Red neuronal - página 11
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Sólo cabe suponer que los números de las casillas en las que se coloca el precio se alimentan en
Más bien, los números de la casilla superior e inferior de cada columna, que están cubiertos por el precio. En ese caso, la discreción de la ruptura vertical no está clara.
UPD: Me refiero, no a la discreción en sí, sino al paso de la escisión.
He mentido un poco sobre las 2 opciones de salida. Hay más. Pero muchos de ellos son iguales con cuatro decimales.
No entiendo lo del clasificador de salida. ¿Dónde puedo leer sobre ello?
¿Qué tipo de redes utiliza? ¿Con qué tipo de redes has conseguido el mínimo error en la muestra de ensayo? ¿Cuál de ellos ha mostrado los mejores resultados en el comercio?
a marketeer && StarBars: Entreno la parrilla con el indicador similar a MPP (del diploma de Ivanov) suavizado con media móvil de 6 periodos. He leído que los valores de enseñanza distribuidos uniformemente son buenos para la red. Me equivoqué un poco con los umbrales. No se trata de un umbral, sino de una criba de señales innecesarias mediante la variable X. Si la producción>0,5+X, compramos; si la producción<0,5-X, vendemos. Así, se eliminan las señales "débiles" situadas entre 0,5-X y 0,5+X. ¿No usas esa lobuda?
He mentido un poco sobre las 2 opciones de salida. Hay más. Pero muchos de ellos son iguales con cuatro decimales.
No entiendo lo del clasificador de salida. ¿Dónde puedo leer sobre ello?
¿Qué tipo de redes utiliza? ¿Con qué tipo de redes has conseguido el mínimo error en la muestra de ensayo? ¿Cuál de ellos ha mostrado los mejores resultados en el comercio?
Los umbrales suelen aumentar el porcentaje de patrones detectados correctamente (pwin), pero estos patrones son exactamente donde el precio (beneficio) y algún filtro de suavizado divergen, en definitiva los umbrales no ayudan nada, aunque el pwin aumenta...
Estoy un poco confundido, se trata más bien de funciones de destino, pero en cualquier caso se aplica alguna construcción, reglas que producen la señal final...
El sitio web de Tsaregorodtsev, sus artículos.
Casi todo lo que necesito lo obtengo de MLP, en el caso raro NS2->Polynomial Net.
El resultado del comercio y la arquitectura no están tan fuertemente vinculados como la entrada - error - comercio, por ejemplo. Normalmente gano menos del 1% en arquitectura, en casos raros (ahora ocurren más a menudo) tengo que optimizar mi estructura de red...
a StatBars:
¿Es pwin el porcentaje de victorias?
Dígame, por favor, para que las flechas de la imagen de abajo no estén situadas en el mismo intervalo, ¿sólo hay que utilizar el umbral (o "eliminador") sobre el que ha escrito más arriba? En otras palabras, donde no hay flechas, ¿es la red Out golpeada en 0,5-X o 0,5+X?
a StatBars:
¿Es pwin el porcentaje de victorias?
Dígame, por favor, para que las flechas de la imagen de abajo no estén situadas en el mismo intervalo, ¿sólo hay que utilizar el umbral (o "eliminador") sobre el que ha escrito más arriba? Es decir, donde no hay flechas - ¿es la red Out hit en 0,5-X o 0,5+X?
No entiendo la pregunta... ¿Sigue siendo relevante?
Si es así, por favor, explique...
En general, si la señal se guarda, la flecha no se copia, de lo contrario cada barra será alguna flecha, lo cual no es conveniente... Si la señal ha cambiado, entonces en la misma barra se pone la flecha correspondiente...
sobre pwin - sí.
Estimado gurú, por favor ayúdeme a entender las redes neuronales por más que lo intente, aún no puedo entender cómo funcionan, cómo hacerlas, cómo entrenarlas, si no es difícil, por favor muestre ejemplos simples explicando qué y cómo....
Me interesan las siguientes preguntas:
1. Por lo que he entendido cada neurona de la red es la misma función... pero no entiendo como una misma función con los mismos datos puede dar valores diferentes...
2. ¿Cómo normalizar las cotizaciones sin conocer su mínimo y su máximo?
Me gustaría tener más información gráfica y al menos ejemplos sencillos de redes neuronales con un mecanismo de aprendizaje incorporado...
Gracias de antemano espero su ayuda...
Los artículos no ayudan. Hay que entender las matemáticas.a StatBars: Lo de las flechas lo entiendo, gracias. No entiendo, ¿usas un eliminador? ¿Cuántas variantes de salida debe producir una red neuronal de 3 capas? Por alguna razón, mi red consigue un error mínimo en la muestra de prueba cuando sólo hay dos variantes. Debido a esto, no puedo conseguir que este colador funcione. Las salidas apuntan constantemente a las acciones comerciales y nunca a la espera. Utilizo todo tipo de valores de los profesores (mucho más que dos) cuando entreno. ¿Sabes cuál puede ser la razón? ¿Cuántos valores es mejor utilizar al entrenar una red de retrodifusión? ¿Es necesario que las salidas de cada neurona de la red pasen por la función de activación?
¿Es la rejilla del umbral una rejilla del umbral? - No, pero eso no significa que no debas usarlos.
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Puedes tener tantas señales de salida como quieras, y deberías tener tantas como necesites, o puedes diseñar una parrilla independiente para cada señal que necesites.
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Creo que sus clases de Acción - No Acción - No Acción están distribuidas de forma desigual, hay muy pocos ejemplos de la clase No Acción en comparación con las otras. Tal vez la razón sea otra, tira la muestra de entrenamiento aquí.
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¿Los valores de qué salidas, entradas?
La propia neurona suma y pasa por la sigmoidea, y entre neuronas es mejor dejar sólo el peso de la conexión...
Sí, podemos discutirlo sin parar pero nunca llegar a un resultado sensato......