Algorithms for feedforward nets.
OBJECTIVE
To provide engines for feedforward ANN exploration, testing and rapid prototyping.
Some flexibility is provided (e.g. the possibility to change the activation or error functions).
- The algorithms themselfs are not described here, there are many
books which describes them (e.g. get mine "Matrix ANN" wherever you
may find it ;-). - Hypermatrices are slow, however there is no other
reasonable way of doing things; tests performed by myself show that
using embedded matrices may increase speed but the manipulation of
submatrices "by hand" is very tedious and error prone. Of course you
may rewrite the algorithms for yourself using embedded matrices if you
want to. If you really need speed then go directly to C++ or whatever.
速すぎる。L-BFGSアルゴリズムで学習させるべきで、1時間か数時間かかるのでは？また、15個の入力を行ったが、15-20個のニューロンからなる隠れ層は1つだけで、Alglibian NSを学習させた...要するに、待たずに入力ベクトルのサイズを小さくしたのだ)10kベクトルによる3入力の学習は5-10分かかり、それも隠れ層が1つの場合です。遅いバックプロパゲーションではなく、1-3エポックの高速なバックプロパゲーションを使用します。
そして、10分でさえも既製の戦略がなく、戦略を見つけるためにオプティマイザでN個の予測変数の数、ベクトルの長さ、隠れ層の数などを検索しなければならないことを想像してみてください......。
アルゴリズムのことは知っている。
しかし、一般的には同じBPである。
Athlonプロセッサ、2コア。ノートパソコンは8～9年目に購入したものです。最近のパソコンでは、私の2倍は速く飛ぶんですよ。
完成した戦略に関しても、ロジック上では2〜3ヶ月以上かかります。大したことはない))。はい、そしてNSはすでに馬具をどこに置くか考えている間、おそらくもっと費やしています）。
アルゴリズムは既知のものであり、-
そして一般的には、同じBP
Athlonプロセッサ、2コア。ノートパソコンは8、9年に購入したものです。最近のパソコンでは、私の2倍は速く飛ぶんですよ。
完成した戦略に関しても、ロジック上では2〜3ヶ月以上かかります。大したことはない))。そう、そしてNSは馬をどこに繋ぐかを考えるのに、すでに多くの時間を費やしているのだ（笑）。
もし本当にスピードが必要なら、C++などに直接移行すればいい。:)) まあ、気に入ったのならいいんですけどね :)ちなみに、森は木の本数しかパラメーターがないので、もっと簡単に設定できますよ :)
もし本当にスピードが必要なら、C++などに直接移行すればいい。:)) OK、気に入っていただけたなら、それで結構です :))また、森を設定するのも簡単で、木の本数というパラメータが1つだけあります :)
もし本当にスピードが必要なら、C++などに直接移行すればいい。:))こ こでいうアルゴリズムとは、Rなどのインタープリタ環境からではなく、C++から直接呼び出すことを意味する。アルゴリズム自体はC++で書かれている)
また、ビデオカードに計算を送れば、CPUに内蔵されていない場合、5倍は速くなるはずです :)
計算をビデオカードに送れば、CPUに内蔵されていない場合は5倍は速くなるはずです :)
もちろんそうですが、なぜかというと、～0.0003c/sampleの とき。どんな取引にも十分対応できます。
そしてRFは理論的には読めますが、実際にどのようなパッケージがあるのかはよく知りません。切り替えが早く、使いこなすことができる。スタンディングオベーションを贈ります））。一般的には私も使いこなさなければならないのですが。
もちろんそうですが、なぜかというと、～0.0003c/sampleの とき。どんな取引にも十分対応できます。
そしてRFは理論的には読めますが、実際にどのようなパッケージがあるのかはよく知りません。切り替えが早く、使いこなすことができる。スタンディングオベーションを贈ります））。一般的には、私もマスターした方がいいと思います。
スレッドでいろんな通貨のティックを大きな表にして、お互いを基準に予測しようと提案したのはあなただったかな？
その表をもう一度掲載してください。予測変数の選択 技術をテストするために使いたいのです。
スレッドでいろんな通貨のティックを大きな表にして、お互いを基準に予測しようと提案したのはあなただったかな？
予測変数の選択技術を確認したいので、その表をもう一度掲載してください。
ありがとうございます。解析を開始しました。行数が多いので、結果は2、3日後になります。同時に、numeraiに近いloglossでモデルを学習させ、テストテーブルで確認するようにしようと思います。
ありがとうございます。解析を開始しました。行数が多いので、結果は2、3日後になります。同時に、numeraiから類推してloglossにモデルを教え、テストテーブルで確認してみようと思っています。
うーん、故ユーリー・レシェトフ氏のソフトをお使いなのでしょうか？XGBは、このセットを1分間で65～67％の精度に研磨します。1時間以上MLが動いているときは、何かが間違っていたのだと思うので、とっくにニューロネットは弱っているのだと思います。