Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2452

 
Andrey Dik #:

Max, no saques conclusiones precipitadas.

La palabra "tal vez" en tu post sugiere que no has pensado en esta formulación de la pregunta, ¿verdad?

La red neuronal en general y el MLP en particular es algo muy flexible, y el mismo conjunto de características puede ser dividido de la misma manera por la misma red pero a diferentes valores de pesos de las neuronas.... ¿Verdad? - Así que se plantea la cuestión de cuál de estas variantes del conjunto de pesos es más robusta.

No creo que sea necesario mantener un diálogo con la segunda persona que ha contestado a mi post, no tiene sentido.

Yo también tengo curiosidad por las balanzas) no he encontrado esa información. Sé que los valores límite son malos para los hallazgos de activación y el aprendizaje, como consecuencia
 
Maxim Dmitrievsky #:
Yo mismo me pregunté por la balanza. Sé que los valores límite son malos para la activación y el aprendizaje de los fi nes, como consecuencia

Sé que los valores límite influyen negativamente en la activación y el aprendizaje y, en consecuencia, en el aprendizaje.

 

Para entender si la calidad del aprendizaje depende de los valores de las ponderaciones, tenemos que medir esta dependencia experimentando.

Sabemos cuáles son los pesos , pero no sabemos cuál es la calidad del aprendizaje , de ahí que tengamos que definir...

Así que lacalidad del aprendizaje, el rendimiento de la red, etc. - es una medida de nuestras expectativas de la red (por ejemplo, el error de la red en los nuevos datos)

Bien, ahora tenemos una definición de lo que es la calidad del aprendizaje, entonces podemos medir la dependencia de lacalidad del aprendizaje de los valores de los pesos.

Pero si hemos desarrollado una medida de rendimiento de la red (" calidad de aprendizaje ") entonces para qué necesitamos mirar los pesos si podemos simplemente elegir el mejor valor de la medida de calidad...

No sé que hay que ser minusválido para no entender estas cosas tan simples + tres personas ya han dicho lo mismo...


 
mytarmailS #:

Para saber si la calidad del aprendizaje depende de los valores de las ponderaciones, tenemos que medir esta dependencia experimentando.

Sabemos cuáles son los pesos , pero no sabemos cuál es la calidad del aprendizaje , de ahí que tengamos que definir...

Así que lacalidad del aprendizaje, el rendimiento de la red, etc. - es una medida de nuestras expectativas de la red (por ejemplo, el error de la red en los nuevos datos)

Bien, ahora tenemos una definición de lo que es la calidad del aprendizaje, ahora podemos medir la dependenciade la calidad del aprendizaje de los pesos.

Pero si hemos desarrollado una medida de la calidad de la red (" calidad de aprendizaje ") entonces para qué necesitamos mirar los pesos si podemos simplemente elegir el mejor valor de la medida de calidad...

No sé que hay que ser minusválido para no entender estas cosas tan simples + tres personas ya han dicho lo mismo...

Intentaré decirlo de forma muy sencilla para los especialmente dotados: conociendo las métricas de pesos y salidas que afectan a la calidad del aprendizaje, podemos conseguir una red más robusta ANTES de comprobar los datos desconocidos, que la gente sana simplemente no tiene todavía en el momento del aprendizaje.

 
Estamos deseando ver los resultados de su investigación. Preferiblemente en forma de señal.
 
Andrey Dik #:

Intentaré hacer una afirmación muy sencilla a los especialmente dotados: conociendo la métrica de los pesos y las salidas, que afecta a la calidad del aprendizaje, podemos conseguir una red más robusta ANTES de probarla con datos desconocidos, que las personas sanas aún no tienen en el momento del entrenamiento.

1) definir la robustez por sí mismo al menos para poder endurecerla

2) ¿cómo quiere medir la netbilidad en los nuevos datos sin utilizar nuevos datos (prueba)?

 
mytarmailS #:

1) definir la capacidad de servicio, al menos para ti, para que puedas codificarla

2) ¿cómo se mide el rendimiento de la red con datos nuevos sin utilizar datos nuevos (de prueba)?

1. La gente bien educada se dirige a los extraños como "tú".

2. 2. Discúlpate por tu comportamiento.

Siga estos dos puntos y probablemente responda a sus preguntas.

 
elibrarius #:
Esperamos que su investigación tenga éxito. Preferiblemente en forma de señal.

Y buena suerte para ti.

No tengo que demostrar nada a nadie, los que estén interesados se lo pensarán, los que no estén interesados pasarán de largo.

 
Andrey Dik #:

¿Es el valor medio de los pesos de la red neuronal tomados como módulo un indicador de su calidad de entrenamiento?

Supongamos que hay dos neuronas idénticas entrenadas con los mismos datos, una neurona tiene una puntuación de 0,87 y la otra de 0,23, ¿cuál está mejor entrenada?

es dudoso que una cantidad escalar pueda caracterizar unívocamente un vector o un polinomio - el resultado de la formación NS

 
Igor Makanu #:

es dudoso que una cantidad escalar pueda caracterizar unívocamente un vector o un polinomio - el resultado de la formación NS

absolutamente.
Sin embargo, nadie prohíbe el uso de métricas más complejas y/o de mayor complejidad. la idea principal es añadir a la función de fitness métricas de pesos y salidas NS.