Búsqueda de un patrón arbitrario mediante una red neuronal - página 9

 
Alexey Khripunov:

...pero basándose en qué criterio de probabilidad de correlación...

Colgando...

 
Alexey Khripunov:

Una red neuronal puede ser entrenada para clasificar y catalogar imágenes, pero en base a qué criterio de probabilidad de correlación de tal o cual imagen a una determinada categoría del catálogo se producirá, ese es el error probable de cualquier red neuronal.

Las imágenes ya memorizadas con el tiempo llegarán a proyectarse con el empeoramiento de los resultados de la reacción sobre ellas, por lo que el éxito de cualquier red neuronal consistirá en un contenido momentáneo de ese mismo catálogo de imágenes en su memoria, que son eficaces en ese mismo segundo. Su base ampliada sería un punto negativo más que positivo.

¿Son contagiosas las abstracciones de Peter Konov? :)
 
Dmitry Fedoseev:

Cuando tengas algo de fundamento en tus declaraciones, entonces lo buscaré. Que no puedas entender algo no significa que sea una herejía.

Y a dónde has llegado -está muy bien visto- qué conclusiones tan descabelladas.

Bueno, entonces sólo me queda invitarte a ti y a tus amigos del modus operandi a mi emisión en directo, que pienso mantener al menos hasta el año nuevo. Habrá una alerta temprana en el hilo de aprendizaje automático. Creo que una emisión será suficiente para que te formes una opinión sobre la esencia de mis palabras.
 
Mihail Marchukajtes:
Pues bien, lo único que tengo que hacer es invitarte a ti y a tus amigos de la zona del MdD a mi emisión en directo, que pienso mantener al menos hasta el año nuevo. Habrá una alerta temprana en el hilo de aprendizaje automático. Creo que una emisión será suficiente para que te formes una opinión sobre la esencia de mis palabras.

Ya me lo imaginaba...

 
Dmitry Fedoseev:

Ya me lo imaginaba...

Sólo los muertos y los tontos no cambian de opinión.

 
Mihail Marchukajtes:
"... En primer lugar, pregúntese cómo puedo utilizar la respuesta de la NS. Es necesario que se transforme para tomar una decisión, etc. Y sólo entonces comprenderá que lo importante no es el patrón en sí, sino la reacción del mercado a su aparición. Y esta es la reacción al comercio.

El mercado no reacciona a un patrón, que es una especie de indicador, un indicador del mercado. Algo así como una pelota que se agita y a la que el mercado no reacciona, pero lo hace de buena gana.

A qué respuesta de NS se refiere, no lo entiendo. Primero hay que formular el problema: ¿cómo se reconoce un patrón?

 
Ya se le ha dicho que la SN no reconoce patrones; las simples matemáticas lo hacen a priori. ¿Qué es un patrón? Es una descripción de las condiciones de su formación que puede ser fácilmente resuelta por las matemáticas. La búsqueda de un patrón que no se conoce tampoco puede serlo porque no sabemos qué buscar. Por lo tanto, el SN no necesita reconocer patrones, sino la futura reacción del mercado a este patrón.
 
Mihail Marchukajtes:
Ya se le ha dicho que la SN no reconoce patrones, cosa que las simples matemáticas sí hacen a priori. ¿qué es un patrón? es una descripción de las condiciones de su formación, que puede ser fácilmente resuelta por las matemáticas. La búsqueda de un patrón que no se conoce tampoco puede serlo porque no sabemos qué buscar. Así que NS no necesita reconocer patrones, sino la futura reacción del mercado a este patrón.

¡Rubia! Puedo sentirlo en mi columna vertebral.

 
Алексей Тарабанов:

¡Rubia! Puedo sentirlo en mi columna vertebral.

Desgraciadamente, no puedes poner tus sentimientos en acción, y no puedes poner a NS en la entrada. Por eso, mucha gente está decepcionada con la herramienta, exigiéndole exageradamente.
 

Este es el tipo de cosas que me interesan.

Básicamente, lo más rentable sería definir sólo dos estados: tendencia y plano, ya que aún no veo la utilidad de los patrones.

¿Es posible dividir el gráfico en al menos estos dos estados?