Kohonen y patrones
Como recordarás, soy uno de los que estaba exactamente en contra de las inundaciones, pero no creo que borrar todos los posts sea la solución. Había un montón de posts interesantes sobre el tema. La gente ha gastado tiempo, esfuerzo, ¡y tú te crees con derecho a borrar algo que no es tuyo! Esto se discutió en el foro hace aproximadamente un año y la manada decidió que el hilo no pertenecía al iniciador del tema. La elección es, por supuesto, suya.
P.D. Como salida, veo, en caso de inundación, crear un nuevo hilo llamado XXXXX1 o XXXXX Continuación1 y seguir dejando el antiguo.
Como recordarás, soy uno de los que estaba exactamente en contra de las inundaciones, pero no creo que borrar todos los posts sea la solución. Había un montón de posts interesantes sobre el tema. La gente ha gastado tiempo, esfuerzo, ¡y tú te crees con derecho a borrar algo que no es tuyo! Esto se discutió en el foro hace aproximadamente un año y la manada decidió que el hilo no pertenecía al iniciador del tema. La elección es, por supuesto, suya.
P.D. Como salida, me parece, este camino - en caso de inundación, crear un nuevo hilo con el nombre XXXXX1 o XXXXX Continuación1 y al mismo tiempo dejar el antiguo.
Interesante puede ser, valioso no es. Cerremos el tema en este punto, sobre todo porque no puedes devolverlo.
¿Cuál es el truco de una red Kohonen? ¿Por qué buscar patrones con él? No estoy buscando patrones en MAKD pero mi opinión es que no hay nada estacionario allí. Excepto la divergencia).
En la agrupación del espacio de entrada.
A grandes rasgos, la diferencia es la siguiente:
Mientras que un perseptrón, por ejemplo, busca patrones entre las entradas y las salidas, lo que es esencialmente reconocimiento, una red Kohonen busca grupos densos de entradas, separándolos en clusters distintos.
¿Por qué no? También podemos probar la divergencia.
Cuando se producen lagunas o picos anormales, la red suele mentir. Sólo se entrenó durante 4 días antes y no se produjeron estas situaciones. ¡Pero el día anterior fue una belleza!
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Y hoy también ha aprendido un poco del día anterior.
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Y otras opciones que da la red son, - esto es 15 días de formación.
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No consigo imágenes claras cuando las pongo aquí...
Y así son las predicciones del día siguiente en los 5 días anteriores de entrenamiento. El azul está por delante donde aún no había datos. Por supuesto que no es perfecto, pero me parece prometedor.
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Y así es como se veían las previsiones para el día siguiente al enseñar los 5 días anteriores. El azul está por delante cuando los datos aún no estaban disponibles. Por supuesto, no es perfecto, pero me parece prometedor.
¡Este es nuestro camino!
Las dos últimas fotos son las correctas. Puedes ver enseguida qué es lo que hay.
No está mal.
ANG3110, si tienes posibilidad, dale los datos de M15 en el formato de la última foto y comenta, por favor, la última foto. ¿Cuál es la razón de las múltiples implementaciones del predicado NS?
¡Así se hace!
Las dos últimas fotos son las correctas. Puedes ver enseguida qué es lo que hay.
No está mal.
ANG3110, si tienes posibilidad, dale los datos de M15 en el formato de la última foto y comenta, por favor, la última foto. ¿Cuál es la razón de que haya muchas realizaciones de NS-predictor?
En la penúltima imagen a pesar de que el número de barras pronosticadas por delante es el mismo, es igual a la duración del día, pero para el aprendizaje se utilizan diferentes pasos de promediación 24,48,72,96 y 120 horas. Por eso hay cinco variantes de previsión, aunque sólo la de 24 horas -es de color rojo- es muy diferente a las demás.
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Buenas tardes.
¿Alguien ha intentado buscar patrones (en el MACD, por ejemplo) utilizando la red de Kohonen?
Si la respuesta es afirmativa, le ruego que me comunique sus impresiones y experiencias.
Si alguien tiene ideas similares, le invito a charlar. Preferiblemente aquí, si es serio, al correo electrónico.
Una gran petición para escribir sobre el tema y específicamente.