トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1512

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ケシャ・ルートフ

実際、私は時々マックス・デニセンコが羨ましくなります。彼の従属的な立場は、時々、仕事でうんざりして神経チックになり、午前3時に家に帰っても妻や子供との時間はなく、ただ寝て気絶し、また8時に起き、その繰り返しで...という感じです。

よし、繁殖はしないほうがいいし、まだ女も作らないほうがいい。まずは一人前に成長することだ。大人になったら、もう無意味なことを書く必要はないでしょう。しかし、手段を選ばず物事を変えようとすると、刑務所や精神病院に入ることになる可能性が高くなります。 あなたの場合、とてもわかりやすいからです。そうそう、まだ自分用のアイドルは作らないでね、とか、さーにっちはヒマになっちゃうから。

 
複数シンボルにまたがるグリッドの 同時学習、すなわち複数シンボルで同じグリッドパラメータ（重み）を使用する場合について教えてください。
 
アンドレイ・ディク
あるグリッドのパラメータ（重み）を複数のシンボルで同時に学習させることを何というか？

私はそれを "ドローダウン学習" と呼びます。"ドローダウン学習" の重要性については、Pereverenko または Denisenko による、高度な OOP (>5 inheritance depth) で、90%の精度とテストでの利益とドローダウンの比率が同じ（等）、またはテストなしで古き良き時代のように、すべて Lern で、純粋指数である martin との記事をお待ちください)))

 
ケシャ・ルートフ

私はそれを "ドローダウン学習 "と呼びます。"ドローダウン学習 "の重要性については、ペレヴェレンコやデニセンコによる、高度なOOP（少なくとも5の継承深度）、90％の精度とテストでの利益とドローダウンの同じ（等しい）比率、またはテストなしで古き良き時代のように、すべてLernで、純粋指数であるマルティンとの記事を待ってください））））。

が、肝心なのは？

 
アンドレイ・ディク：

が、ビジネスでは？

ビジネスでは通常、前処理されたBPの「束」が入力され、各BPの将来のプロパティのベクトルが出力される、というような形になるはずです。しかし、そのためには同期されたシリーズが必要で、トレーディングセンターからそれを入手することはできません。

 
アンドレイ・ディク
複数のシンボルで同時にメッシュ学習する、つまり、複数のシンボルで同じメッシュパラメータ（重み）を使用する場合とは？

トランスファーラーニング mb

 
マキシム・ドミトリエフスキー

トランスファー・ラーニング mb.

すぐにでも「ドローダウン学習」の記事を書かなければならない。

転移学習とは、あるデータセットやアルゴリズムで学習した選択された（通常は最初の1-2層）ニューロン/層を、別のグリッドで予備部品として使用することで、例えば、写真のスタイリングに使用することである。

 
ケシャ・ルートフ

ビジネスでは通常、このように、何らかの前処理を施したBPの「束」と、出力時の各BPの将来のプロパティのベクトルであるべきです。しかし、これには同期した行が必要で、DCから得ることはできません。自分で構築しなければなりません。少し同期を外すと、テスター用のグレイルを得ることができますが、本物は失敗します。

シンクロシリーズを使いたかったら、少なくとも私はTPに接続していないので、問題はないと思います。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

トランスファー・ラーニング mb.

この活動のポイントは、安定したパターン（とでも呼ぼうか）を特定することであり、それは異なるBP上で機能するから安定するのであって、この分野での私の臆病な実験は、原理的には可能であることを示しているのだが...。となり、結果としてロバスト性が高まる（適合度が低下する）。

 
ケシャ・ルートフ

すぐにでも「ドローダウン学習」の記事を書かなければならない。

転移学習とは、あるデータセットやアルゴリズムで学習した選択された（通常は最初の1-2層）ニューロン/層を、別のグリッドで予備部品として使用することであり、例えば、画像の様式化に使用される。

鼻糞も出ない(笑)

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