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 2452

[Maxim Dmitrievsky]

アンドレイ・ディク#:

マックス、結論を急ぐな。

あなたの投稿にある「たぶん」という言葉は、この質問の定式化について考えていないことを示唆していますね。

一般的なニューラルネットワーク、特にMLPは非常に柔軟なもので、同じネットワークで同じように特徴のセットを分割しても、ニューロンの重みの値が違えば......ということが可能です。そうだろ？- そこで、これらの重みのセットのうち、どのバリエーションがよりロバストなのか、という疑問が生じます。

私の投稿に返信してくれた2人目の方と対話を続ける必要はないと思います、無意味です。

私自身、目からウロコで気になっているのですが）そのような情報には出会っていません。限界値というのは、活性化フィーディングや学習にとって良くないということは分かっている、結果として

[Andrey Dik]

Maxim Dmitrievsky#:
自分も目から鱗で不思議に思いました。限界値が活性化や学習効果に悪い影響を与えることは知っている、結果として

限界値が活性化や学習フィーディングに悪い影響を与え、結果的に学習にも影響を与えることが分かっています。

[mytarmailS]

学習の質が重みの 値に依存するかどうかを理解するためには、実験によってその依存性を測定する必要がある。

重みはわかっても、 学習の質は わからない、だから定義する必要がある...。

だから、学習の質、ネットワークの性能など...。- は、ネットワークに対する期待値（例えば、新しいデータに対するネットワークエラー）。

さて、学習の質とは 何かという定義ができたので、次に学習の質の重みの値への 依存度を測定してみましょう。

しかし、もし私たちがネットワークのパフォーマンス（学習の質）の指標を開発したのなら、質の指標の最適値を選べばよいのなら、なぜ重みを見る必要があるのでしょう...。

こんな簡単なこともわからないなんて、どんだけ障害者なんだよ＋すでに3人が同じこと言ってるんだけど...。

[Andrey Dik]

mytarmailS#:

学習の質が重みの 値に依存するかどうかを理解するためには、実験によってその依存性を測定する必要がある。

重みはわかっても、 学習の質は わからない、だから定義する必要がある...。

だから、学習の質、ネットワークの性能など...。- は、ネットワークに対する期待値（例えば、新しいデータに対するネットワークエラー）。

さて、学習の質とは 何かという定義ができたので、今度は学習の質の重さへの 依存度を測定してみましょう。

しかし、もし私たちがネットワークの品質（学習の質）の尺度を開発したのなら、品質尺度の最適な値を選べばよいのなら、なぜ重みを見る必要があるのでしょう...。

こんな簡単なこともわからないなんて、どんだけ障害者なんだよ＋すでに3人が同じこと言ってるんだけど...。

学習の質に影響する重みと出力の指標を知ることで、健康な人が学習時にまだ持っていない未知のデータに対して、より堅牢なネットワークのBEFOREチェックができるようになるのです。

[Forester]

研究成果を楽しみにしています。好ましくは、信号の形態で。

[mytarmailS]

アンドレイ・ディク#:

学習の質を左右する重みと出力の指標を知ることで、より堅牢なネットワークを手に入れることができるのです。

1) 少なくとも自分で堅牢性を定義し、それを固めることができるようにする。

2) 新しいデータを使わずに、新しいデータでのネット性を測定したい場合（テスト）はどうすればよいのでしょうか？

[Andrey Dik]

mytarmailS#:

1) 少なくとも自分自身のためにサービス性を定義し、コーディングできるようにする。

2) 新しいデータ（テスト）を使わずに、新しいデータでのネットワーク性能をどのように測定するのですか？

1.マナーの良い人は、知らない人に「あなた」という言葉を使って話します。

2.2.自分の行動を謝る

この2点を守れば、きっとあなたの質問に答えてくれるはずです。

[Andrey Dik]

elibrarius#:
研究の成果を期待しています。好ましくは、信号の形態で。

そして、幸運を祈ります。

誰かに何かを証明する必要はなく、興味のある人は考えてくれるし、興味のない人は通り過ぎていく。

[Igor Makanu]

アンドレイ・ディク#:

ニューラルネットワークの 重みをモジュロでとった平均値は、その学習品質の指標になるのでしょうか？

同じデータで学習させた同じニューロンが2つあり、一方のニューロンのスコアが0.87、もう一方のニューロンが0.23だとすると、どちらのニューロンがより良く学習しているのでしょうか？

スカラー量がベクトルや多項式を一意に特徴づけることができるかは疑問である - NSトレーニングの結果

[Andrey Dik]

イゴール・マカヌ#:

スカラー量がベクトルや多項式を一意に特徴づけることができるかは疑問である - NSトレーニングの結果

を絶対視しています。

しかし，より複雑な指標を使用することを禁止するものではない。主なアイデアは，重みとNS出力の指標をフィットネス関数に追加することである。