O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 82

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A entrada de uma rede neural deve ser de dados bem pré-processados e estruturados relevantes para a tarefa. O escalonamento de recursos, a normalização e a codificação de variáveis categóricas ajudam a melhorar o desempenho. A escolha de recursos significativos, a remoção de ruídos e a garantia de consistência no formato dos dados são fundamentais para o treinamento de um modelo de rede neural eficiente e preciso.
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Рaра Нoth #:
O método matemático só funciona aqui, ou seja, a filtragem dos valores de entrada por prioridade, sem alterar os valores e seu número. Deve haver dois modelos síncronos, um é um filtro e o outro é um preditor. O fato de você perseguir incessantemente esses ruídos nunca será bom. Você deve combinar tudo o que é possível e muito mais nesse método. Não tenhoideia de como fazer uma implementação adequada, mas o fato de que as informações são precisas nem sequer é discutido.

A ideia é absolutamente sensata, mas as realizações nem sempre satisfazem o critério de graalidade :)

https://www.mql5.com/ru/articles/11147 - uma possível implementação chegou

 
Maxim Dmitrievsky #:

A ideia é absolutamente sólida, mas as implementações nem sempre satisfazem o critério de graalidade :)

https://www.mql5.com/ru/articles/11147 - chegou a possível implementação

É possível memorizar a história sem essas perversões, nem de longe. Veja como o som é convertido, ao ajustar alguns decibéis de acordo com uma fórmula, ele é analisado em hormônios, ou seja, são obtidas as frequências puras que o compõem. Isso é aproximadamente a mesma coisa, mas todos os neurônios fazem isso e analisam os dados de entrada, selecionando a interpretação correta para cada grupo, comparando-os entre si e com o histórico de citações, tentando captar a lógica correta entre tudo isso
 
Рaра Нoth #:
É possível memorizar a história sem essas perversões. Nem de longe. Veja como o som é convertido: ao ajustar alguns decibéis de acordo com uma fórmula, ele é dividido em hormônios, ou seja, são obtidas as frequências puras que o compõem. Isso é praticamente a mesma coisa, mas todos os neurônios fazem isso.
Você mesmo fez isso ou está inventando?
 
Forester #:
Você mesmo fez isso ou está inventando?
Eu mesmo não fiz, mas vi o resultado com meus próprios olhos e captei toda a essência de uma vez, acreditando ou não em seus problemas.
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Рaра Нoth #:
É possível memorizar a história sem essas perversões, nem de longe. Veja como o som é convertido, ao ajustar alguns decibéis de acordo com uma fórmula, ele é analisado em hormônios, ou seja, são obtidas as frequências puras que o compõem. Isso é aproximadamente a mesma coisa, mas os neurônios fazem tudo e analisam os dados de entrada dessa forma, selecionando a interpretação correta para cada grupo, comparando-os entre si e com o histórico de citações, tentando captar a lógica correta entre tudo isso

Parece que você não entendeu o que foi escrito. Acho que a resposta foi sobre o uso de dois modelos, não sobre a decomposição de uma série. Essas são coisas diferentes.

 
Рaра Нoth #:
Eu não fiz isso, mas vi o resultado com meus próprios olhos e captei toda a essência de uma vez, para acreditar ou não em seus problemas.
A série temporal financeira não é um som e não pode ser decomposta em harmônicos. Uma nota pura que soa por apenas 1 segundo é 500-1000 oscilações de um sinal periódico (aproximadamente uma onda senoidal). Somente um sinal periódico (que se repete centenas ou milhares de vezes e não muda com o tempo) pode ser decomposto em harmônicos.
Você já viu ondas com o mesmo período e amplitude 1000 vezes seguidas em uma série financeira? Você pode ficar rico com uma onda senoidal no 10º período. E no milésimo, todo o dinheiro do mundo estará em seu bolso.
Tudo é aleatório aqui, às vezes uma onda, às vezes três, e, para variar, cinco ondas podem passar, de modo que, mais tarde, você pode pegar todos que entraram em um flat desse tipo.
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Forester #:
A série temporal financeira não é um som e não pode ser decomposta em harmônicos. Uma nota pura que soa apenas 1 segundo é 500-1000 oscilações de um sinal periódico (aproximadamente uma onda senoidal). Somente um sinal periódico (que se repete centenas ou milhares de vezes e não muda com o tempo) pode ser decomposto em harmônicos.
Você já viu ondas com o mesmo período e amplitude 1000 vezes seguidas em uma série financeira? Você pode ficar rico com uma onda senoidal no 10º período. E no milésimo, todo o dinheiro do mundo estará em seu bolso.
É tudo aleatório, às vezes uma onda, às vezes três, e, para variar, até mesmo cinco ondas podem passar, de modo que, mais tarde, você pode pegar todos que entraram em um flat desse tipo.

Bem, em geral, você pode decompor qualquer série, mas se ela não for periódica, não é necessário usar a decomposição para o fim a que se destina.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Bem, em geral, você pode decompor qualquer série, mas se ela não for periódica, não é necessário usar a decomposição para o fim a que se destina.

Qual é o sentido de decompô-la se ela não for periódica?
Cada janela de período terá uma forma diferente do gráfico (sinal para alguns). Assim, em cada período após a decomposição do gráfico aleatório, haverá um conjunto aleatório de frequências, fases e amplitudes. Não é possível encontrar padrões nem lá nem cá.
Em um sinal periódico, o período é facilmente determinado, mas aqui não há período, ou seja, há uma janela de tamanho aleatório (duração do período).

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Forester #:

Qual é o objetivo de decompô-lo se ele não for periódico?
Cada janela de período terá uma forma diferente do gráfico (sinal para alguns). Assim, em cada período após a decomposição do gráfico aleatório, haverá um conjunto aleatório de frequências, fases e amplitudes. Nenhuma regularidade pode ser encontrada ali ou acolá.

Você pode tentar :)

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