Kohonen e Padrões
Acontece que sim. E eu apagarei este fio também se eles vão sujá-lo novamente.
Como você deve se lembrar, eu sou um daqueles que era exatamente contra as inundações, mas não acho que apagar todos os postos seja a resposta. Havia muitos posts interessantes sobre o assunto. As pessoas gastaram tempo, esforço, e você acha que tem o direito de apagar algo que não é seu! Isto foi discutido no fórum cerca de um ano atrás e o pacote decidiu que o fio não pertencia ao tópico inicial. A escolha é, naturalmente, sua.
P.S. Como uma saída, vejo, no caso de inundações, criar um novo fio chamado XXXXX1 ou XXXXX Continuação1 e ainda deixar o antigo.
Como você deve se lembrar, eu sou um daqueles que era exatamente contra as inundações, mas não acho que apagar todos os postos seja a resposta. Havia muitos posts interessantes sobre o assunto. As pessoas gastaram tempo, esforço, e você acha que tem o direito de apagar algo que não é seu! Isto foi discutido no fórum cerca de um ano atrás e o pacote decidiu que o fio não pertencia ao tópico inicial. A escolha é, naturalmente, sua.
P.S. Como uma saída, parece-me, desta forma - em caso de inundação, criar um novo fio com o nome XXXXX1 ou XXXXX Continuação1 e , ao mesmo tempo, deixar o antigo.
Interessante pode ter sido, mas valioso não é. Vamos encerrar o assunto neste ponto, especialmente porque você não pode devolvê-lo.
Qual é o truque para uma rede Kohonen? Por que procurar por padrões com ele? Não estou procurando por padrões no MAKD, mas minha opinião é que não há nada estacionário lá. Exceto por divergência).
No agrupamento do espaço de entrada.
Grosseiramente falando, a diferença é a seguinte:
Enquanto um perseptron, por exemplo, procura padrões entre entradas e saídas, o que é essencialmente reconhecimento, uma rede Kohonen procura grupos densos de entradas, alocando-os em clusters separados.
Por que não? Podemos tentar divergência também.
Em brechas ou saltos bruscos anormais, a rede muitas vezes mente. Foi treinado apenas 4 dias antes e não houve nenhuma situação desse tipo. Mas na véspera era uma beleza!
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E hoje, também, ela aprendeu um pouco com o dia anterior.
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E outras opções que a rede oferece são, - este é um treinamento de 15 dias.
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Não estou recebendo fotos claras quando as coloco aqui...
E foi assim que as previsões para o dia seguinte foram feitas nos 5 dias de treinamento anteriores. O azul está à frente onde ainda não havia dados. É claro que não é perfeito, mas me parece promissor.
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E isto é o que as previsões para o dia seguinte pareciam quando aprendemos os 5 dias anteriores. O azul está à frente onde os dados ainda não estavam disponíveis. É claro que não é perfeito, mas me parece promissor.
Este é o nosso caminho!
As duas últimas fotos são as certas. Você pode ver imediatamente o que é o quê.
Nada mal.
ANG3110, se você tiver a possibilidade, forneça os dados para M15 no formato da última foto e comente, por favor, sobre a última foto. Qual é a razão de múltiplas implementações do predicado NS?
Agora, esse é o nosso jeito!
As duas últimas fotos são as fotos certas. Você pode ver imediatamente o que é o quê.
Nada mal.
ANG3110, se você tiver uma possibilidade, forneça os dados para M15 no formato da última foto e comente, por favor, sobre a última foto. Qual é a razão de muitas realizações do NS-predictor?
Na penúltima imagem, apesar de o número de barras previsto para a frente ser o mesmo, é igual à duração do dia, mas para aprender diferentes etapas médias são utilizadas 24,48,72.96 e 120 horas. É por isso que existem cinco variantes de previsão, embora apenas a de 24 horas - é vermelha - seja muito diferente das outras.
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Boa tarde.
Alguém tentou procurar por padrões (na MACD, por exemplo) usando a rede da Kohonen?
Em caso afirmativo, por favor, me informe sobre suas impressões e experiências.
Se alguém tiver idéias semelhantes - convido a conversar. De preferência aqui, se for sério, para enviar um e-mail.
Um grande pedido para escrever sobre o tema e especificamente.