Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 604

[[Eliminado]]

Vizard_:

Eso fue una broma. Sin las bromas, retuerce el giro y ve cómo le afecta.
Si las entradas son adecuadas para la tarea, puede hacerlo en "1 neurona".
En el contexto de mo, ideológicamente correcto en toxic-a.
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Profesor sobre redes profundas - youtu.be/qx3iM2aa2yU
31 min "Todavía no hay mucha ciencia, pero sí mucha magia vudú"

Las etapas de desarrollo que se caracterizan por una alta tasa de cambio reciben un nombre especial: el salto.

La función de activación (sigmoide, tanh y otras) es un salto, modificado por la introducción de un límite en la velocidad de cambio.

Cuánto tiempo más tardarán los "buscadores" de aquí en darse cuenta del significado de este hecho...

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

no funciona en forex)

No funciona en forex. Debo decir que aún no lo he probado.

[Maxim Dmitrievsky]

Oleg avtomat:

Las etapas de desarrollo que se caracterizan por una alta tasa de cambio se denominan salto.

La función de activación (sigmoide, tanh y otras) es un salto, modificado por la introducción de un límite en la tasa de cambio.

Cuánto tiempo tardarán los "buscadores" de aquí en comprender el significado de este hecho...

¿de qué sirve dar sentido a algo sin pruebas reales de solidez?

prefiero este tipo de afirmaciones: aquí hay una curva de crecimiento del depósito (al menos en la prueba)... y ahora todos son azzaz... entonces sí, no hay preguntas

[[Eliminado]]

Maxim Dmitrievsky:

¿De qué sirve ser consciente de algo sin tener pruebas reales de solidez?

¿Has entendido lo que acabas de decir...?

[Maxim Dmitrievsky]

Oleg avtomat:

¿Sabes lo que estás diciendo?...

Yo sí.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

El proceso de aprendizaje puede incluir la optimización de la pendiente, y así lo he hecho, pero sólo para la lógica difusa. La inclinación puede marcar una gran diferencia, sí.

Usted dio un enlace a un artículo https://habrahabr.ru/post/322438/

Si un gráfico de la función de error de la red neuronal se traza realmente así (está publicado aquí en tangentes):

Obviamente, es posible construir algo similar utilizando la sigmoidea, pero la inclinación de las secciones individuales será menor.

Si la sigmoide es menos empinada, probablemente puedas hacer lo mismo con las tangentes, sólo tienes que llevarlas 3-5 veces más. Es decir, aumentar el número de neuronas.

Probablemente el sigmoide me dio menos error, porque me faltaba el número de neuronas en la red en la tangencia.

[Igooor_45]

¿Quién tiene una opinión? ¿Es mejor estudiar comercio y pagar dinero o de forma gratuita? Y otra pregunta, ¿merece la pena gastar dinero en cursos de pago?

[Forester]

Pensé en el artículo https://www.mql5.com/ru/articles/497 en el que se cambia la inclinación de la función de activación y llegué a la conclusión de que la red encontrará la inclinación correcta por sí misma:

Ver la fórmula:

for(int n=0; n<10; n++) 
  {
   NET+=Xn*Wn;
  }
NET*=0.4; // - умножением меняем крутизну ф-ии активации 

Al entrenar, la red debe recoger los multiplicadores Wn. Si es más rentable para la red totalizar *0,4, entonces simplemente recogerá todos los pesos de Wn, cada uno de los cuales ya será *0,4. Es decir, sólo ponemos entre paréntesis el multiplicador total, que a su vez vendrá determinado por el error mínimo.

Si alguien no está de acuerdo, por favor corrija.

[Yuriy Asaulenko]

elibrarius:

Algo en lo que he estado pensando... y llegó a la conclusión de que la red recogerá la inclinación correcta por sí misma:

Exactamente. El NS aumentará o disminuirá proporcionalmente todos los pesos en la cantidad correcta (que será la -profundidad), e incluso recogerá el desplazamiento correcto.

De todos modos, para la mayoría de las tareas no importa.

[Forester]

Me gustaría determinar automáticamente el número de neuronas de la red. ¿Cuáles son las fórmulas de cálculo?