Bir mayın tarlasında pazar görgü kuralları veya görgü kuralları - sayfa 89
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
Eğitim örneğinin uzunluğunun sadece ağ konfigürasyonunun (giriş sayısı ve nöron sayısı) bir fonksiyonu olamayacağını, belki de ağı eğitmek istediğimiz serinin bazı özelliklerinin dikkate alınması gerektiğini düşünüyorum.
Bu, VR durağan değilse mümkündür ve düzeltme durağan olmamanın doğasına göre belirlenir. Bununla birlikte, hala düzeltmelerden uzağız - numune uzunluğunun ağırlık sayısına bağımlılığının türü ve NN girişinin boyutu bilinmemektedir. Sezgisel olarak, genel formun şöyle görüneceğine inanıyorum: P=4*w ve bu herhangi bir NN mimarisi için geçerlidir.
Fedor, ikili VR'yi tahmin etme sorunuyla ilgili "görünüşüm" hakkında ne söyleyebilirsiniz? Sonuçta, bu özel durum için VR'nin tahmine dayalı bir makine - istatistik analizi olarak NS kadar etkili bir şekilde kullanılabilmesi, sürecin kaynak yoğunluğu açısından ellerimizi tamamen çözmektedir. Bence bu bir atılım. "Anlayamayan" tüccarlar, uyarlanabilir mimariye sahip beş katmanlı NN'leri eğitmek için zaman ve enerji harcadıklarında, aynı sonucu veren hata (V.I. Lenin'in dediği gibi) değil, istatistik toplamak yeterlidir.
Sinir ağlarına karşı robotlarla veya kelimeyle savaş
"Stok analizine giriş" ("Stok analizi felsefesi") sesli kursu için malzemeler
Bu, VR durağan değilse mümkündür ve düzeltme durağan olmamanın doğasına göre belirlenir. Bununla birlikte, hala düzeltmelerden uzağız - numune uzunluğunun ağırlık sayısına bağımlılığının türü ve NN girişinin boyutu bilinmemektedir. Sezgisel olarak, genel formun şöyle görüneceğine inanıyorum: P=4*w ve bu herhangi bir NN mimarisi için geçerlidir.
Fedor, ikili VR'yi tahmin etme sorunuyla ilgili "epifanim" hakkında ne söyleyebilirsiniz? Sonuçta, bu özel durum için VR'nin tahmine dayalı bir makine - istatistik analizi olarak NS kadar etkili bir şekilde kullanılabilmesi, sürecin kaynak yoğunluğu açısından ellerimizi tamamen çözmektedir. Bence bu bir atılım. "Anlayamayan" tüccarlar, uyarlanabilir mimariye sahip beş katmanlı NN'leri eğitmek için zaman ve enerji harcadıklarında, aynı sonucu veren hata (V.I. Lenin'in dediği gibi) değil, istatistik toplamak yeterlidir.
Sana söyleyeceğim, Sergey, bu çok çekici görünüyor. Şimdi, keneleri aldığım ve ikili girişli ızgaralar üzerinde kapsamlı deneylerden kaçındığım için ağların kendisinden biraz uzaklaştım. Ama şimdi zaman serbest bırakıldı, bu yüzden ağlar üzerindeki deneylere geri dönme niyetindeyim. ikili girişler ile. Eğer ızgaralar olmadan da yapabiliyorsanız... bu gerçekten bir buluş. Prival'i hatırlıyorum ve sadece o değil, kalıp veritabanı hakkındaki fikrini dile getirdi. Şimdi, istatistiksel model böyle bir veri tabanının derlenmesine izin veriyorsa, Uzman Danışman çocukça basit, ancak yetişkin bir şekilde etkili olurdu. Bu arada, muhtemelen şebekelerden tamamen uzaklaşmaya değmez, sadece şebekenin görevi değiştirmesi gerekecek - bir sonraki raporu tahmin etmek yerine, örüntü tanıma ile meşgul olabilir - IMHO görev çok daha umut verici ve bulanık mantığa sahip sistemlerin kapsamı için çok uygundur. Sen ne diyorsun?
... istatistiksel analizi bir tahmin makinesi olarak kullanmak, sürecin kaynak yoğunluğu açısından ellerimizi tamamen çözer. Bence bu bir atılım...
Neden bunun için kullanmıyorsunuz:
- eşek. kurallar veya
- Kohonnen?
Aynı olasılığı ve desteği veriyorlar.
İşte bir teneke! Uzun zamandır burada değilim. Zaten 90 sayfa. :) Grid yapmayı başardığınızda, anladığınızın çok ötesinde. :)
Neden bunun için kullanmıyorsunuz:
- eşek. kurallar veya
- Kohonnen?
Aynı olasılık ve desteği veriyorlar.
Ne için?!
Sonuçta, ikili giriş verileri durumunda bu çalışma, statik analiz deseni ile aynı başarı ile çözülecektir. Kendiniz karar verin - en uygun mimariyi öğrenmek ve aramakla ilgili sorun yok. Paralocus'un haklı olarak belirttiği gibi, - "... bir uzman çocukça basit, ancak yetişkin bir şekilde etkili olurdu"!
İkili girdilerle deneyler yaptım, bir soru var. Zaten bir kez sordum, ama tekrar edeceğim:
RT'deki ilk fark serisinin işaretlerini girdilere beslersem, bir sonraki artışın enacını tam olarak tahmin etmeliyim ...
Aşağıda benim tek katmanımın kodu (şimdiye kadar onunla başladım) ve bu kodda işaret değil, çıkışta kullanılan işaret olmasına rağmen genlik grid çıktısında hata olarak alındı. hesaplamanın kendisi. Bu ne kadar doğru? İşaretin de bir hata olarak veya en kötü ihtimalle (elbette, en kötü durumla ilgisi yoktur...) çıkışta karşılık gelen işareti elde etmek için yeterli bir genlik olarak kullanılması gerekmez mi?
Sana söyleyeceğim, Sergey , bu çok çekici görünüyor. Şimdi, keneleri aldığım ve ikili girişli ızgaralar üzerinde kapsamlı deneylerden kaçındığım için ağların kendisinden biraz uzaklaştım. Ama şimdi zaman serbest bırakıldı, bu yüzden ağlar üzerindeki deneylere geri dönme niyetindeyim. ikili girişler ile. Eğer ızgaralar olmadan da yapabiliyorsanız... bu gerçekten bir buluş. Prival'i hatırlıyorum ve sadece o değil, bir kalıp veritabanı fikrini dile getirdi. Şimdi, istatistiksel model böyle bir veri tabanının derlenmesine izin veriyorsa, Uzman Danışman çocukça basit, ancak yetişkin bir şekilde etkili olurdu. Bu arada, muhtemelen şebekelerden tamamen uzaklaşmaya değmez, sadece şebekenin görevi değiştirmesi gerekecek - bir sonraki raporu tahmin etmek yerine, örüntü tanıma ile meşgul olabilir - IMHO görev çok daha umut verici ve bulanık mantığa sahip sistemlerin kapsamı için çok uygundur. Sen ne diyorsun?
Urzhalso :) Akıllı amcalara benziyor ama yarım hamleye bakın. Bu şemada bir uzmanın girişinde, kalıplarla ilgili istatistiklerin bulunduğu aynı veri tabanı bulunmalıdır. Peki, oraya kaç tane kalıp koymayı düşünüyorsun?
Hepsi mümkün? Başarılar dilerim... :) Hepsi değilse de tam olarak ne kadar? Ve bu görev neden Millet Meclisinden daha kolay?
Bir uzman, sonunda kesinlikle akıllı olacak. Sadece, bu arada, kontrol etmek için hiçbir şekilde doğru olmayan veritabanından "gerçekler" ile yol boyunca beslemeniz gerekir. No Fuzzy, geleceğin reçelini geçmişin çöplüğünden (DB) çıkarmaya yardımcı olmaz.
// Vapcheta, eğer dürüstse - Kontrol ettim. Bir buçuk yıl öncesinden.
// Sadece şema daha şıktı. İyi ve yaratıcı bir şekilde düşündükten sonra şu şekilde akıl yürüttüm:
// şimdiki zamanda yapabileceğimiz kalıp hakkında bir karar vermen gerektiği an, o zaman bir gigabase'e ihtiyacım var
// x'inci alakasız kalıplar bulutu??? Şu anki kalıbı fırından alıp tarihe doğru sürüyorum,
// yol boyunca gerekli istatistikleri toplama. Topladıktan sonra - hemen kullanıyorum. Problemin boyutu x^n'de azalır
// kez, burada n=veritabanındaki desen sayısı. Tanrım.
// Yapılmış. Sonuç aldım. Genel olarak
// olumsuz, ancak bu arada bazı meta-düzenlilik keşfettim. Ki ben açgözlü olduğumu söylemeyeceğim. Çünkü
// bariz bir model değil, yine de görülmesi gerekiyor. Bu yüzden kendin akıllı ol. İyi şanlar. (ironi yok)
// Tekrar özetleyeceğim: bu şemada beklediğiniz sonucu alamayacaksınız. Ama biraz "satori" yakalayabilirsin.
// Piyasanın doğasını Öğrenme MetaSistemi olarak anlamak için birkaç anahtar sağlayabilir. GÜD nedir.
Urzh da :)
Belki acelen var? Güler, der kovboylar, son gülen...
Burada büyük bir veritabanı beklenmiyor gibi görünüyor. Yüz bir buçuk modelin gücü ve büyük olasılıkla daha az. Sonuçta, sisteminizi mum ışığında sürdünüz ...
İkili girdilerle deneyler yaptım, bir soru var. Zaten bir kez sordum, ama tekrar edeceğim:
RT'deki ilk fark serisinin işaretlerini girdilere beslersem, bir sonraki artışın enacını tam olarak tahmin etmeliyim ...
Aşağıda benim tek katmanımın kodu (şimdiye kadar onunla başladım) ve bu kodda işaret değil, çıkışta kullanılan işaret olmasına rağmen genlik grid çıktısında hata olarak alındı. hesaplamanın kendisi. Bu ne kadar doğru? İşaretin de bir hata olarak veya en kötü ihtimalle (elbette, en kötü durumla ilgisi yoktur...) çıkışta karşılık gelen işareti elde etmek için yeterli bir genlik olarak kullanılması gerekmez mi?
Burada durum şu şekildedir: İkili VR'ye geçişin ana nedeni, NN için girişleri normalleştirme ve beyazlatma prosedürlerinin olası reddi ve en önemlisi, sürekli analiz edilen bir değerden (sonsuz sayıda değer) geçiştir. sadece iki +/-1 değeri alan bir ikiliye. Bu, bilgi işlem kaynaklarından önemli ölçüde tasarruf sağlar. Ağın kendisi ODP yöntemi ile eğitilir ve bunun için gerçek sayılar bölgesinde (ayrık değil) tanımlanan bir hata üretir, bu nedenle, paralocus , girişe +/-1 sağlayarak, aralıkta bir değer alırsınız. 10 ^- sekizlik bir adımla -1'den 1'e. Ve yalnızca ağ eğitimi bitirdiğinde, tahmin için öngörülen hareketin işaretini kullanmak gerekir ve genliği doğru bir tahminin olasılığıyla orantılı olacaktır (genlik her zaman pozitiftir). Bu olasılık, MM bloğunda ek analiz için kullanılabilir.
NN'nin diğer VR analiz yöntemlerine kıyasla tüm avantajı, orijinal VR değerlerinin olduğu "çok kıt" girdi verileri alanında çok boyutlu bir yüzeyin analitik olmayan (örtük) inşası olasılığında yatmaktadır. "çekilir" (alıntının ilk farkı). İkili gösterim kullanılması durumunda, çok boyutlu bir hiper-küpte dejenere olmuş bir hiper-yüzey ile ilgileniyoruz. Bu, yüzeyi olmayan, ancak kristal kafesinin düğümleri olan bir tür kristaldir (eğer oldukça figüratifse), bu düğümlerin koordinatlarını kesin olarak biliyoruz ve kaynaklarımızı tanımlamak için harcamamıza gerek yok. yüzey ... Ağ gerekli değildir.