L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2258
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Leggendo il thread (o meglio cercando di leggerlo), ho avuto l'impressione che le chat chiuse con moderazione siano una cosa molto utile).
Re la richiesta del caso - hanno postato una raccolta di letteratura sul sabotaggio. Se non ti dispiace il link di nuovo per favore, @Maxim Dmitrievsky,Aleksey Nikolayev.
Ramo allegato alla discussione generale, 4° dall'alto https://www.mql5.com/ru/forum/214418
L'articolo parla di qualcos'altro. Si occupa del caso in cui tutti i predittori sono discreti [0, 1]. Allora c'è un problema. La rete neurale non capisce i predittori con variazione zero.
Il tuo caso, da quanto ho capito, è leggermente diverso. Avete combinato i predittori (continui) e l'obiettivo (matrice discreta ncol=3) nell'input. Si cerca di ottenere una distribuzione qualitativa di latenti a partire dalla quale si generano (ripristinano) quelli di input compreso quello di destinazione praticamente senza addestramento. Ho capito bene: non avrà successo qualitativamente. L'articolo mostra la via della soluzione. Per convertire il target discreto in continuo usando RBM, connettersi con altri predittori e usare BAE (training!). E poi recuperare gli esempi dal VAE addestrato e ripristinare l'obiettivo di nuovo con RBM. È piuttosto complicato. Ma può funzionare.
Lo proverò con un normale AE.
Buona fortuna
puoi semplicemente addestrare un classificatore su questi dati per darti delle probabilità.
opzione ancora più semplice: dividere il dataset in 2 parti con etichette diverse e insegnare 2 modelli... e non disturbare la nonna con tutti i tipi di stati condizionali)
Provato copule, codificatori, tabula gans, codero gans. hmm finora imbattibile. Le copule non sono male. Le tecnologie delle reti neurali sono ancora outsider per i dati tabulari, il che è un peccato.
Se hai bisogno di più dati, per ora solo gmm.
Leggendo il thread (o meglio cercando di leggerlo), ho avuto l'impressione che le chat chiuse con moderazione siano una cosa molto utile).
Re la richiesta del caso - hanno postato una raccolta di letteratura sul sabotaggio. Non ti dispiace linkare di nuovo per favore, @Maxim Dmitrievsky,Aleksey Nikolayev.
Mi sono ricordato che ho dato un link a questo archivio. Vale letteralmente la pena di leggerlo per un po'.
https://codernet.ru/books/python/?page=1
Architetture di reti neurali biomorfe per i sistemi AI
Ciao, sei rimasto senza internet?
Buone vacanze!
;)Ciao, sei rimasto senza internet?
Buone vacanze!
;)Tutti sono stati bloccati nello stesso momento.
Buon anno a tutti!
Provato copule, codificatori, tabula gans, codero gans. hmm finora imbattibile. Le copule non sono male. Le tecnologie delle reti neurali sono ancora outsider per i dati tabulari, il che è un peccato.
Se hai bisogno di più dati, per ora solo gmm.
Maxim, hai provato la macchina di Turing neurale? in quale quadro e quali sono i successi?
Buon anno e tanti auguri!
Maxim, hai provato la macchina di Turing Neurale? In quale quadro e quali sono stati i tuoi successi?
Buon anno a tutti e che tutti i vostri desideri si avverino!
felice anno nuovo! in siberia è già iniziato)))))