文章 "神经网络变得轻松（第二十二部分）：递归模型的无监督学习"

MetaQuotes 2022.11.07 09:36

我们继续研究无监督学习算法。这次我建议我们讨论自动编码器应用于递归模型训练时的特性。

模型测试参数相同：EURUSD，H1，过去 15 年。默认指标设置。把最近 10 根蜡烛的数据输入到编码器。已经过训练的解码器，可以解码最后 40 根蜡烛。测试结果如下图所示。在每根新形成的蜡烛完毕后，数据被输入编码器。

RNN 自动解码器训练结果

正如您在图表中所看到的，测试结果证实了这种方法对于递归模型的无监督预训练的可行性。在模型的测试训练过程中，经过 20 个学习世代，模型误差几乎稳定下来，亏损率小于 9%。此外，有关至少 30 个先前迭代的信息存储在模型的潜伏状态当中。