NN için giriş değerleri nasıl doğru bir şekilde oluşturulur. - sayfa 3
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
StatBars'a dosyanız açılmamış bir şey, lütfen kontrol edin.
Konu boşuna terk edildi. Çok ilginç.
Girdi değerlerini normalleştirmeye ek olarak, iyi biçimlendirilmiş girdiler, kalıp seçimini içerir veya ağı tam olarak ne eğitmek istiyorsunuz?
Herhangi bir fikri veya tecrübesi olan varsa lütfen paylaşsın.
Konu boşuna terk edildi. Çok ilginç.
Girdi değerlerini normalleştirmeye ek olarak, iyi biçimlendirilmiş girdiler, kalıp seçimini içerir veya ağı tam olarak ne eğitmek istiyorsunuz?
Herhangi bir fikri veya tecrübesi olan varsa lütfen paylaşsın.
Evet, konu terk edilemez. IMHO, acemi bir sinir ağı uzmanına çok şey öğretebilecek veya önerebilecek :)
Bu durumda deneyimin önemli bir rol oynadığını düşünüyorum. Bu nedenle tecrübeli kişilerden tavsiye rica ediyorum.
Şu anda kitap okuyorum:
Simon Haykin. Sinir ağları - mükemmel yazıyor, ancak yeni başlayanlar için yine de ilk tanışma amacıyla F. Wasserman Nörobilgisayar Mühendisliği kitabını tavsiye etti. Ayrıca, kafanızda her şey az çok netleştiğinde, bunu D. Ivanov kitabıyla sistematik hale getirebilirsiniz.Yapay sinir ağları kullanarak finansal piyasaları tahmin etmek.
Bütün bu yazarlar girdi verilerinin önemi hakkında yazıyor.
Simon'ın kitabına dönersek, eşlenik gradyan yöntemiyle ilgileniyordum. Kitapta her şey çok matematiksel olduğu için herkes paylaşabilir mi?
Kabaca söylemek gerekirse, kendime bir sinir ağı ile çalışmak için bir plan, daha doğrusu geliştirirken dikkat etmem gereken noktaları özetledim.
1. Girdi verilerinin hazırlanması. (kaydırma, korelasyon, kovaryans eşitleme anlamına gelir).
2. Doğru çıktı verileri (aralıklar, uç noktalar, yönler)
3. Ağ aşırı eğitimi sorunu
4. Çapraz doğrulama
5. Yeni verilere ağ uyarlaması
6. Eşlenik gradyan yöntemiyle arama optimizasyonu
7. Işık haritalarını (veya Kohonen ve Grossberg katmanlarını?)
8. Ağlar Komitesi.
9. Tekrarlayan ağlar
Bütün bunlar pratikte incelenmeli ve uygulanmalıdır (Napolyon'un planları). Ve eğer tüm gurular 1. ve 2. noktalarla karşılaştıysa, o zaman belki de bu iki soruyu herhangi bir teorik kitaptan daha iyi cevaplayabileceklerdir.
Şu anda kitap okuyorum:
Simon Haykin. Sinir ağları - mükemmel yazıyor, ancak yeni başlayanlar için yine de ilk tanışma amacıyla F. Wasserman Nörobilgisayar Mühendisliği kitabını tavsiye etti. Ayrıca, kafanızda her şey az çok netleştiğinde, bunu D. Ivanov kitabıyla sistematik hale getirebilirsiniz.Yapay sinir ağları kullanarak finansal piyasaları tahmin etmek.
-------------------------------------------------- ----
Aleksey, mümkünse bahsi geçen kitapların internet bağlantılarını ücretsiz indirebilmek için verin.
Moderatörler izin verirse arşivleri buraya atıyorum (okuduktan sonra silmeniz gerekecek :))))
Teşekkürler, yüklendi. eksik gibi geldi
Simon Haykin. Nöral ağlar.
....
Az önce mesaj attım ve geldi...
İkinci bölümü kopyalıyorum. Daha fazlası olacak mı?
Üçüncü bölümü kopyalıyorum. Daha fazlası olacak mı?
Dördüncü bölümü kopyalıyorum. Daha fazlası olacak mı?
Khaikin ile işim bitti, devam ediyorum ....
Hacimlere bakılırsa, hayatını vermek zorundaymışsın gibi görünüyor ...
Hayır, canını vermek zorunda kalmayacaksın, sadece yarısını... :)
Tüm teşekkürler, Yezhov da kopyaladı. Bu sinir ağlarını gerçekten araştırmaya çalışacağım. Bu fikrin kendisini her zaman sevmişimdir.
Bu sadece, Forex ile ilgili olarak, sonuçta elde edilen "kalıpların" mutlak değerlere bağlı olması gerçeği her zaman şüphe uyandırmıştır.