Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 600
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
Поищите, но проблема в том, что в сети не очень много свежей, системной информации о работе с низкоуровневой структурой НС на уровне весов, т.к. наши исследователи редко опускаются даже до бэкэнда, типа TensorFlow, в основном все крутятся выше или на уровне Theano, Keras, Torch или неувядающего R.
Не нужно говорить глупости. TensorFlow, Theano, Torch и CNTK это и есть низкоуровневые библиотеки автоматического дифференцирования применяемые при обучении глубоких нейросетей. Над ними много надстроек, одна из наиболее распространенных - Keras. Просто для рядового пользователя(не эксперта по нейросетям) удобно (проще и быстрее) пользоваться высокоуровневыми.
Мне интересно, а Вы какими библиотеками пользовались? Поделитесь результатами. Или только слышали о них?
Удачи
Не нужно говорить глупости. TensorFlow, Theano, Torch и CNTK это и есть низкоуровневые библиотеки автоматического дифференцирования применяемые при обучении глубоких нейросетей. Над ними много надстроек, одна из наиболее распространенных - Keras. Просто для рядового пользователя(не эксперта по нейросетям) удобно (проще и быстрее) пользоваться высокоуровневыми.
Мне интересно, а Вы какими библиотеками пользовались? Поделитесь результатами. Или только слышали о них?
Удачи
Ну да, а что бы не говорить глупости нужно внимательнее читать.
Речь была о бэкэнд(back-end), надеюсь не нужно объяснять смысл, а фронтэнд(front-end) - это для работы в интерфейсе с пользователем т.е. более высокий уровень.
А по поводу интереса, Вы может слышали о графах TensorFlow, Protocol Buffers, генерации кода для различных платформ и языков, т.е. по существу низком уровне, так вот и я занимаюсь подобным, только для своей НС и языка MQL.
Вы наверное не слышали - Hlaiman EA Generator.
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
Aleksey Terentev, 2018.01.23 06:39
Да, у меня сложности. Мне трудно понять почему некоторым так тяжело поднять пятую точку и потрудиться.
Да, я тусуюсь в этой ветке и вмешиваюсь в чужие ответы, вместо того что бы конструктивно рассматривать вопросы.
__Давайте конструктивно по обсуждаем вопросы глубокого обучения? применения питона? обучению с учителем по хорошим сигналам?
__Мне вот не с кем пообсуждать. А Вы только что сказали что найти ничего не можете. Ну чтож, не судьба.
Да, я привожу лоховские нравоучения. Ведь оппонент сам применил завуалированную насмешку, перепутал термины и совершил пару логических ошибок.
А также я заранее попросил прощения, ведь писал в чувствах.
А также предлагаю Вам помощь в познании принципов работы инструментов для создания нейросетей. Без какой либо иронии и сарказма.
Надеюсь и Вам, из написанного выше, понятно в каком направлении мне м.б. интересна помочь.
Визуализация графов, топологий НС, сериализация, форматы ProtoBuf, пакетная обработка и импорт/экспорт n-мерных массивах NumPy весов НС и.т.д..
Если Вы располагаете такого рода информацией или опытом реализации, с удовольствием, готов пообсуждать.
Ну да, а что бы не говорить глупости нужно внимательнее читать.
Речь была о бэкэнд(back-end), надеюсь не нужно объяснять смысл, а фронтэнд(front-end) - это для работы в интерфейсе с пользователем т.е. более высокий уровень.
Не будем спорить о терминологии. Приведу выдержку:
"использование библиотеки "TensorFlow"
В последнее время бурно развивающаяся область глубоких нейросетей пополнилась рядом библиотек с открытым кодом. Широко рекламируемая TensorFlow(Google), CNTK(Microsoft), Apache MXNet и многие другие. Благодаря тому, что все эти и другие крупнейшие разработчики ПО входят в Консорциум R, для всех этих библиотек предоставляется АПИ к R.
Все вышеперечисленные библиотеки очень низкоуровневые. Для начинающих изучать эту область трудно усваиваемые. Учитывая это команда Rstudio разработала пакет keras для R.
Keras - это высокоуровневое API нейронных сетей, разработан с упором на возможность быстрого экспериментирования. Способность идти от идеи к результату с наименьшей возможной задержкой - это ключ к проведению хороших исследований. Keras имеет следующие ключевые особенности:
Дружественный API, который позволяет легко прототипировать модели глубокого обучения.
А по поводу интереса, Вы может слышали о графах TensorFlow, Protocol Buffers, генерации кода для различных платформ и языков, т.е. по существу низком уровне, так вот и я занимаюсь подобным, только для своей НС и языка MQL.
Не только слышал но и использую. Но с языком R для выполнения в МТ. Так что у нас разный подход и направление. Мои наработки Вам не будут полезны.
Вы наверное не слышали - Hlaiman EA Generator.
Слышал, читал. Не тот путь по которому я хотел бы идти.
Визуализация графов, топологий НС, сериализация, форматы ProtoBuf, пакетная обработка и импорт/экспорт n-мерных массивах NumPy весов НС и.т.д..
Если Вы располагаете такого рода информацией или опытом реализации, с удовольствием, готов пообсуждать.
Еще раз повторю. У нас разный подход и направление движения. Мои наработки Вам не будут полезны.
Vladimir Perervenko:
Для начинающих изучать эту область трудно усваиваемые. Учитывая это команда Rstudio разработала пакет keras для R.
Удачи
интересно, нигде не видел описания таких тандемов.. надо будет поискать
Ещё в 2007 году строили комитеты из 3-5 стратегий и качество работы значительно улучшалось. Но проблема в комитете что как минимум две из трёх должны быть адекватными, тогда они вытащат комитет в больший плюс чем по отдельносчти. Если в комитете 2 модели переобучены. Труба дело. В лучшем случае не даст слится, что при таком расскладе даже и не плохо!!!!
Yuriy Asaulenko:
Vladimir Perervenko:
Для начинающих изучать эту область трудно усваиваемые. Учитывая это команда Rstudio разработала пакет keras для R.
Удачи
Про Keras не понял. Только вчера читал, что это высокоуровневый прибабах к TensorFlow, и даже видел экземпл. Никакого R, только Питон.
Человек даже ссылку дал, чтобы не заблудился, тщательно избегая R и даже в таких условиях сумел.
Про Keras не понял. Только вчера читал, что это высокоуровневый прибабах к TensorFlow, и даже видел экземпл. Никакого R, только Питон.
Ну что здесь понимать. Все что есть в Python уже есть и в R.Пройдитесь по ссылкам, посмотрите.
Удачи
Человек даже ссылку дал, чтобы не заблудился, тщательно избегая R и даже в таких условиях сумел.
Ссылку не видел.
Вот ссылка на Keras - https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325432/
Не исключаю, что для R сделан интерфейс к Keras. Но не R придумал Keras. Т.е. не команда Rstudio разработала пакет keras для R, а, скорее, интерфейс к Keras. И для пользователя это две большие разницы - пакет или интерфейс.
Вот это я и пытаюсь уточнить.
Ссылку не видел.
Вот ссылка на Keras - https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325432/
Это ссылка на Хабр. Ссылка на библиотеку https://keras.rstudio.com/index.html.
Читайте первоисточники.
Удачи
Ещё в 2007 году строили комитеты из 3-5 стратегий и качество работы значительно улучшалось. Но проблема в комитете что как минимум две из трёх должны быть адекватными, тогда они вытащат комитет в больший плюс чем по отдельносчти. Если в комитете 2 модели переобучены. Труба дело. В лучшем случае не даст слится, что при таком расскладе даже и не плохо!!!!
ансамбли и комитеты это немного другое, нежели тандем, насколько я понял
к слову, ансамбль НС, того же MLP, очень хорош... но медленный
про комитет интересно, но спорно, тот же тернарный классификатор Решетова
с тандемами не связывался