Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 256
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Jedes array[][] ist ein Satz einzelner Qualitätsinformationen, d. h. für jede Eingabe ein eigenes array[][]. Ich möchte viele Arrays füttern, 4 sind bisher fertig, ich werde mehr in den Plänen erstellen, jedes Array beschreibt den Zustand des Preises, es stellt sich heraus, aus verschiedenen Blickwinkeln, und so weiter und so fort.
jedes Array enthält 1000 Zeilen und 1000 Spalten, gut, im Allgemeinen habe ich eine dreidimensionale, stellt sich heraus, dass die K-Dimension ist eine neue zweidimensionaleNormalerweise arbeiten Netzwerke mit zweidimensionalen Matrizen. Wir könnten alle Matrizen zu einer breiten Matrix mit 2000 (3000 oder 4000) Spalten und 1000 Zeilen zusammenfassen und dann das neuronale Netz wie üblich trainieren. Sie können Neuronics in R mit Rattle trainieren, es ist ein spezielles Programm mit visueller Schnittstelle für die Datenanalyse, können Sie Schaltflächen und Menüs verwenden, um Daten zu verarbeiten und das Modell zu lehren, und dann in der Registerkarte "log" Blick generiert R-Skript für alle diese Operationen, und dann können Sie einfach ändern und führen Sie den resultierenden Code in der R-Konsole. Mit anderen Worten: Sie führen alle Operationen mit der Maus aus und können dann das generierte R-Skript beobachten, das dasselbe tut.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - es gibt viel und Gutes über Rasseln.
Es gibt auch das mxnet-Paket für R, das ein Deep-Learning-Neuron ist und auf vierdimensionalen Arrays trainiert, mit noch mehr Messungen als Sie benötigen.
Es gibt Installationsanweisungen (Installlation) und einige Beispiele in den Vignetten- und Demo-Ordnern -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
Ich verstehe nicht, was Sie tun wollen, deshalb werde ich nichts dazu sagen, aber wenn man die Anzahl der Eingaben betrachtet, können Sie sich mit Datenkompressionsmethoden wie "PCA" oder anderen befassen, Sie werden sie brauchen.
Die Logik Ihrer Frage ist wahrscheinlich tiefer als meine Erklärung.
Ich möchte ein paar zweidimensionale Arrays in das Netzwerk einspeisen.
Die Arrays sind entlang der Achsen gleich, d.h. die Spalten werden nach Periode und die Zeilen nach Balken sortiert.
Normalerweise arbeiten Netzwerke mit zweidimensionalen Matrizen. Wir könnten alle Matrizen zu einer breiten Matrix mit 2000 (3000 oder 4000) Spalten und 1000 Zeilen zusammenfassen und dann das neuronale Netz wie üblich trainieren. Sie können Neuronics in R mit Rattle trainieren, es ist ein spezielles Programm mit visueller Schnittstelle für die Datenanalyse, können Sie Schaltflächen und Menüs verwenden, um Daten zu verarbeiten und das Modell zu lehren, und dann in der Registerkarte "log" Blick generiert R-Skript für alle diese Operationen, und dann können Sie einfach ändern und führen Sie den resultierenden Code in der R-Konsole. Mit anderen Worten: Sie führen alle Operationen mit der Maus aus und können sich dann das generierte R-Skript ansehen, das dasselbe tut - das ist praktisch, um die Möglichkeiten der Sprache zu lernen.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - es gibt viel und Gutes über Rasseln.
Es gibt auch das mxnet-Paket für R, das ein Deep-Learning-Neuron ist und auf vierdimensionalen Arrays trainiert, mit noch mehr Messungen als Sie benötigen.
Es gibt eine Installationsanleitung (Installlation) und einige Beispiele in den Ordnern Vignetten und Demo -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
Die Logik Ihrer Frage ist wahrscheinlich tiefer als meine Erklärung.
Ich möchte ein paar zweidimensionale Arrays in das Netzwerk einspeisen.
Die Felder sind entlang der Achsen gleich, d. h. die Spalten sind nach Perioden und die Zeilen nach Balken geordnet.
Ich habe keine tiefgründige Logik)))
Man hat einfach eine Menge Inputs, es dauert lange, bis man lernt, man kommt an den Punkt, an dem man die Anzahl der Inputs reduzieren und die Informationen komprimieren muss.
Danke!
Netzwerke arbeiten in der Regel mit zweidimensionalen Matrizen. Sie können alle Matrizen zu einer breiten Matrix mit 2000 (3000 oder 4000) Spalten und 1000 Zeilen zusammenfassen und dann das neuronale Netz wie gewohnt trainieren. Sie können Neuronics in R mit Rattle trainieren, es ist ein spezielles Programm mit visueller Schnittstelle für die Datenanalyse, können Sie Schaltflächen und Menüs verwenden, um Daten zu verarbeiten und das Modell zu lehren, und dann in der Registerkarte "log" Blick generiert R-Skript für alle diese Operationen, und dann können Sie einfach ändern und führen Sie den resultierenden Code in der R-Konsole. Mit anderen Worten: Sie führen alle Operationen mit der Maus aus und können dann das generierte R-Skript beobachten, das dasselbe tut.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - es gibt viel und Gutes über Rasseln.
Es gibt auch das mxnet-Paket für R, das ein Deep-Learning-Neuron ist und auf vierdimensionalen Arrays trainiert, mit noch mehr Messungen als Sie benötigen.
Es gibt eine Installationsanleitung (Installlation) und einige Beispiele in den Ordnern Vignetten und Demo -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
Können Sie mir zufällig sagen, ob ich die Anweisungen befolgt habehttps://www.mql5.com/ru/articles/1165
Es ist still.
Können Sie mir zufällig sagen, ob ich die Anweisungen befolgt habehttps://www.mql5.com/ru/articles/1165
Es ist still.
Versuchen Sie einfach einzugeben
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Ich belästige Sie nur ungern mit diesem Unsinn, aber Sie wissen vielleicht nicht, ob etwas Standardmäßiges fehlt.
*** hinzugefügt
Es ist einfach getippt rattle()
Ich möchte Sie nicht mit diesem Unsinn belästigen, aber wenn Sie wissen, dass etwas Standardmäßiges fehlt
*** hinzugefügt
Es ist einfach, rattle() einzugeben
Auf dem Bild ist das Klappern nicht zu sehen()
Nach der Eingabe dieses Befehls sollte das eigentliche Rattle-Fenster erscheinen, wie im Artikel beschrieben
TC.RData (wie ich dem Artikel entnehme) sollte in rattle() geladen werden.