文章 "深度神经网络 (第六部分)。 神经网络分类器的融合: 引导聚合" - 页 4 1234 新评论 Belford 2018.03.06 15:32 #31 Vladimir Perervenko:您是如何确定/计算出这个数字的？当然，如果这不是秘密的话。实验方法。这在很大程度上取决于特定的时间序列、时间框架和 ZigZag 参数。例如，对于 EURUSD15，0.84 的精确度是不够的。 Aleksei Kuznetsov 2018.05.21 13:00 #32 尝试了 10 个 DNN Darch 片段的集合，取前 10 个预测的平均值。 没有改进，平均预测值（osh=33%）略低于最佳预测值（osh=31%）。最差的误差为 34%。 DNN 的训练效果很好--100 个历元。 显然，对于大量训练不足或较弱的网络（如 Elm），集合效果很好。 Vladimir Perervenko 2018.05.21 14:27 #33 elibrarius:尝试了 10 个 DNN Darch 片段的集合，取前 10 个预测的平均值。 没有改进，平均预测值（osh=33%）略低于最佳预测值（osh=31%）。最差的是误差=34%。DNN 的训练效果很好--100 个历元。显然，对于像 Elm 这样大量训练不足或较弱的网络，集合效果很好。当然，最好在集合中使用弱模型和不稳定模型。不过，你也可以用严格的模型来创建集合，但技术略有不同。如果规模允许，我将在下一篇文章中介绍如何使用 TensorFlow 创建集合。总的来说，集合的主题非常广泛，也非常有趣。例如，你可以用 ELM 神经网络或其他弱模型作为节点，建立一个 RandomForest（参见 gensemble 软件包）。 成功案例 Dong Yang Fu 2018.07.31 20:02 #34 习惯性地查看 您在深度 NN 上的新话题。好极了 Vladimir Perervenko 2019.02.24 16:50 #35 Обсуждение и вопросы по коду можно сделать в веткеУдачи Vladimir Perervenko 2019.02.24 16:51 #36 有关代码的讨论和问题可以在分支 中进行 祝您好运 Serhii Yermolenko 2019.09.30 10:28 #37 文章很有意思，谢谢。 1234 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
您是如何确定/计算出这个数字的？当然，如果这不是秘密的话。
实验方法。这在很大程度上取决于特定的时间序列、时间框架和 ZigZag 参数。例如，对于 EURUSD15，0.84 的精确度是不够的。
尝试了 10 个 DNN Darch 片段的集合，取前 10 个预测的平均值。
没有改进，平均预测值（osh=33%）略低于最佳预测值（osh=31%）。最差的误差为 34%。
DNN 的训练效果很好--100 个历元。
显然，对于大量训练不足或较弱的网络（如 Elm），集合效果很好。
尝试了 10 个 DNN Darch 片段的集合，取前 10 个预测的平均值。
没有改进，平均预测值（osh=33%）略低于最佳预测值（osh=31%）。最差的是误差=34%。
DNN 的训练效果很好--100 个历元。
显然，对于像 Elm 这样大量训练不足或较弱的网络，集合效果很好。
当然，最好在集合中使用弱模型和不稳定模型。不过，你也可以用严格的模型来创建集合，但技术略有不同。如果规模允许，我将在下一篇文章中介绍如何使用 TensorFlow 创建集合。总的来说，集合的主题非常广泛，也非常有趣。例如，你可以用 ELM 神经网络或其他弱模型作为节点，建立一个 RandomForest（参见 gensemble 软件包）。
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祝您好运