Обсуждение статьи "Эксперименты с нейросетями (Часть 5): Нормализация входных параметров для передачи в нейросеть"
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
Опубликована статья Эксперименты с нейросетями (Часть 5): Нормализация входных параметров для передачи в нейросеть:
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
Методы нормализации могут варьироваться в зависимости от типа данных и задачи, которую мы пытаемся решить. Например, для изображений часто используются методы нормализации, такие как нормализация по среднему и стандартному отклонению (z-нормализация) и нормализация по минимуму и максимуму (мин-макс нормализация). Однако, для других типов данных, таких как звуковые сигналы или текстовые данные, может быть более эффективным использование других методов нормализации.
Для звуковых сигналов, например, часто используется нормализация по максимальной амплитуде, где все значения сигнала масштабируются в диапазон от -1 до 1. Для текстовых данных может быть полезной нормализация по количеству слов или символов в предложении.
Кроме того, в некоторых случаях может быть полезной нормализация не только входных данных, но и целевых переменных. Например, в задачах регрессии, где целевая переменная имеет большой диапазон значений, может быть полезной нормализация целевой переменной, чтобы улучшить стабильность обучения и точность предсказаний.
Нормализация входных параметров является важным шагом в процессе подготовки данных для обучения нейронных сетей. Этот процесс позволяет привести входные данные к определенному диапазону значений, что помогает улучшить стабильность и скорость сходимости обучения. В зависимости от типа данных и задачи, которую мы пытаемся решить, могут быть использованы различные методы нормализации. Кроме того, в некоторых случаях может быть полезной нормализация не только входных данных, но и целевых переменных.
Автор: Roman Poshtar