記事「多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム（その3）：ストラテジーテスターとの統合 - 概要(I)」についてのディスカッション

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多層パーセプトロンは、非線形分離可能な問題を解くことができる単純なパーセプトロンを進化させたものです。バックプロパゲーションアルゴリズムと組み合わせることで、このニューラルネットワークを効果的に学習させることができます。多層パーセプトロンとバックプロパゲーション連載第3回では、このテクニックをストラテジーテスターに統合する方法を見ていきます。この統合により、取引戦略を最適化するためのより良い意思決定を目的とした複雑なデータ分析が可能になります。この記事では、このテクニックの利点と問題点について説明します。

必要なコントロールをどのように実装するかを考えた後、私は展開するためのアーキテクチャを設計しました。このプロセスは不要に思えるかもしれないし、ばかばかしいとさえ思えるかもしれませんが、開発にとって非常に重要なことです。

Figmaを使って、後にドキュメントやリファレンスとして使うものをデザインしました。


作者: Jonathan Pereira

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