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 2684

[Maxim Dmitrievsky]

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なるほど。

CNNは真っ先にドラゴンを獲得すべきなんですね。

機能だけならね。

時系列にはTCNがある。

もっといいのは、例えばROCKETのように、畳み込みカーネルを通してチップをスパムし、学習させることだ。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
時系列にはTCNがある

ここで

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
どこの？

どこかは知らないが、アルゴリズムというか、TCNNというか、そんなものだ。

時系列畳み込みNN

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
どこだかわからないが、アルゴリズムというか、TCNNというか、そんなものだ。

時系列畳み込みNN

音声処理に使われる

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
ああ、わかった、スピーチ用だ。

まあ、変圧器も特徴によっては、たいていは文字用なんだけどね。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

まあ、トランスフォーマーも特徴によっては、たいていは文字用だけどね。

ああ、配列か...。

torchの例を見ても、ニューロンを書くには何十行もコードを書かなければならない。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
そう、シーケンス...

torchの例を見ると、ニューロンを書くのに何十行もコードを書く必要がある。

PyTorchはクールなコンストラクタだ。そうすれば、どんなアーキテクチャでも構築できる

しかし、それが必要だろうか？他の追随を許さないcatbustを取ればそれでいい😀。

私のタスクでニューラルネットワークとboustingを比較した。出力は同じだが、boustingの方が学習が速い。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
PyTorchはクールなコンストラクタだ。そうすれば、好きなアーキテクチャを構築できる

でも何が必要？他の追随を許さないcatbustを取ればいい。

私のタスクでニューラルネットワークとboustingを比較した。出力は同じだが、boustingの方が学習が速い。

MNISTでは、少なくともboustingとCNNを比較してみてください。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
MNISTについては、少なくともCNNと比較してみてください。

何もすることはない。差は通常＋-だ。信号処理のような特定のデータセットでは、ニューラルネットワークの方が明るい。しかし、Forex 😀にはシグナルがないことが昨日わかった。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
その通りだ。

その通りだ。 奴隷のヒントさえないのなら、なぜもっと深入りするんだ？やってみたけどダメだった、次だ。