Discussão do artigo "Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas" - página 3

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A ser continuado.

4. Agrupamento de propagação de afinidade (AP), consulte http://dx.doi.org/10.1126/science.1136800 

> library(apcluster)
> d.apclus <- apcluster(negDistMat(r=2), x)
> cat("affinity propogation optimal number of clusters:", length(d.apclus@clusters), "\n")
affinity propogation optimal number of clusters: 34 (!?)
> heatmap(d.apclus)

5. Gap Statistic for Estimating the Number of Clusters (Estatística de lacunas para estimar o número de clusters). Consulte também alguns códigos para obter uma boa saída gráfica.

gráfico. Tentando de 2 a 10 clusters aqui:

> library(cluster)
> clusGap(x, kmeans, 10, B = 100, verbose = interactive())
Clustering k = 1,2,..., K.max (= 10): .. done
Bootstrapping, b = 1,2,..., B (= 100)  [one "." per sample]:
.................................................. 50 
.................................................. 100 
Clustering Gap statistic ["clusGap"].
B=100 simulated reference sets, k = 1..10
 --> Number of clusters (method 'firstSEmax', SE.factor=1): 6

6. Para dados de alta dimensão

#10  Also for high-dimension data is the pvclust library which calculates 
#p-values for hierarchical clustering via multiscale bootstrap resampling.
library(pvclust)
library(MASS)
> x.pc <- pvclust(x)
Bootstrap (r = 0.5)... Done.
Bootstrap (r = 0.6)... Done.
Bootstrap (r = 0.7)... Done.
Bootstrap (r = 0.8)... Done.
Bootstrap (r = 0.9)... Done.
Bootstrap (r = 1.0)... Done.
Bootstrap (r = 1.1)... Done.
Bootstrap (r = 1.2)... Done.
Bootstrap (r = 1.3)... Done.
Bootstrap (r = 1.4)... Done.
> plot(x.pc)
> lines(x.pc)
> pvrect(x.pc)
> seplot(x.pc, type="au")

> pvpick(x.pc)
$clusters
$clusters[[1]]
[1] "DX"  "ADX"

$clusters[[2]]
 [1] "DIp"    "ar"     "cci"    "cmo"    "macd"   "osma"  
 [7] "rsi"    "fastK"  "fastD"  "slowD"  "SMI"    "signal"

$clusters[[3]]
[1] "chv" "vol"


$edges
[1] 11 12 13

obtive resultados diferentes de 2 a 34 (!?). O último cálculo com o pvclust me parece ser o resultado mais plausível. Agora precisamos decidir o que fazer com ele

 

vlad1949

Obtive resultados diferentes de 2 a 34 (!?). No último cálculo com o pvclust , parece-me que os resultados são os mais plausíveis. Agora preciso decidir o que fazer com ele

Caro Vlad!

Não consegui acessar o código que você descreveu. Então, se você puder me explicar passo a passo.

O objetivo do agrupamento.

A partir de um determinado conjunto de preditores, selecionar aqueles que têm uma relação e influência em uma variável-alvo específica. Além disso, cada variável-alvo, enfatizo cada uma, não um conjunto delas, tem poder preditivo para um valor dentro de uma classe. Ou seja, para a classe "longo-curto", alguns dos valores do preditor têm mais relação com os longos, por exemplo, e alguns têm mais relação com os curtos. Já escrevi que, para a classe "incremento de preço positivo - incremento de preço negativo", não consegui encontrar um único indicador que tivesse essa propriedade.

Segue-se que o agrupamento deve separar um preditor separado em grupos, e isso é agrupamento com um professor. O agrupamento sem um professor não é interessante.

PS.

Essa declaração de problema tem semelhanças com o valor de importância gerado por pacotes, como o rf, mas, sem exceção, todos os valores semelhantes não podem ser usados. Todos esses algoritmos funcionam bem em conjuntos de preditores que não têm poder preditivo seletivo de todos os valores da classe.

De alguma forma.

 
vlad1949:

Não vejo nenhum problema com um Consultor especialista em várias moedas. Se o Expert Advisor for multimoeda, será ainda mais conveniente, porque há restrições com indicadores no Expert Advisor multimoeda, mas não há nenhuma no Expert Advisor. Se for um EA múltiplo, chamar o R de cada EA criará uma nova instância do R, e há 32 pares desse tipo no MT4 - até as minhas sobrancelhas.

Testes. Bem-sucedido. É verdade que é muito lento.

[Excluído]  
Todos podem apreciar aqui uma das melhores implementações de aplicativos de redes neurais profundas até o momento, com o exemplo da classificação de imagens.
MetaMind Vison Labs - General Image Classifier
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  • www.metamind.io
This demo allows you to use a state-of-the-art classifier that can classify (automatically label) an unseen image into one of 1000 pre-defined classes. How can I use this? Just drag and drop your images into the "Upload Your Image" button or click it to select a file from your computer. You can also simply copy and paste the url of an...
 
Você não pode comparar o que está aqui com o que está aqui? Reshetov's?
 

faa1947:
А нельзя ли сравнить то, что здесь, с тем, что здесь? У Решетова?

Depois dessapassagem (Mas o VMR já é muito mais forte que o ser humano) , não li mais nada.

E não há nada com que compará-la. Não encontrei a teoria mundialmente desconhecida e o VMR(!?) nem na Internet nem em artigos.

 

vlad1949:


Depois dessapassagem(Mas o VMR já é muito mais forte que um ser humano) , não li mais nada.

Não li Pasternak, mas eu o condeno © Popular dizendo

Bem, ninguém o obriga a ler se não gostar de algo. É a Internet, não o programa escolar obrigatório sobre literatura.

Portanto, não é necessário informar a alguém sobre o que você não leu. Afinal de contas, se todos começarem a publicar esses relatórios, o mecanismo do dyk no fórum não resistirá.

vlad1949:

E não há nada com que comparar. Não encontrei a teoria mundialmente desconhecida e o VMR(!?) nem na Internet nem em artigos.

É um caso difícil. Sinto muito por sua perda.
 
Reshetov:

Portanto, não é necessário informar a alguém sobre algo que você não leu. Afinal, se todos começarem a publicar essas denúncias, nenhum mecanismo de fórum será capaz de suportá-las.

Isso é 5! Não consigo imaginar um humor mais sutil. :)
 

faa1947:
А нельзя ли сравнить то, что здесь, с тем, что здесь? У Решетова?

Com toda a seriedade. Não é sério comparar o tópico "Aprendizado profundo" com o que é apresentado no blog e orgulhosamente chamado de "Teoria". A primeira foi desenvolvida e continua sendo desenvolvida pelos esforços de duas grandes universidades. Há realizações práticas bem-sucedidas. Ele foi testado por muitas pessoas em projetos práticos reais. Há uma implementação em R. Para mim, como usuário, isso é o mais importante.

O segundo é o desenvolvimento de uma única pessoa (provavelmente um programador talentoso) que ainda não foi levado à implementação prática. As ideias expressas no blog podem ser produtivas, mas esse é um trabalho para pesquisadores, não para usuários (comerciantes). Você pode ver nos comentários que ele está ofendido com a má compreensão de sua grande teoria. Isso é normal. Todos os inventores enfrentam isso (mal-entendidos). A propósito, não tive a intenção de ofender ninguém.

Aqui vai uma sugestão: Discuta o tópico de Reshetov em seu blog ou em um tópico separado (se ele o organizar).

Opiniões e considerações sobre o tópico do artigo - "Redes neurais profundas" - são bem-vindas aqui.

Sem ofensa.

Boa sorte

 
vlad1949:
Eu exagerei. Retiro minha oferta.
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