Come formare correttamente i valori di input per il NS.

 

Le domande sui valori corretti per gli ingressi NS continuano a spuntare sul forum. Ma purtroppo questa domanda non ha ancora una risposta completa. Ho ripreso da poco la NS e ora capisco l'importanza di questa domanda. Invidio quelle persone a cui è stata insegnata la teoria negli istituti e che hanno questa conoscenza.

Perciò cerchiamo in questo ramo, nel modo più completo possibile, di aprire una questione di valori GIUSTI e dei loro tipi.

Basta non voler iniziare con i dettagli (come prendere le differenze di prezzo dei vicini). Per cominciare, è auspicabile una teoria sui requisiti generali dei valori di ingresso. E poi, se va bene, sono possibili anche degli esempi.

 
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Se la sigmoide entra in saturazione con un valore di ingresso di 1, non fa differenza se il valore di ingresso è 2 o 3 - il risultato è circa lo stesso. I valori di ingresso devono essere entro 1. Non ci devono essere campioni in conflitto - lo stesso valore di ingresso con un valore di uscita diverso.
 
Spero che questo vi aiuti
File:
bfgzk.zip  201 kb
 
sergeev писал (а) >>

... Invidio quelle persone a cui è stata insegnata la teoria all'università e che hanno questa conoscenza.


>> qui non c'è niente da invidiare, nell'ultimo millennio ho anche studiato all'università, e prima quella materia era chiamata più modestamente, in termini sovietici: TAP..., al massimo,

loro/insegnanti faranno spaghetti dalle orecchie per leggere ore... non andranno oltre 2-3 pagine di ogni sezione di un tipico libro di testo!!!

 

2 StatBars Grazie mille per gli articoli.


Integer писал (а) >>

Se la sigmoide al valore 1 dell'ingresso entra in saturazione, allora non fa differenza se applicare il valore 2 o 3 all'ingresso - il risultato sarà più o meno lo stesso. I valori di ingresso dovrebbero essere entro 1. Non ci dovrebbero essere campioni in conflitto - lo stesso valore in ingresso con un valore diverso in uscita.

E gli ingressi non normalizzati a uno? Si può usare la sigmoide o sono necessarie altre funzioni?

 

Integer писал (а) >>
Конфликтных образцов не должно быть - одинковых значений на входе с разным значением на выходе.


Si scopre che è meglio avere più di un valore in uscita (cioè classificare il mercato non solo su o giù, ma anche con alcuni stati intermedi). E più sugli ingressi.

 
È necessario normalizzare i dati di input. Per esempio, trovare un campione con la gamma massima e normalizzarlo, e rimuovere la componente costante. Qui c'è un ampio campo per la creatività, per esempio, si possono calcolare i valori relativi alla MA o alla linea di regressione, e poi normalizzare. È anche possibile normalizzare ogni campione separatamente, rispetto alla sua gamma massima.
 
Integer писал (а) >>
Dovete normalizzare gli ingressi. Per esempio per trovare un campione con la gamma massima e normalizzarlo, e per rimuovere la componente costante. Qui c'è un ampio campo per la creatività, per esempio si possono calcolare i valori relativamente a МА o relativamente alla linea di regressione e poi normalizzare. Ogni campione separatamente, rispetto al suo range massimo, può anche essere normalizzato.

Sì, a proposito, è un bene che tu abbia tirato fuori questo argomento. Continuo a dubitare di come sarebbe più corretto (secondo la vostra esperienza) razionare - un campione da solo o in totale su tutti i campioni?


Ho deciso di rinominare il ramo.

 
Ho pensato solo ora al razionamento in relazione al campione complessivo. Penso che questo sia meglio - la rete terrà conto della dimensione assoluta del campione e non solo della forma, ma probabilmente ci vorrà più tempo per imparare.
 

A volte anch'io sono incline a raggiungere questa conclusione. Si scopre che basta comprimere i dati e il problema dei dati non normalizzati viene rimosso.

C'è anche il problema dei pesi che colpiscono i valori di ingresso zero. Non prenderanno parte alla formazione...

 
sergeev писал (а) >>

C'è anche il problema dei pesi che colpiscono i valori di ingresso zero. Non prenderanno parte alla formazione...

Sì. Si scopre che un ingresso sarà sempre zero (il primo). Potresti rimuovere il primo elemento da tutti i campioni e aggiungerne un altro alla fine.