Биоморфные нейросетевые архитектуры для систем искусственного интеллекта следующего поколения: как и зачем? - Вадим ФилипповСеминар русскоязычного сообщества...
Попробовал копулы, кодеры, табула ганы, кодеро-ганы. гмм пока непревзойден. Копулы неплохо. Нейросетевые технологии пока в аутсайдерах для табличных данных, досадно.
если надо больше данных - пока только гмм.
Максим, а были пробы Neural Turing machine? в каком фреймворке и какие успехи?
Всех с Наступающим Новым Годом и исполнения всего самого желанного!
Максим, а были пробы Neural Turing machine? в каком фреймворке и какие успехи?
Всех с Наступающим Новым Годом и исполнения всего самого желанного!
Привет, с НГ. Нет. Больше интересуюсь генеративными моделями сейчас, они ближе к Тьюрингу, если нельзя отличить искусственный ряд от настоящего. На самом деле, правильное решение применения МО к рынку уже найдено, остались нюансы. Нужно просто правильно смоделировать concept drift и обучиться
Maxim Dmitrievsky: Привет, с НГ. Нет. Больше интересуюсь генеративными моделями сейчас, они ближе к Тьюрингу, если нельзя отличить искусственный ряд от настоящего. На самом деле, правильное решение применения МО к рынку уже найдено, остались нюансы. Нужно просто правильно смоделировать concept drift и обучиться
...правильное решение применения МО к рынку уже найдено... И каково это решение? Полагаю решений некое множество конкурирующих)
И что с моделированием concept drift? Обратные связи не помогают?
...правильное решение применения МО к рынку уже найдено... И каково это решение? Полагаю решений некое множество конкурирующих)
И что с моделированием concept drift? Обратные связи не помогают?
И концептуально что больше предполагаем:
- Постепенное изменение со временем
- Периодические или циклические изменения
- Внезапное или резкое изменение
или включаем всё разом?
надо смотреть что конкретно меняется и подо что заточена тс. То, что меняется -моделировать, т.е. создавать искусственные ряды. Посмотреть в каком диапазоне изменения, на истории. Одного какого-то решения нет, но по ситуации можно заставить работать и довольно долго. Обратные связи для моделирования норм, например рекуррентные gan'ы, но до них не добрался пока. А сам классификатор для модели может быть любой
обычно все упирается в довольно тривиальные вещи типа смещения среднего приращений и дисперсии, которое нужно менять. А кластеризация волатильности отлично моделируется
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
Читая ветку (точнее в попытках прочитать), сложилось устойчивое впечатление что закрытые чаты с модерацией - очень даже полезная штука))
По делу просьба - выкладывали подборку литературы по сабжу. Не затруднит ещё раз ссылку плиз, @Maxim Dmitrievsky, Aleksey Nikolayev
Вспомнил, что давал ссылку на этот архив. Там буквально зачитаться на первое время
https://codernet.ru/books/python/?page=1
Биоморфные нейросетевые архитектуры для систем ИИ
алё! у вас чо, интернет кончился?
С наступающим!
;)алё! у вас чо, интернет кончился?
С наступающим!
;)Всех заблокировали одновременно.
С наступающим новым годом всех!
Попробовал копулы, кодеры, табула ганы, кодеро-ганы. гмм пока непревзойден. Копулы неплохо. Нейросетевые технологии пока в аутсайдерах для табличных данных, досадно.
если надо больше данных - пока только гмм.
Максим, а были пробы Neural Turing machine? в каком фреймворке и какие успехи?
Всех с Наступающим Новым Годом и исполнения всего самого желанного!
Максим, а были пробы Neural Turing machine? в каком фреймворке и какие успехи?
Всех с Наступающим Новым Годом и исполнения всего самого желанного!
С новым годом!!! в сибири уже наступил)))))
Максим, а были пробы Neural Turing machine? в каком фреймворке и какие успехи?
Всех с Наступающим Новым Годом и исполнения всего самого желанного!
Привет, с НГ. Нет. Больше интересуюсь генеративными моделями сейчас, они ближе к Тьюрингу, если нельзя отличить искусственный ряд от настоящего. На самом деле, правильное решение применения МО к рынку уже найдено, остались нюансы. Нужно просто правильно смоделировать concept drift и обучиться
...правильное решение применения МО к рынку уже найдено... И каково это решение? Полагаю решений некое множество конкурирующих)
И что с моделированием concept drift? Обратные связи не помогают?
И концептуально что больше предполагаем:
- Постепенное изменение со временем
- Периодические или циклические изменения
- Внезапное или резкое изменение
или включаем всё разом?
...правильное решение применения МО к рынку уже найдено... И каково это решение? Полагаю решений некое множество конкурирующих)
И что с моделированием concept drift? Обратные связи не помогают?
И концептуально что больше предполагаем:
- Постепенное изменение со временем
- Периодические или циклические изменения
- Внезапное или резкое изменение
или включаем всё разом?
надо смотреть что конкретно меняется и подо что заточена тс. То, что меняется -моделировать, т.е. создавать искусственные ряды. Посмотреть в каком диапазоне изменения, на истории. Одного какого-то решения нет, но по ситуации можно заставить работать и довольно долго. Обратные связи для моделирования норм, например рекуррентные gan'ы, но до них не добрался пока. А сам классификатор для модели может быть любой
обычно все упирается в довольно тривиальные вещи типа смещения среднего приращений и дисперсии, которое нужно менять. А кластеризация волатильности отлично моделируется