Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 530

 
Maxim Dmitrievsky:

Angenommen, wir haben einen mehr oder weniger stationären BP und seine Frequenzzerlegung. Frage: Was ist besser für das Modell - 1 Merkmal oder 5, und warum?


Wenn Sie eine solche Zerlegung haben und sie korrekt und umkehrbar ist, dann ist die Erhöhung der Anzahl der Merkmale für das Modell nur von Vorteil und erhöht seine Flexibilität, die Hauptsache ist, dass MO-Tools nicht versagen, übrigens gibt es jetzt neue, fortschrittliche neuronale Netze, die Deep Learning Leistungen in der Geschwindigkeit um Größenordnungen machen.
 
Ivan Negreshniy:
Nun, wenn Sie eine solche Zerlegung haben und sie korrekt und umkehrbar ist, dann ist die Erhöhung der Anzahl der Merkmale für das Modell nur von Vorteil und erhöht seine Flexibilität, die Hauptsache ist, dass MO-Tools nicht versagen, übrigens gibt es neue, fortschrittliche neuronale Netze, die Deep Learning-Leistungen in der Geschwindigkeit um Größenordnungen machen.

Nun + die lautesten Elemente entfernt. Was sind die ns, wie heißen sie? und was ist mit xgboost, machen sie es auch? )

 


es gibt ein Wassertraining ....., das sich das Wasser "merkt" und es von selbst auslaufen lässt

 
Maxim Dmitrievsky:

Nun + die lautesten Elemente sind entfernt worden. Was sind die ns, wie heißen sie? und was ist mit xgboost, stellen sie das auch her? )

Es handelt sich um eine neue, noch wenig bekannte n-Netz-Architektur, ohne Gradientenabstieg, alles ist so primitiv einfach wie das Gehirn des oben genannten Kameraden).
 
Iwan Negreshniy:
Es handelt sich um eine neue, noch wenig bekannte n-Netz-Architektur, ohne Gradientenabstieg, alles ist primitiv einfach, wie das Gehirn des oben genannten Kameraden).

Wo lese ich das? Ich kann nicht einmal etwas zum Googeln finden.

Hier sind alle Optionen https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-2/

Разнообразие нейронных сетей. Часть вторая. Продвинутые конфигурации
Разнообразие нейронных сетей. Часть вторая. Продвинутые конфигурации
  • 2016.10.13
  • tproger.ru
В первой части мы разобрались с базовыми, не очень сложными видами архитектур искусственных нейронных сетей. Настало время закончить начатое.
 
Maxim Dmitrievsky:

Wo lese ich das? Ich kann nicht einmal etwas zum Googeln finden.

Hier sind alle Optionen https://tproger.ru/translations/neural-network-zoo-2/

In der Öffentlichkeit wird nicht viel darüber geschrieben, aber die Forschung wird fortgesetzt https://creatime.me/MediaLibrary/Zanimatelno/NovayaEra

 
Yuriy Asaulenko:
Ich nehme an, dass es tagsüber noch besser sein wird. Nach dem Modell und den ersten Fehlersuchläufen zu urteilen. Aber es ist natürlich noch zu früh, um etwas zu sagen.
Wie läuft es?
 
Renat Akhtyamov:
Wie läuft's denn so?
Der Flug ist in Ordnung. Ich werde die Feinabstimmung für echte Transaktionen vornehmen, aber ich habe noch keine Zeit.
 
Iwan Negreshniy:

In der Öffentlichkeit wird nicht viel darüber geschrieben, aber die Forschung wird fortgesetzt https://creatime.me/MediaLibrary/Zanimatelno/NovayaEra

Eine Art märchenhafte Beschreibung), aber es kann passieren. Die Umsetzung wird anscheinend nicht in der Öffentlichkeit zu sehen sein.
 
Iwan Negreshniy:

In der Öffentlichkeit wird nicht viel darüber geschrieben, aber die Forschung wird fortgesetzt https://creatime.me/MediaLibrary/Zanimatelno/NovayaEra


ah, na ja, es gibt noch keine Bibliotheken... man kann sie nicht selbst schreiben )