Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2253
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
Autoencoders are more suitable for compressing data to lower dimensions or generating semantic vectors from it. Where GANs are more suitable for generating data
https://medium.com/lis-computer-vision-blogs/gans-cgans-ae-aae-ave-caae-cave-2e7d23255b52
я думаю, что результаты смазанные получаются из-за компрессии данных. Даже если увеличить кол-во нейронов, все равно происходит некое сжатие, перекладка в другое распределение. Новые данные всегда будут размазанными, сглаженными и т.п. А мне не нужна мазня, мне нужны правдоподобные семплы.
Точно такую же мазню можно получить сжав признаки PCA, потом загнав их в GMM, а затем распаковав из PCA. Я так делал, получалась тоже мазня.
Кодер - это PCA + GMM в одном флаконе, если проводить аналогию
Кто либо пробовал метод релевантных векторов?
будешь первым
Точно такую же мазню можно получить, сжав признаки PCA, потом загнав их в GMM, а затем распаковав из PCA. Я так делал, получалась тоже мазня.
Кодер - это PCA + GMM а одном флаконе, если проводить аналогию
ну так оставь все компоненты РСА и не будет мазни, будет четкая картинка
будешь первым
ну так оставь все компоненты РСА и не будет мазни, будет четкая картинка
не будет, при обратном преобразовании нагенеренного добавляется много шума
а может и нет.. но похоже на тоне будет, при обратном преобразовании нагенеренного добавляется много шума
не понял, гмм уже добавляет шум ? или как?
не понял, гмм уже добавляет шум ? или как?
я не думал особо, просто предположение на основании ковыряний
гмм даст тебе фичи, которые пса раньше не видел. Но похожие на те, что видел. При обратной трансформации это может как-то повлиять, наверное. Добавить шума.
Это предположение.я не думал особо, просто предположение на основании ковыряний
гмм даст тебе фичи, которые пса раньше не видел. Но похожие на те, что видел. При обратной трансформации это может как-то повлиять, наверное. Добавить шума.
Это предположение.тут уже я что то запутался...
any way РСА линеен он ничего не искажает, если есть все компоненты то можно собрать обратно то что ты разложил без потерь
тут уже я что то запутался...
any way РСА линеен он ничего не искажает, если есть все компоненты то можно собрать обратно то что ты разложил без потерь
значит где-то в другом подводные камни. С картинками работает хорошо с PCA, с котировками с ним хуже, хоть и быстрее
ну оно и понятно.. картинки с цифрами легко предсказываются, а рынок нестационарный. На нем твой PCA не решает, компоненты перестают быть актуальными при изменении волатильности или еще чего.
как и цифровые фильтры ))
На нем твой PCA не решает, компоненты перестают быть актуальными при изменении волатильности
Не понял о чем ты , но..
если ты сложишь все компоненты РСА на новых данных то получишь туже цену тик в тик, так что ... что ты имеешь ввиду под актуальностью я хз
Не понял о чем ты , но..
если ты сложишь все компоненты РСА на новых данных то получишь туже цену тик в тик, так что ... что ты имеешь ввиду под актуальностью я хз
короче давай за пса потом поговорим, я спать хочу )
кодеры не вкатили эмпирически