文章 "神经网络变得简单（第 75 部分）：提升轨迹预测模型的性能" 新评论 MetaQuotes 2024.11.07 13:19 新文章 神经网络变得简单（第 75 部分）：提升轨迹预测模型的性能已发布： 我们创建的模型变得越来越大，越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本，还有操作成本。不过，做出决定所需的时间往往很关键。有关于此，我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。 预测即将到来的价格走势的轨迹，或许在为所需规划范围构建交易计划的过程中扮演关键角色之一。这种预测的准确性至关重要。为了提高轨迹预测的品质，我们把轨迹预测模型复杂化。 然而，这个过程也如同硬币的另一面。更复杂的模型需要更多的计算资源。这意味着训练模型及其操作的成本都会增加。模型训练的成本需要加以考虑。然而，就操作成本而言，它们可能更为关键。尤其是在高度波动的市场中使用市价单进行实时交易之时。在这种情况下，我们要查找提高模型性能的方法。理想情况下，这种优化不应影响未来轨迹预测的品质。 该方法的作者提议使用一种简单但功能强大的地图预处理算法，其中目标个体的轨迹线性被过滤。然后，它们计算目标个体能够互动的可行区域，仅需考虑地图的几何信息。 作者：Dmitriy Gizlyk 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
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我们创建的模型变得越来越大，越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本，还有操作成本。不过，做出决定所需的时间往往很关键。有关于此，我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。
预测即将到来的价格走势的轨迹，或许在为所需规划范围构建交易计划的过程中扮演关键角色之一。这种预测的准确性至关重要。为了提高轨迹预测的品质，我们把轨迹预测模型复杂化。
然而，这个过程也如同硬币的另一面。更复杂的模型需要更多的计算资源。这意味着训练模型及其操作的成本都会增加。模型训练的成本需要加以考虑。然而，就操作成本而言，它们可能更为关键。尤其是在高度波动的市场中使用市价单进行实时交易之时。在这种情况下，我们要查找提高模型性能的方法。理想情况下，这种优化不应影响未来轨迹预测的品质。
该方法的作者提议使用一种简单但功能强大的地图预处理算法，其中目标个体的轨迹线性被过滤。然后，它们计算目标个体能够互动的可行区域，仅需考虑地图的几何信息。
作者：Dmitriy Gizlyk