Suche nach einem beliebigen Muster mit Hilfe eines neuronalen Netzes - Seite 6

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Peter, nachdem Sie sich mit den Netzen vertraut gemacht haben, schauen Sie sich die Faltungsnetze an.
 
Реter Konow:

Es ist eine Sache, sie an den Preisdaten zu erkennen, eine andere, sie an der Farbe zu erkennen. Dennoch sind es völlig unterschiedliche Ansätze und Mechanismen.

Glauben Sie, dass es für einen PC sinnvoll ist, ein Farbschema zu haben? )))

OK, ich gebe auf, sonst bringst du mich weiterhin zum Lachen ))))

Für NS und in der Tat für jeden Algorithmus der Interaktion mit PC werden alle Daten in Form von Arrays dargestellt (Speicher oder Arrays sind hier nicht wichtig)

und es macht keinen Unterschied, was Sie NS für OHLC-Arrays oder Screenshot-Bitmasken-Arrays beibringen,

..... obwohl es beim maschinellen Lernen einen gewissen "Trick" gibt, dass Daten und Konfiguration und Art des NS eine Rolle spielen können - aber hier herrscht mehr Zufall ;)

 
Igor Makanu:

Glauben Sie, dass das Farbschema der Grafik für einen PC sinnvoll ist? )))

OK, ich gebe auf, sonst bringst du mich weiterhin zum Lachen ))))

Für NS und für jeden Algorithmus, der mit dem PC interagiert, werden alle Daten als Arrays dargestellt (Speicher oder Arrays sind hier nicht wichtig)

und es wird keinen Unterschied machen, was Sie NS in OHLC-Arrays oder Screenshot-Bitmasken-Arrays beibringen,

..... obwohl es beim maschinellen Lernen einen gewissen "Trick" gibt, dass Daten und Konfiguration und Art des NS eine Rolle spielen können - aber hier herrscht mehr Zufall ;)

Zweifellos wissen Sie mehr über das Verteidigungsministerium als ich, aber es gibt hier eine logische Ungereimtheit. OCHL-Daten und Muster-Screenshot-Daten sind auf Computerebene grundlegend unterschiedliche Daten. Im Falle des Preises ist es double, im Falle der Farbe ist es uint. Im Falle von OCHL müssen wir die Korrelation der Werte der Preisparameter der Balken analysieren, und im Falle eines Bildes - die Übereinstimmung mit dem gesuchten Bild. Das Training mit OCHL-Daten ist eine Suche nach numerischen, nicht nach grafischen Mustern (die verständlicherweise auch Zahlen für ein Netz sind). Beim Erlernen von grafischen Mustern wird hingegen ein völlig anderes Material und eine andere Methode verwendet. Vielleicht ist es falsch,ein grafisches Muster durch ein numerisches Muster zu finden. Ich denke, das sind unterschiedliche Ansätze für das Lernen und die Anerkennung.
 
Aliaksandr Hryshyn:
Peter, nachdem Sie sich mit den Netzen vertraut gemacht haben, schauen Sie sich die Faltungsnetze an.
Das werde ich.
 

Heilige Mutter Gottes!


 
Die Menge der OCHL-Daten pro Muster beträgt etwa 10 oder 100 Zahlen, und ein grafisches Bild hat etwa 300*300 Pixel Farbwerte.
 
Dmitry Fedoseev:

Heilige Mutter Gottes!


Machen Sie sich nicht so viele Vorwürfe, jeder macht Fehler.)
 
Реter Konow:
Machen Sie sich nicht so viele Vorwürfe, jeder macht Fehler.)

Aber nicht jeder streckt seinen Hals so weit heraus.

 
Igor Makanu:

Sie sind leider nicht zu reparieren!

Dem Computer ist es egal, was er verarbeitet - am Ende weiß er nicht einmal, was ihm gegeben wurde, sei es ein Bild oder Nukleardaten oder OHLS... Zahlen sind Zahlen, wie sie sind!

Ich weiß nicht, wie ich sonst erklären soll, dass der PC nicht intelligent ist - er ist eine dumme Hardware, was man ihm in den Algorithmus gibt, wird er im Algorithmus verarbeiten!

Haben Sie es also erklärt?

))))

Glauben Sie, dass der NS ein "Zauberstab" ist, mit dem man, egal was man ihm gibt, immer das bekommt, was man braucht? Dabei spielt es keine Rolle, um welche Daten es sich handelt oder wie groß sie sind. Es geht nur um Zahlen...

Dann verstehe ich nicht, wo ist der Algorithmus, der Muster findet? Wo ist dieser "allmächtige" NS? Sie beschäftigen sich schon so lange mit MO und haben immer noch keinen "Mustererkenner" im Arsenal von MT.

 
Dmitry Fedoseev:

Aber nicht jeder streckt seinen Hals so weit heraus.

Können Sie als Experte ein NS erstellen, das mindestens 5 Muster auf einem beliebigen Chart und Zeitrahmen erkennt?
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