Ivan Negreshniy: 調べてみてください。しかし、問題は、スケールレベルで低レベルのNS構造を扱うことについて、ウェブ上に新鮮で体系的な情報があまりないことです。私たちの研究者は、TensorFlowなどのバックエンドまで降りることさえほとんどなく、ほとんどの人はTheano、Keras、Torch、または衰えないRレベルより上かそれ以上なので。
Привет, Хабр! Мы уже говорили про Theano и Tensorflow (а также много про что еще), а сегодня сегодня пришло время поговорить про Keras. Изначально Keras вырос как удобная надстройка над Theano. Отсюда и его греческое имя — κέρας, что значит "рог" по-гречески, что, в свою очередь, является отсылкой к Одиссее Гомера. Хотя, с тех пор утекло много...
Keras is a high-level neural networks API developed with a focus on enabling fast experimentation. Being able to go from idea to result with the least possible delay is key to doing good research. Keras has the following key features: Allows the same code to run on CPU or on GPU, seamlessly. User-friendly API which makes it easy to quickly...
調べてみてください。しかし、問題は、スケールレベルで低レベルのNS構造を扱うことについて、ウェブ上に新鮮で体系的な情報があまりないことです。私たちの研究者は、TensorFlowなどのバックエンドまで降りることさえほとんどなく、ほとんどの人はTheano、Keras、Torch、または衰えないRレベルより上かそれ以上なので。
バカにしないでください。TensorFlow、Theano、Torch、CNTKはいずれもディープニューラルネットワークの 学習で使われる低レベル自動微分ライブラリである。その上に多くの上部構造があり、代表的なものにKerasがあります。一般ユーザー（ニューラルネットワークの専門家ではない）にとっては、高レベルのものを使うのが便利（簡単で速い）です。
興味があるのですが、どのようなライブラリを使用されたのでしょうか？それとも聞いただけ？
グッドラック
ふざけないでください。TensorFlow、Theano、Torch、CNTKはいずれもディープニューラルネットワークの学習で使われる低レベル自動微分ライブラリである。その上に多くの上部構造があり、代表的なものにKerasがあります。一般ユーザー（ニューラルネットワークの専門家ではない）にとっては、高レベルのものを使うのが便利（簡単で速い）です。
興味があるのですが、どのようなライブラリを使用されたのでしょうか？それとも聞いただけ？
グッドラック
そうですね、くだらないことを言わずにもっとよく読んだほうがいいですね。
バックエンドの話でしたので、意味の説明は不要かと思いますが、フロントエンドはユーザーインターフェースのことで、より高いレベルのものです。
そして、興味については、もしかしたら、グラフのTensorFlow、Protocol Buffers、異なるプラットフォームや言語用のコード生成、つまり本質的に低レベルの話を聞いたかもしれないので、私のNSとMQL言語だけ同じことをやっています。
ご存じない方も多いと思いますが、Hlaiman EA Generatorです。
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム。
トレーディングにおける機械学習：理論と実践（トレーディングだけでなく）
アレクセイ・テレンテフ 2018.01.23 06:39
はい、苦労しています。なぜ、踵を返して頑張ることができない人がいるのか、理解に苦しみます。
そう、私はこのスレッドにたむろして、質問を建設的に検討するのではなく、他の人の回答に干渉しているのです。
__ディープラーニングについて建設的な議論をしよう？ Pythonの応用？ 良い信号について先生と一緒に学ぶ？
__相談相手がいないのです。そして今、何も見つからないとおっしゃいましたね。まあ、それは無理だろうけど。
そう、カモネギの講義をしているのだ。結局、相手自身がベールに包まれた嘲笑を施し、用語を混乱させ、いくつかの論理的なミスを犯したのだ。
また、情で書いてしまったので、事前に謝っておきました。
また、ニューラルネットワークを作成するためのツールの動作原理の認知の手助けもします。皮肉も嫌味もなく。
私がどのような方向でお役に立てるか、上に書いたことでご理解いただけると思います。
グラフの可視化、NSのトポロジー、シリアライズ、ProtoBufフォーマット、バッチ処理、n次元配列のインポート/エクスポート NumPyによるNSの重み付け、など。
このような情報や実装の経験があれば、喜んで、議論する準備ができています。
まあ、そうなんだけど、ナンセンスとまでは言わないけど、もっとよく読んだほうがいいよ。
バックエンドのことで、できれば意味を説明する必要はなく、フロントエンドはユーザーインターフェースのため、つまりは上位のものです。
用語の議論はやめましょう。以下はその抜粋です。
"TensorFlowライブラリの使用"。
近年、ディープニューラルネットワークの分野は、多くのオープンソースライブラリによって充実してきました。広く宣伝されているTensorFlow(Google)、CNTK(Microsoft)、Apache MXNetなど。これらのライブラリや他の主要なソフトウェア開発者がRコンソーシアムの一員であるため、RへのAPIが提供されています。
上記のライブラリは、いずれも非常に低レベルのものです。このあたりは、初心者が学ぶには、消化が難しいところです。このような背景から、RstudioチームはRのパッケージであるkerasを 開発しました。
Kerasは高水準のニューラルネットワークAPIで、素早く実験できることに重点を置いて設計されています。アイデアから結果まで、できるだけ遅れないように進めることが、良い研究をするためのポイントです。Kerasは以下のような主な特徴を持ちます。
ディープラーニングモデルのプロトタイピングを簡単に行えるフレンドリーなAPIです。
TensorFlowのグラフ、プロトコルバッファ、異なるプラットフォームや言語向けのコード生成、つまり本質的に低レベルなものについてはご存知かと思いますので、私も同じことを、私のNSとMQL言語に対してのみ行って います。
聞いたことがあるだけでなく、使っている。しかし、MTで実行するためのR言語と。だから、アプローチや方向性が違うんです。私の開発したものは、あなたの役には立たないでしょう。
ご存じない方も多いと思いますが、Hlaiman EA Generatorです。
聞いたことがある、読んだことがある。私の行きたい道ではない。
グラフの可視化、NSトポロジー、シリアライゼーション、ProtoBufフォーマット、バッチ処理、n次元配列のインポート/エクスポート NumPyウェイト、など。
もし、そのような情報や実現した経験をお持ちの方がいらっしゃいましたら、ぜひご相談させてください。
もう一度、繰り返します。アプローチや方向性が違うのです。私の経験は、あなたの役には立たないでしょう。
ウラジミール・ペレヴェンコ
この分野の初心者にとって、学ぶ ことは難しい。 そんな思いから、Rstudio チームはRのパッケージ であるkerasを開発 しました。
グッドラック
面白いですね、このようなタンデムの説明はどこにも見たことがありません。
2007年当時は、3〜5人の戦略委員会を作り、仕事の質も飛躍的に向上したそうです。しかし、委員会での問題は、3人のうち少なくとも2人が適切であるべきで、そうすれば、委員会を別々よりも有利に引っ張ることができる。委員会が2つのモデルを再トレーニングした場合。パイプケース。せいぜい負けなし、このシナリオなら全然悪くない!!!!
ユーリイ・アサウレンコ
ウラジミール・ペレヴェンコ
この分野は初心者が学ぶには難しい ため、RstudioチームはRのパッケージ であるkerasを開発 しました。
グッドラック
Kerasについて......よくわからないんです。ちょうど昨日、TensorFlowの上位アドオンであることを読み、そのインスタンスまで見ました。Rはなく、Pythonだけです。
男はさらに、慎重にRを回避し、このような条件でも管理され、迷子にならないようにリンクを与えた。
Kerasについてよくわからないのですが。ちょうど昨日、TensorFlowの高水準アドオンであることを読み、例まで見たところです。Rはなく、Pythonだけです。
何を理解すればいいのか。PythonにあるものはすべてRにすでにあります。リンクをたどって、見てみてください。
グッドラック
男はさらに、慎重にRを回避し、それらの条件でも管理され、迷子にならないようにリンクを与えた。
リンクは見ていません。
以下は、Keras -https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325432/ のリンクです。
KerasのインターフェースがR用に作られていることは除外しない。しかし、Kerasを発明したのはRではありません。つまり、Rのkeras パッケージを開発したのはRstudioチームではなく、 Kerasへのインターフェイスを 開発したのである。 そして、ユーザーにとっては、パッケージかインターフェイスかという2つの大きな違いです。
それをはっきりさせたいんです。
リンクは見ていません。
以下は、Keras -https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325432/ のリンクです。
ハブールへのリンクです。ライブラリリンクは、https://keras.rstudio.com/index.html。
一次資料を読む。
グッドラック
2007年当時は、3〜5人の戦略委員会を作り、仕事の質も格段に向上しました。しかし、委員会の問題は、3人のうち少なくとも2人が適切でなければ、個々の人よりも委員会をより有利に引っ張ってしまうことです。委員会が2つのモデルを再トレーニングした場合。パイプケース。せいぜい合併しない程度で、この時点では悪いことでもない!!!!
アンサンブルとコミッティは、私の知る限りタンデムとは少し違うようです。
ところで、NSのアンサンブル、MLPのアンサンブルは非常に良いですね...。だがしかし
委員会については、興味深いが議論がある、同じ三元分類のReshetov
タンデムには手を出さなかった