記事「ニューラルネットワークが簡単に（第22部）：回帰モデルの教師なし学習」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2022.11.03 09:03 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第22部）：回帰モデルの教師なし学習」はパブリッシュされました: モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。 モデルテストのパラメータは同じでした（EURUSD、H1、過去15年、指標のデフォルト設定）。エンコーダに過去10回分のローソク足に関するデータを入力します。デコーダは、過去40個のローソク足をデコードするように訓練されます。テスト結果は下のチャートのとおりです。新しいローソク足の形成が完了するたびに、エンコーダにデータが入力されます。 このチャートからわかるように、回帰モデルの教師なし事前学習において、この手法が有効であることが確認されましました。モデルのテスト訓練では、20回の訓練エポックの後、モデルの誤差は9%以下の損失率でほぼ安定しました。また、少なくとも過去30回の繰り返しに関する情報は、モデルの潜在的な状態に保存されます。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 理由: キャンセル 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
新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第22部）：回帰モデルの教師なし学習」はパブリッシュされました:
モデルと教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。今回は、回帰モデルの学習に適用した場合のオートエンコーダの特徴について提案します。
モデルテストのパラメータは同じでした（EURUSD、H1、過去15年、指標のデフォルト設定）。エンコーダに過去10回分のローソク足に関するデータを入力します。デコーダは、過去40個のローソク足をデコードするように訓練されます。テスト結果は下のチャートのとおりです。新しいローソク足の形成が完了するたびに、エンコーダにデータが入力されます。
このチャートからわかるように、回帰モデルの教師なし事前学習において、この手法が有効であることが確認されましました。モデルのテスト訓練では、20回の訓練エポックの後、モデルの誤差は9%以下の損失率でほぼ安定しました。また、少なくとも過去30回の繰り返しに関する情報は、モデルの潜在的な状態に保存されます。
作者: Dmitriy Gizlyk