Comment former correctement les valeurs d'entrée pour le NS. - page 8

 
sergeev писал (а) >>

klot, je pense qu'il a posté la normalisation de la MA normale avec StdDev.

Il est préférable d'utiliser la vitesse de l'EM, c'est-à-dire la dérivée première, plutôt que l'EM.

 
LeoV писал (а) >>

Il ne s'agissait pas d'indicateurs, mais de rationner le prix dans une zone donnée, où l'on choisit les hauts et les bas.

Il y était question de rationnement de l'échantillonnage...

 
sergeev писал (а) >>


En gros, j'ai défini un plan pour mon travail avec le réseau neuronal, ou plutôt les éléments auxquels je dois prêter attention lors de son développement.

1. Préparation des données d'entrée. (décalage des moyennes, décorrélation, égalisation de la covariance).

Pouvez-vous être plus précis ? De préférence avec un minimum de détails. Intéressant.

3. La question du recyclage du réseau

Eh bien, c'est facile à vérifier, et peut être traité en réduisant le nombre de paramètres. S'il n'est pas guéri, nous devons rééchantillonner.

4. Vérification croisée

Plus de détails s'il vous plaît.

7. Possibilité d'utiliser des cartes lightka (ou des couches Kohonen et Grossberg ?)

Je pense que c'est parfait pour la recherche de motifs.

8. Comité des réseaux.

Ce n'est pas le cas, ils sont utilisés dans les systèmes experts, c'est un peu différent ici.

9. Réseaux récursifs.

Ça ne vaut pas encore la peine, IMHO.

 
sergeev писал (а) >>

klot, je pense qu'il a posté la normalisation d'une MA normale avec StdDev.

Je sais que vous pouvez normaliser le prix aussi, mais pas le chemin du maximum au minimum...

 
TheXpert писал (а) >>

Pouvez-vous être plus précis ? De préférence avec un minimum de détails. Intéressant.

Fig. 4.11 de S. Haykin, le livre au début du sujet

Eh bien, c'est facile à vérifier, et peut être traité en réduisant le nombre de paramètres. S'il n'est pas guéri, nous devons rééchantillonner.

>> figs. 4.18, 4.19 ibid.

Plus de détails, s'il vous plaît.

Fig. 4.20, 4.21 ibid.

 
sergeev писал (а) >>

Fig. 4.11 de S. Haykin, livre au début de l'actualité

Figs. 4.18, 4.19 ibid.

Fig. 4.20, 4.21 ibid.


Oui, j'aurai quelque chose à lire ce soir, je vais peut-être bientôt sortir le code :)

 
Voulez-vous partager ?
 
sergeev писал (а) >>
Allez-vous partager ?

Bien sûr, sinon je n'en parlerais pas. Sauf, bien sûr, s'il y a quelque chose à partager.

 
sergeev писал (а) >> Vérifications croisées
TheXpert a écrit (a) >> Plus de détails aussi s'il vous plaît.
On parle de vérification croisée lorsqu'un réseau, par exemple, est formé sur le segment 2007 et que le meilleur résultat obtenu dans le segment 2007 est "testé" dans le segment 2008, et si ce résultat est meilleur que le précédent (également "testé" en 2008), alors ce réseau est conservé. Et ainsi de suite. De la même manière, vous n'obtenez pas de meilleurs résultats en 2007, mais vous ne devez pas vous en inquiéter, car le réseau est contrôlé en 2008. Cela évite le sur-entraînement (pour le réseau) ou la sur-optimisation (pour le CT).
 
sergeev писал (а) >> 8. Comité des réseaux.

En général, on fait 3 sur 2 ou 5 sur 3. C'est-à-dire que sur 3 filets, 2 doivent être "opt-in". Les comités sont bien sûr meilleurs, car 3 filets pas très rentables, peuvent donner un profit beaucoup plus élevé que chacun individuellement. Mais il est nécessaire de choisir les réseaux en comités très délibérément, car tous les réseaux avec un autre ne fonctionneront pas correctement.