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 2250 1...224322442245224622472248224922502251225222532254225522562257...3399 新しいコメント Rorschach 2020.12.18 16:02 #22491 mytarmailS: 読みかけで、ここで苦笑いしながら立ち止まりました。乱数この重みを使ったニューラルネットワークは正しい入出力関係を持つかも しれないが、なぜ この実用的な重みが機能するのかは謎の まま である。 ニューラルネットのこの神秘的な性質 が、多くの科学者やエンジニアがニューラルネットを避ける理由である。コンピュータの反逆者たちが広めた科学的フィクションを考えてみて ください。 作者はNSからとても遠い、私よりもっと遠いところにいると思います)) 97年の本で、ツッコミについて。33章のうち、ネットに関するものはこの1章だけです。網はブラックボックスというのがこれまでの常識でした。何しろ翻訳ですからね。 斜め読み、なかなか面白い。 mytarmailS 2020.12.18 16:48 #22492 ロールシャッハ： ツォーによると、97年の本だそうです。33章のうち、ネットに関するものはこの1章だけです。これまでの常識では、網はブラックボックスと言われていました。結局、翻訳なんですよね。斜め読み、なかなか面白い。 読んだよ... 離散的にコサイン変換器を作って、その係数の和が純粋な信号になるようにネットを選択させればいいのでは...という考えがある。 Renat Akhtyamov 2020.12.18 17:35 #22493 mytarmailS: 読む...離散コサイン変換器を作って、その係数をネットワークで選択させ、その和がきれいな信号になるようにすれば...と思いついた のです。 昨日、試してみたんです。 LPFと同じように，α＋β＝1，αまたはβが0以下であること。 そして、グラフを見て、ああ、そうだ！これが一見するとわかりにくい現実だ そして、2つのFFTグラフ（虚数部、実数部）を比較します。 私たちは髪を引き裂き、隣人は多層階の仲間を聞く。 Rorschach 2020.12.18 18:03 #22494 mytarmailS: 読む...離散コサイン変換器を作って、その係数をネットワークに選択させれば、その和がきれいな信号になるというアイデアがあるんですが......。 特定のステップに縛られない周波数を見つけ、その周波数をウィンドウシフト後もできるだけ長く維持することができれば面白いと思います mytarmailS 2020.12.18 19:16 #22495 ロールシャッハ： BPFでは、決められたグリッドから周波数を選択しますが、特定のステップに縛られない周波数を見つけ、ウィンドウをシフトしても、できるだけその周波数が維持されるようにすることが興味深いです。 見つかればNSは必要ないのですが、今後使えなくなりますから...。 しかし、いくつかの重要な高調波だけを残して、信号を「純粋」にすることは可能です。 mytarmailS 2020.12.19 12:27 #22496 ニューラルネットワークでパラメータを制御するTSを作りたい」という長年の思いが実現しました。 ようやくシンプルなTSを作りました。車輪の交差によって入力される2つの車輪と、車輪の周期をニューロンによって制御する... 適応型フィルタを得た )) 最初のチャートは 価格 もう一つは、ニューロンによって制御されるビーズの周期です。 サードバランス トレーニング： Neuronkaは、最大限の利益を得るために期間を管理するようトレーニングされました... これはトレースとノーコミッションだとすぐわかる...。 スクリプの価値は、より複雑な新しいタスクのためにそれを作成する経験である...。 Maxim Dmitrievsky 2020.12.19 13:03 #22497 クールで、数字を生み出している。 で、時系列。 mytarmailS 2020.12.19 13:19 #22498 マキシム・ドミトリエフスキー： クールで、数字を生み出している。で、時系列。 利益を生み出すことを学ばなければならない)))))))) Maxim Dmitrievsky 2020.12.19 13:45 #22499 mytarmailS: 利益世代は教えなければならない))))))))))))))))))))))))))))))) そして利益。 パターンを使ってシリーズを生成する方法を聞かれたので、それをやっています。 が、何段階にもわたる。 Maxim Dmitrievsky 2020.12.19 13:55 #22500 mytarmailS: 実装の仕方がわからない...もっと簡単な方法があるのでは...。市場の相場を 入力とし、より「予測可能な」系列を出力するネットワークを作りたい。しかし、"予測可能性 "という尺度が必要です。 系列を別の空間（分布）にマッピングし、より予測的な部分を平均に近づける。 コーダーがあります。 100～500枚単位のバッチで、ラベルを貼るとします。そして、デコーダーから分配の先頭を引き出して、サンプリングするのです。 そして、条件付きデコーダから、最も低いエントロピーが定義されているクラスの先頭を取るのです。まあ、それが侍のやり方というものです。 なぜ、予想通りのものが出てくるかというと、それは 1...224322442245224622472248224922502251225222532254225522562257...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
読みかけで、ここで苦笑いしながら立ち止まりました。
乱数この重みを使ったニューラルネットワークは正しい入出力関係を持つかも しれないが、なぜ この実用的な重みが機能するのかは謎の まま である。 ニューラルネットのこの神秘的な性質 が、多くの科学者やエンジニアがニューラルネットを避ける理由である。コンピュータの反逆者たちが広めた科学的フィクションを考えてみて ください。
作者はNSからとても遠い、私よりもっと遠いところにいると思います))
97年の本で、ツッコミについて。33章のうち、ネットに関するものはこの1章だけです。網はブラックボックスというのがこれまでの常識でした。何しろ翻訳ですからね。
斜め読み、なかなか面白い。
ツォーによると、97年の本だそうです。33章のうち、ネットに関するものはこの1章だけです。これまでの常識では、網はブラックボックスと言われていました。結局、翻訳なんですよね。
斜め読み、なかなか面白い。
読んだよ...
離散的にコサイン変換器を作って、その係数の和が純粋な信号になるようにネットを選択させればいいのでは...という考えがある。
読む...
離散コサイン変換器を作って、その係数をネットワークで選択させ、その和がきれいな信号になるようにすれば...と思いついた のです。
昨日、試してみたんです。
LPFと同じように，α＋β＝1，αまたはβが0以下であること。
そして、グラフを見て、ああ、そうだ！これが一見するとわかりにくい現実だ
そして、2つのFFTグラフ（虚数部、実数部）を比較します。
私たちは髪を引き裂き、隣人は多層階の仲間を聞く。
読む...
離散コサイン変換器を作って、その係数をネットワークに選択させれば、その和がきれいな信号になるというアイデアがあるんですが......。
特定のステップに縛られない周波数を見つけ、その周波数をウィンドウシフト後もできるだけ長く維持することができれば面白いと思います
BPFでは、決められたグリッドから周波数を選択しますが、特定のステップに縛られない周波数を見つけ、ウィンドウをシフトしても、できるだけその周波数が維持されるようにすることが興味深いです。
見つかればNSは必要ないのですが、今後使えなくなりますから...。
しかし、いくつかの重要な高調波だけを残して、信号を「純粋」にすることは可能です。
ニューラルネットワークでパラメータを制御するTSを作りたい」という長年の思いが実現しました。
ようやくシンプルなTSを作りました。車輪の交差によって入力される2つの車輪と、車輪の周期をニューロンによって制御する...
適応型フィルタを得た ))
最初のチャートは 価格
もう一つは、ニューロンによって制御されるビーズの周期です。
サードバランス
トレーニング： Neuronkaは、最大限の利益を得るために期間を管理するようトレーニングされました...
これはトレースとノーコミッションだとすぐわかる...。
スクリプの価値は、より複雑な新しいタスクのためにそれを作成する経験である...。
クールで、数字を生み出している。
で、時系列。
クールで、数字を生み出している。
で、時系列。
利益を生み出すことを学ばなければならない))))))))
利益世代は教えなければならない)))))))))))))))))))))))))))))))
そして利益。
パターンを使ってシリーズを生成する方法を聞かれたので、それをやっています。
が、何段階にもわたる。
実装の仕方がわからない...もっと簡単な方法があるのでは...。
市場の相場を 入力とし、より「予測可能な」系列を出力するネットワークを作りたい。
しかし、"予測可能性 "という尺度が必要です。
系列を別の空間（分布）にマッピングし、より予測的な部分を平均に近づける。
コーダーがあります。
100～500枚単位のバッチで、ラベルを貼るとします。そして、デコーダーから分配の先頭を引き出して、サンプリングするのです。
そして、条件付きデコーダから、最も低いエントロピーが定義されているクラスの先頭を取るのです。まあ、それが侍のやり方というものです。
なぜ、予想通りのものが出てくるかというと、それは