Come formare correttamente i valori di input per il NS. - pagina 13
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Gente, mi scuso per aver "tagliato la corda".
Qualcuno ha lavorato in questa direzione?
L'idea di "pescare" informazioni utili senza conoscerle a priori sembra allettante. Mi chiedo come questo possa essere realisticamente usato nel nostro business?
Gente, mi scuso per aver "tagliato la corda".
Qualcuno ha lavorato in questa direzione?
L'idea di "pescare" informazioni utili senza conoscerle a priori sembra allettante. Mi chiedo come questo possa essere realisticamente usato nel nostro business?
Feedback come questo
L'informazione reciproca è offerta come funzione obiettivo. Quindi è una variante dell'apprendimento senza insegnante.
È questo il risultato finale? Una specie di vettore scorrevole, cioè un muving multidimensionale?
>>Come questo
No, sembra più una PCA.
No, l'informazione reciproca è offerta come funzione obiettivo. Quindi è una variante dell'apprendimento senza insegnante.
Perché no? Se c'è correlazione, la funzione obiettivo tende a uno durante l'allenamento. In linea di principio, non vedo molta differenza rispetto all'ottimizzazione convenzionale.
2 YuraZ. La gente si sta riprendendo, è bello da vedere.
Il tuo esperto nel thread di cui sopra è stata la mia prima introduzione. Grazie mille per il codice. Incollo qui la sua versione leggermente corretta e decorata. È abbastanza buono per un principiante.
Ho rigorosamente confrontato l'output della mia versione con quello reale su un modello di prova.
Ho provato la tua versione, non sono mai riuscito a insegnarla!
l'apprendimento era più veloce nella mia variante
L'idea di "pescare" informazioni utili senza conoscerle a priori sembra allettante. Mi chiedo come questo potrebbe realisticamente essere usato nel nostro caso?
E la funzione I(X, Y)?
IMHO, PCA (analisi dei componenti principali) o MGC (metodo dei componenti principali) e reti di ricircolo sono ciò di cui avete bisogno.
Perché no? Se c'è correlazione, la funzione obiettivo tende a uno durante l'allenamento. In linea di principio, non vedo molta differenza rispetto all'ottimizzazione convenzionale.
"No" si riferiva al feedback :). Per quanto riguarda la correlazione come funzione obiettivo, sembra essere legata all'informazione reciproca. Ma poiché le formule sono diverse, anche la traiettoria di apprendimento può essere diversa. In generale, è difficile contare di raggiungere l'estremo globale per un sistema più o meno complesso. E l'estremo locale risultante può essere diverso per diversi percorsi di apprendimento.
Gente, mi scuso per aver "tagliato la corda".
Qualcuno ha lavorato in questa direzione?
L'idea di "pescare" informazioni utili senza conoscerle a priori sembra allettante. Mi chiedo come questo possa essere realisticamente usato nel nostro business?
Posso chiedere da dove viene questo estratto? Una volta ho provato a fare un'estrazione di un segnale utile dal rumore, ma il lavoro è rimasto incompiuto.