Diskussion zum Artikel "Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 5): Normalisierung der Eingaben zur Weitergabe an ein neuronales Netz"
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Neuer Artikel Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 5): Normalisierung der Eingaben zur Weitergabe an ein neuronales Netz :
Neuronale Netze sind ein ultimatives Instrument im Werkzeugkasten der Händler. Prüfen wir, ob diese Annahme zutrifft. MetaTrader 5 ist als autarkes Medium für den Einsatz neuronaler Netze im Handel konzipiert. Dazu gibt es eine einfache Erklärung.
Die Normalisierungsmethoden können je nach Art der Daten und des zu lösenden Problems variieren. Die gebräuchlichsten Normalisierungsmethoden für Bilder sind zum Beispiel die Z-Normalisierung und die Min-Max-Normalisierung. Für andere Datentypen, wie z. B. Audiosignale oder Textdaten, kann es jedoch effizienter sein, andere Normalisierungsmethoden zu verwenden.
Bei Audiosignalen wird zum Beispiel häufig die Maximalamplitudennormierung verwendet, bei der alle Signalwerte zwischen -1 und 1 skaliert werden. Bei Textdaten kann es sinnvoll sein, nach der Anzahl der Wörter oder Zeichen in einem Satz zu normalisieren.
Darüber hinaus kann es in einigen Fällen sinnvoll sein, nicht nur die Eingabedaten, sondern auch die Zielvariablen zu normalisieren. Bei Regressionsproblemen, bei denen die Zielvariable einen großen Wertebereich aufweist, kann es beispielsweise sinnvoll sein, die Zielvariable zu normalisieren, um die Trainingsstabilität und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
Die Normalisierung der Eingaben ist ein wichtiger Schritt bei der Vorbereitung der Daten für das Training neuronaler Netze. Dieses Verfahren ermöglicht es uns, die Eingaben in einen bestimmten Wertebereich zu bringen, was die Stabilität und die Konvergenzgeschwindigkeit des Trainings verbessert. Je nach Art der Daten und des zu lösenden Problems können verschiedene Normalisierungsmethoden verwendet werden. Darüber hinaus kann es in einigen Fällen sinnvoll sein, nicht nur die Eingabedaten, sondern auch die Zielvariablen zu normalisieren.
Autor: Roman Poshtar