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 256

[mytarmailS]

トップ2n:

各配列[][]は、単一の品質情報の集合であり、すなわち各入力に対して、別々の配列[][]である。多くのアレイを供給したいのですが、今のところ4つが準備できていて、計画ではもっと作成します。各アレイは価格の状態を記述し、さまざまな角度から判明します。

各配列は1000行1000列を含み、まあ、一般的に、私は3次元を持って、それはK次元は、新しい2次元であることが判明した

何をしたいのか理解できないから何も言わないが、入力数から判断して、「PCA」などのデータ圧縮法の勉強を始めるといいだろう、必要だろう。

[Dr. Trader]

通常、ネットワークは2次元のマトリクスを扱う。すべての行列を2000（3000または4000）列、1000行の幅の広い1つの行列にまとめ、通常通りニューラルネットワークを学習させればよいのです。Rattleはデータ解析のためのビジュアルなインターフェイスを持つ特別なプログラムで、ボタンやメニューを使ってデータの処理やモデルのティーチングを行い、「log」タブでこれらの操作のために生成されたRスクリプトを見て、Rコンソールで結果のコードを変更して実行するだけで、ニューロンのトレーニングを行うことができます。つまり、すべての操作をマウスで行い、同じことを行う生成されたRスクリプトを見ることができるので、言語の可能性を検討するのに便利です。
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - ガラガラにはいろいろと良いところがあります。

R用のmxnetパッケージもあります。これは深層学習のニューロンで、4次元アレイで学習し、必要以上に多くの測定値を得ることができます。
インストール方法 (Installlation) といくつかのサンプルが vignettes と demo フォルダにあります -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package

[Mikhail Toptunov]

mytarmailS:
何をしたいのか理解できないから何も言わないが、入力数から判断して「PCA」などのデータ圧縮法の勉強を始めるといい、必要になるはずだ。

ご質問の論理は、私の説明よりも深いものでしょう。

2次元の配列をいくつかネットワークに送り込みたい。

配列は軸が同じ、つまり列を期間ごとに、行をバーごとに等級付けしています。

[Mikhail Toptunov]

Dr.トレーダー

通常、ネットワークは2次元のマトリクスを扱う。すべての行列を2000（3000または4000）列、1000行の幅の広い1つの行列にまとめ、通常通りニューラルネットワークを学習させればよいのです。Rattleはデータ解析のためのビジュアルなインターフェイスを持つ特別なプログラムで、ボタンやメニューを使ってデータの処理やモデルのティーチングを行い、「log」タブでこれらの操作のために生成されたRスクリプトを見て、Rコンソールで結果のコードを変更して実行するだけで、ニューロンのトレーニングを行うことができます。つまり、すべての操作をマウスで行い、同じことを行う生成されたRスクリプトを見ることができるので、言語の可能性を検討するのに便利です。
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - ガラガラにはいろいろと良いところがあります。

R用のmxnetパッケージもあります。これは深層学習のニューロンで、4次元アレイで学習し、必要以上に多くの測定値を得ることができます。
インストールガイド (Installlation) と、いくつかのサンプルが vignettes と demo フォルダにあります -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package

ありがとうございました。

[mytarmailS]

トップ2n:

ご質問の論理は、私の説明よりも深いものでしょう。

2次元の配列をいくつかネットワークに送り込みたい。

配列は軸に沿って同じで、すなわち列は周期で、行はバーで等級付けされている。

深い理屈はないのですが)))

インプットが多いだけで、学習するのに時間がかかります。インプットの数を減らして、情報を圧縮する必要があるというところに行き着くのでしょう。

[Mikhail Toptunov]

トップ2n:
ありがとうございます。

Dr.トレーダー

ネットワークは通常、2次元の行列を扱う。すべての行列を2000（3000または4000）列、1000行の幅の広い1つの行列にまとめ、通常通りニューラルネットワークを学習させることができます。Rattleはデータ解析のためのビジュアルなインターフェイスを持つ特別なプログラムで、ボタンやメニューを使ってデータの処理やモデルのティーチングを行い、「log」タブでこれらの操作のために生成されたRスクリプトを見て、Rコンソールで結果のコードを変更して実行するだけで、ニューロンのトレーニングを行うことができます。つまり、すべての操作をマウスで行い、同じことを行う生成されたRスクリプトを見ることができるので、言語の可能性を検討するのに便利です。
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - ガラガラにはいろいろと良いところがあります。

R用のmxnetパッケージもあります。これは深層学習のニューロンで、4次元アレイで学習し、必要以上に多くの測定値を得ることができます。
インストールガイド (Installlation) と、いくつかのサンプルが vignettes と demo フォルダにあります -https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package

https://www.mql5.com/ru/articles/1165、私が指示に従ったかどうか教えていただけますか？

• ロードR
• Rattleのライブラリをロードします。
• ファイル／ワークスペース」タブ。
• ディスク上のTC.RDataファイルを探し、ダウンロードしてください。

無音である。

[mytarmailS]

トップ2n:

https://www.mql5.com/ru/articles/1165、私が指示に従ったかどうか教えていただけますか？

• ロードR
• Rattleのライブラリをロードします。
• ファイル／ワークスペース」タブ。
• ディスク上のTC.RDataファイルを探し、ダウンロードしてください。

無音である。

と入力してみてください。

library(rattle)

[Mikhail Toptunov]

mytarmailS:

と入力してみてください。

library(rattle)

こんなくだらないことで悩むのは嫌ですが、何か標準的なものが欠けていても、わからないかもしれません。

*** を追加しました。

単純に型付けしただけのrattle()

[Andrey Opeyda]

があり、Neurosolutionsもあります。DLLを生成し、それをエキスパートに差し込むことで

[СанСаныч Фоменко]

トップ2n:

こんなくだらないことで迷惑をかけたくはないのですが、もし標準的なものが欠けていることをご存知でしたら

*** を追加しました。

rattle()を入力するのは簡単です。

画像ではガラケーが表示されていません()

このコマンドを入力すると、ガラガラポンのウィンドウ自体が表示され、記事で紹介したように

TC.RDataは（記事から理解すると）rattle()に読み込まれるはずです。