Практические алгоритмы архитектур нейросетей - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
я только приведу цитату человека, который в НС разбирается лучше меня... а умники которые не понимают сути прогнозирования пусть дальше херней страдают...
Нейросети - удобный способ "незаметного" решения сложных многомерных уравнений.
не удобный -- универсальный, так наверное правильней :) .
Суть нейросетей - уловить экстремум искомой сложной функции. Чаще всего - локальный. Иногда и редко - глобальный. В эффективном поиске глобального помогают генетические алгоритмы.
Суть работы нейронов мозга тоже можно описать безобразно просто :) .
Это не суть, это целевая функция, способ достижения цели. А цели могут быть разные.
Поиск экстремума -- реже всего -- сети Хопфилда и иже с ними. А чаще всего аппроксимация и классификация.
Про генетику неправда -- ее применяют только когда дело швах. Для преодоления локальных экстремумов есть много методик.
Другими словами, нейросеть - хороший аппроксиматор некой "очень сложной" функции, скорее даже определенного сочетания нескольких относительно простых функций.
Универсальный :) .
Собственно, любой трейдинг, автоматический он, или нет и вне зависимости от используемого типа анализа сводится к обнаружению либо средних либо паттернов(м.б. паттернов средних). Так в чем проблемма?
Какой ответ вы хотите услышать на свой вопрос?
Какой ответ вы хотите услышать на свой вопрос?
Что есть лучшее?
Для целей трейдинга, разумеется.
Что есть лучшее?
Для целей трейдинга, разумеется.
Неужто самостоятельно догадаться не в состоянии? То, что приносит профит.
Неужто самостоятельно догадаться не в состоянии? То, что приносит профит.
Решетов, перестаньте думать мои мысли.
Неужто самостоятельно догадаться не в состоянии? То, что приносит профит.
Благодарю! А я то думал, что дядьки здесь поумнее меня...
Неужто самостоятельно догадаться не в состоянии? То, что приносит профит.
да нет же, то что приносит удовольствие
Кстати, а что такое "сайт Teuvo"?
сайт автора метода: SOM Toolbox 2.0 Teuvo Kohonen'a, настоятельно рекомендую ..
Материал с объяснением метода обратного распространения ошибки попробую сделать к концу недели.
Валютные рынки это на 99% это психология, поэтому нечеткая нейрологика будут на нем еще долго рулить.
... Суть работы нейронов мозга тоже можно описать безобразно просто :) .
Это не суть, это целевая функция, способ достижения цели. А цели могут быть разные.
Поиск экстремума -- реже всего -- сети Хопфилда и иже с ними. А чаще всего аппроксимация и классификация.
... Для преодоления локальных экстремумов есть много методик.
Универсальный :) .
А вот разбор дейтельности мозга человека, я бы лучше вообще не касался .. будете выглядеть умнее ))))
Экстремумы, аппроксимация и классификация это детская упрощенность понимания работы нейронный сетей, где нейроны рассматриваются как сумматоры с пороговыми элементы, при этом обучение сетки происходит путем модификации синапсов, но чаще основную оль в обучении играют ключевые алгоритмы внутри узла, то бишь нейрона ..
Насчет слоя сети Хопфилда на выходе я тоже думал, на сегодня одно из ведущих направлений исследования нейронок является как раз ассоциативная память. В чем человека труднее всего изменить, или скорее не возможно, так это это его привычки. Вообще в теории нейроподобной ассоциативной памяти различают автоассоциативную и гетероассоциативную память разница в том что в автоассоциативной памяти происходит запоминание набора эталонов, а в гетероассоциативной запоминается отображение, где запомненный образ может быть восстанавлен по искаженному образу следствие от случайных флуктуаций таких как шумы, . Тот же самый Хопфилд строит строит свои модели нейроподобной ассоциативной памяти систем с большим числом локальных минимумов энергии, матрица обменных взаимодействий между которыми как бы стохастична, т.е. физический подход к нейронным сетям.
А вот разбор дейтельности мозга человека, я бы лучше вообще не касался .. будете выглядеть умнее ))))
Поэтому я и не касался. Впрочем, могу -- структуру мозга я себе хорошо представляю. Но мало ли -- вдруг здесь профессора-биологи через одного. Или кибернетики.
Экстремумы, аппроксимация и классификация это детская упрощенность понимания работы нейронный сетей, где нейроны рассматриваются как сумматоры с пороговыми элементы, при этом обучение сетки происходит путем модификации синапсов, но чаще основную оль в обучении играют ключевые алгоритмы внутри узла, то бишь нейрона ..
Это не я упрощаю... Гг :) . Ассоциативная память -- это решение задачи классификации :) .
Поэтому я и не касался. Впрочем, могу -- структуру мозга я себе хорошо представляю. Но мало ли -- вдруг здесь профессора-биологи через одного. Или кибернетики.
Это не я упрощаю... Гг :) . Ассоциативная память -- это решение задачи классификации :) .
Простите, коллега, но ассоциативное распознавание образа, например при помощи сети Хопфилда,несколько отличается
от постановки задачи классификации, например при помощи дискриминантного анализа.
Хочу сказать, что распознать образ по его, образа, фрагменту, ну например запаху (ассоциация) несколько
отличается, чем отделение зерен от плевел(дискриминация), они процедурально различны.