Trading is all about forecasting price. If you have been reading my Forex Strategies 2.0 Blog, you must have seen I am focusing more and more on algorithmic trading. If you can forecast currency pair price with a reasonable degree of accuracy, you can make a lot of pips. Markets have changed a lot. Today algorithms rule the market. Wall Street...
Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks. Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную...
何のことはない、よくある合わせ技で、今まで100回くらい議論されてきたことです。初歩的なことで、FXでは実用に耐えない。
つまり、フィッティングなんです。OOSのサンプル外領域と言ったはずだが......。フィット感は？これはまさに、どちらかというと一般化するのに十分なレベルの高さだと思うのですが......。
フィット感という意味です。サンプル外の部分と言ったはずなのですが......。フィット感は？それこそ、どちらかというと一般化のレベルが高いのでは......。
ああ...アウト...私はOOSを逃した :) それからそれは、たとえ悪くても、まだ+で、実で動作するはずです。
安定した結果を得るためには、クロスバリデーションやアダプティブTSを行う必要がある...しかし、そこにも多くの落とし穴がある
私が発見した自己学習システムの主な落とし穴は、足場やNSが同じサンプルで毎回微妙に異なる学習をすることで、最終的な結果が大きく変わる可能性があることです。つまり、テスターで数回同じTSを実行すると、結果が異なってきます :)
そして、NSを勉強するたびに、単純ロジットや線形回帰が 好きになってきました :D
クラスごとの学習例数が異なる場合、ネットワークはどうなるのか、ご存知の方はいらっしゃいますか？これによって偏りが生じ、ネットワークが1つのクラスしか生成しなくなり、クラスの数を揃えることで状況が修正されるということを見たことがあります。そして、クラスごとに例の数を揃えることで、状況を補正していること。
でも、その理由を理解したいのです。
例えば、猫を100匹、犬を2匹見た人は、犬のほうに注目して、「あ、なんか新しいな」という感じで目を通す。この2匹の犬は、なぜかニューラルネットワークには猫に見える。つまり、量が質を損なっているのです。
1つのクラスの例数が少なすぎて、その定義のために1つのニューロン/コネクションを割り当てることができないのでは？ソフトマックスの場合は、出力ニューロンが割り当てられているので、そこへの接続は行われないが。
あるいは、この2つの例に対して、別のクラスから非常によく似たものが10個見つかって、そちらが優勢になっているのでしょうか？
フィット感という意味です。サンプル外の部分と言ったはずなのですが......。フィット感は？これはまさに、どちらかというと一般化のレベルが高いのでは......。
それでは、月別の過去と現在の比較です。
クラスごとの学習例数が異なる場合、ネットワークはどうなるのか、ご存知の方はいらっしゃいますか？これによって偏りが生じ、ネットワークが1つのクラスしか生成しなくなり、クラスの数を揃えることで状況が修正されるということを見たことがあります。そして、クラスごとに例の数を揃えることで状況が修正されること。
しかし、その理由は何なのか、理解したいのです。
例えば、100匹の猫と2匹の犬を見てきた男性が、犬のほうに注目して、「あ、なんか新しいな」という感じで見ていく。この2匹の犬は、なぜかニューラルネットワークには猫に見える。つまり、量が質を損なっているのです。
1つのクラスの例数が少なすぎて、その定義のために1つのニューロン/コネクションを割り当てることができないのでは？ソフトマックスの場合は、出力ニューロンが割り当てられているので、そこへの接続は行われないが。
あるいは、この2つの例に対して、別のクラスから非常によく似たものが10個見つかり、その方向でオーバーライドを行うのでしょうか？
平均的な例で、2番目のクラスは貢献度が低くなる。
もう一つの好奇心旺盛なfacebookのプロフェットリブ
http://strategy.doubledoji.com/how-to-use-facebooks-prophet-algorithm-in-forex-trading/
https://github.com/doubledare704/Jupyter-bitcoin
FXとビットコインの例
進歩がもたらしたもの
どんな進化を遂げたのか。
一筋の毛も仲間なのに、眉毛が扱いに含まれていないのは不思議だ。
では、ここでも今月の裏対表自慢を。
これでいいのか・・・かっこいい。本物に賭けるのはかなり可能．
あなたのネットワークがどうなっているかは知らない。しかし、レシェトフスキーは、クラスが偏っているとき。出力変数の1と0の数が等しくないとき。トレーニングやテストのサンプルに、より小さいクラスが追加されます。ネコとイヌの例として猫が100匹、犬が2匹の場合、サンプルは平衡のために犬のコピーを98個増やすことになる。しかし、この例では、トリッキーな足し算の仕方があるので、よくありません。ただ、それだけではありません。その結果、100種類の猫、100種類の犬のコピーがサンプルとして得られます。というわけで...。