu: 私の考えでは、NSは長い学習アルゴリズムであることから、非定常性を好まないのだと思います。つまり、予期せぬ軌道の変化に素早く対応するグリッドなど存在しないのだ。もちろん、ネットワークの構造そのものが非定常性の性質に関する先験的なデータを含んでいれば話は別だが。しかし、NSの良さは、先験的なデータがなくても、集合自体がパターンを選んでくれることを期待して構築できることですから、これはまさに私が他の高速なアルゴリズムよりもNSを好む場合なのです。言い換えれば、結論は以下の通りです：もし、どのようなモデルが規則性（非定常性を含む）の根底にあるのか見当がつかない場合は、NSを使用します。そうでなければ、紙の上にモデルを記述し、行列/微分/その他の形式で、いくつかの良い回帰アルゴリズム（または分類、クラスタリング - 問題に応じて）を取る方がよいでしょう。とはいえ、大体、同じアルゴリズムで理論的に構築されたNSを学習させることができますので、原理的には問題ないのですが。 ありがとうございます。私の考えを確認させていただきました。 solar 2013.01.11 17:30 #48 alsu: 私の考えでは、NSは長い学習アルゴリズムであることから、非定常性を好まないのだと思います。つまり、 予期せぬ軌道の変化に素早く対応するグリッドなど 存在しないのだ。 なぜ、そんなものを使うのだろう？))) どなたか、グリッドがリアルタイムで動作する場所をご存知の方はいらっしゃいますか？ СанСаныч Фоменко 2013.01.11 17:45 #49 solar: では、なぜ使うのだろう？))) ネットがリアルタイムで動いている場所を知っている人はここにいますか？ NSに来る人はたいてい、テクニカル分析への不満から、一方で、実は誰も持っていないインディケータを手に入れようとする。しかし、これらのすべての人々は、問題は市場の非定常性（可変モと分散）にあることを理解していない、と奇跡の指標の不在ではなく、TSは、このニュアンスを考慮に入れていない場合は、任意のシステムは、NSを持つかどうか、腐って、必ずしも預金を失う傾向にあります。ですから、TAと同じようにNSでも成功する可能性があります。しかし、TAアルゴリズムがより単純で、その内部構造が明確で、より速く動作し、異なる適応のバリエーションが可能であることから、TAが望ましいとされています。それでもTAやNSで勝つ--それはカジノの経験者の勝利であり、それ以上ではない。PS.この掲示板で何度も書いていますが、ちょうど NSについての私の疑念を確認することになりました。 Дмитрий 2013.01.11 17:48 #50 faa1947:NSに来る人はたいてい、テクニカル分析への不満から、一方で、実は誰も持っていないインディケータを手に入れようとする。しかし、これらのすべての人々は、問題は市場の非定常性（可変モと分散）にあることを理解していない、と奇跡の指標の不在ではなく、TSは、このニュアンスを考慮に入れていない場合は、任意のシステムは、NSを持つかどうか、腐って、必ずしも預金を失う傾向にあります。ですから、TAと同じようにNSでも成功する可能性があります。しかし、TAアルゴリズムがより単純で、その内部構造が明確で、より速く動作し、異なる適応のバリエーションが可能であることから、TAが望ましいとされています。それでもTAやNSで勝つ--それはカジノの経験者の勝利であり、それ以上ではない。PS.この掲示板で何度も書いていることですが、NSに対する疑念が晴れました。 以上、終わり......でした。金融市場におけるTAとNSの終焉!げっ、げっ...。P.s. faaさん、恥をかかないようにね。 123456789101112...41 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
なぜスプラッシュするのですか？自分の無教養を責めてくれる人を探しているのですか？DDD
マジかよ！何がキャッチなんだ！))
私にとってNSは、静止した市場でしか通用しない分類法の 一つです。理路整然とした答えが返ってこないので質問しているのです。
PS.私は、フォーラムの参加者の文盲や無教養について気にしない - 私は、個人的に好きな私に興味を持っています。
私にとって、NSは固定相場でしか通用しない分類法の一つです。根拠のある答えが返ってこないので、質問しているのです。
PS.私は、フォーラムのメンバーの識字率や非識字率には関心がありません。私が関心を持っているのは、私個人であり、私の非常に個人的なお気に入りなのです。
faaさん、定常性の意味わかってますか？
FAA、静止画の意味わかってる？
まだ俺の風呂場にいるのかよw
だから、わかっていないのか...。
また、ニューラルネットワークを 予測に利用するためには、プロセスの定常性は必要ない。それは万が一を考えてのことです。
私にとってNSは、固定相場でのみ通用する分類方法です。根拠ある答えが返ってこないから質問しているのです。
私の意見 - NSは非定常性を好まない。それは、長い学習曲線を必要とするアルゴリズムであるためだ。つまり、予期せぬ軌道の変化に素早く対応するグリッドなど存在しないのだ。もちろん、ネットワークの構造そのものが非定常性の性質に関する先験的なデータを含んでいれば話は別だが。しかし、NSの良さは、先験的なデータがなくても、集合自体がパターンを選んでくれることを期待して構築できることですから、これはまさに私が他の高速なアルゴリズムよりもNSを好む場合なのです。言い換えれば、結論は以下の通りです：もし、どのようなモデルが規則性（非定常性を含む）の根底にあるのか見当がつかない場合は、NSを使用します。そうでなければ、紙の上にモデルを記述し、行列/微分/その他の形式で、いくつかの良い回帰アルゴリズム（または分類、クラスタリング - 問題に応じて）を取る方がよいでしょう。とはいえ、大体、同じアルゴリズムで理論的に構築されたNSを学習させることができますので、原理的には問題ないのですが。
私見ですが、NSは非定常性を嫌います。なぜなら、NSは長い学習アルゴリズムだからです。つまり、予期せぬ軌道の変化に素早く反応するグリッドなど存在しないのだ。もちろん、ネットワークの構造そのものが非定常性の性質に関する先験的なデータを含んでいれば話は別だが。しかし、NSの良さは、先験的なデータがなくても、集合自体がパターンを選んでくれることを期待して構築できることですから、これはまさに私が他の高速なアルゴリズムよりもNSを好む場合なのです。言い換えれば、結論は以下の通りです：もし、どのようなモデルが規則性（非定常性を含む）の根底にあるのか見当がつかない場合は、NSを使用します。そうでなければ、紙の上にモデルを記述し、行列/微分/その他の形式で、いくつかの良い回帰アルゴリズム（または分類、クラスタリング - 問題に応じて）を取る方がよいでしょう。もっとも、大体において、同じアルゴリズムで理論的に構築されたNSの学習も可能なので、原理的には問題ないのですが。
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NSの場合、定常性は必要ありません。
グラフ上の2次元の定常過程は、まっすぐな水平線（またはそれに近い線）である。H.l.は、予測するためにNSである必要すらありません。
私の考えでは、NSは長い学習アルゴリズムであることから、非定常性を好まないのだと思います。つまり、予期せぬ軌道の変化に素早く対応するグリッドなど存在しないのだ。もちろん、ネットワークの構造そのものが非定常性の性質に関する先験的なデータを含んでいれば話は別だが。しかし、NSの良さは、先験的なデータがなくても、集合自体がパターンを選んでくれることを期待して構築できることですから、これはまさに私が他の高速なアルゴリズムよりもNSを好む場合なのです。言い換えれば、結論は以下の通りです：もし、どのようなモデルが規則性（非定常性を含む）の根底にあるのか見当がつかない場合は、NSを使用します。そうでなければ、紙の上にモデルを記述し、行列/微分/その他の形式で、いくつかの良い回帰アルゴリズム（または分類、クラスタリング - 問題に応じて）を取る方がよいでしょう。とはいえ、大体、同じアルゴリズムで理論的に構築されたNSを学習させることができますので、原理的には問題ないのですが。
私の考えでは、NSは長い学習アルゴリズムであることから、非定常性を好まないのだと思います。つまり、 予期せぬ軌道の変化に素早く対応するグリッドなど 存在しないのだ。
では、なぜ使うのだろう？))) ネットがリアルタイムで動いている場所を知っている人はここにいますか？
NSに来る人はたいてい、テクニカル分析への不満から、一方で、実は誰も持っていないインディケータを手に入れようとする。しかし、これらのすべての人々は、問題は市場の非定常性（可変モと分散）にあることを理解していない、と奇跡の指標の不在ではなく、TSは、このニュアンスを考慮に入れていない場合は、任意のシステムは、NSを持つかどうか、腐って、必ずしも預金を失う傾向にあります。ですから、TAと同じようにNSでも成功する可能性があります。しかし、TAアルゴリズムがより単純で、その内部構造が明確で、より速く動作し、異なる適応のバリエーションが可能であることから、TAが望ましいとされています。それでもTAやNSで勝つ--それはカジノの経験者の勝利であり、それ以上ではない。
PS.この掲示板で何度も書いていますが、ちょうど NSについての私の疑念を確認することになりました。
NSに来る人はたいてい、テクニカル分析への不満から、一方で、実は誰も持っていないインディケータを手に入れようとする。しかし、これらのすべての人々は、問題は市場の非定常性（可変モと分散）にあることを理解していない、と奇跡の指標の不在ではなく、TSは、このニュアンスを考慮に入れていない場合は、任意のシステムは、NSを持つかどうか、腐って、必ずしも預金を失う傾向にあります。ですから、TAと同じようにNSでも成功する可能性があります。しかし、TAアルゴリズムがより単純で、その内部構造が明確で、より速く動作し、異なる適応のバリエーションが可能であることから、TAが望ましいとされています。それでもTAやNSで勝つ--それはカジノの経験者の勝利であり、それ以上ではない。
PS.この掲示板で何度も書いていることですが、NSに対する疑念が晴れました。
以上、終わり......でした。
金融市場におけるTAとNSの終焉!げっ、げっ...。
P.s. faaさん、恥をかかないようにね。