Нейронные сети - один из самых популярных классов алгоритмов для машинного обучения. В финансовом анализе они чаще всего применяются для прогнозирования, создания собственных индикаторов, алгоритмического трейдинга и моделирования рисков. Несмотря на все это, репутация у нейронных сетей подпорчена, поскольку результаты их применения можно...
DAOの学習について語ろう、うう、TAU))です。）
いやいや...ここにはDAOしかないんですよ...。
learningCurve パッケージ, R, 学習曲線.
神経細胞の数を計算する上で、どのように役立つのでしょうか？
もしエラーが急激に減少しなくなったら、教えるのをやめてください :)
もし、エラーが激減しなくなったら、学習を中止してください :)
すでに定義された構造を持つネットワークのみを学習させ、エラーを探すことができる。まず最初に、構造、すなわちニューロンの数を決定する必要があり、その上でエラーを探すことができる。
つまり、学習前のlearningCurveがどのように最適なニューロン数を決定するのに役立つかという問題である。
または他の方法によって。
すでに与えられた構造を持つネットワークのみを学習させ、エラーを探すことができる。まず最初に、構造、すなわち誤差を観測できるニューロンの数を定義する必要がある。
すなわち、学習前のlearningCurveが最適なニューロン数の決定にどのように役立つかという問題である。
または他の方法によって。
その結果、数は関係なく、誤差が小さくなった時点で学習が止まり、再教育が行われないことがわかりました。そのため、多数の神経細胞が存在する可能性があります
ということです。
認知の話をしようDAO、うっ、TAU))
認知の相対性には様々な理由があるが、その中でも、まず、同じ現象を知覚・理解する行為に対する意識の準備状態が異なるため、認知の結果（反応、意思決定、行動など）が異なることを挙げることができる。
その結果、数値は関係なく、エラーが出なくなった時点でトレーニングを終了し、再トレーニングを行わないことが判明しました。だから、大量のニューロンが存在する可能性がある
ということです。
これは早い者勝ちです。learningCurveパッケージとの関連は見当たりません。
早期停止法では，ネットワークの複雑さが最適値に達した時点で学習を停止する． この瞬間は，検証誤差の時間的な挙動から推定される．
しかし、弱点もあります。ネットワークが大きすぎると、非線形性がまだ十分に顕在化する時間がないため、早期に学習が停止してしまうのです。つまり、この手法では弱弱しい非線形解を見つけることができないという欠点がある。
エラー(2個)。
もっと詳しく書いてください。learningCurveは、ネットワークのニューロン数を決めるのに、どのように役立つのでしょうか？
正則化については、実験していないので何とも言えません。
しかし、早期の停止はオーバーフィッティングにつながる。テストデータと学習データの類似性が高いため、画像認識にはなぜか有効で、書籍や論文でもよく推奨されている。しかし、FXには不向きです。
k-foldクロスバリデーションを習得することをお勧めします。何種類かの方法を見たが、これはうまくいく -。
ファウルを5回にしよう。例えば、トレーニングテーブルが1000行あるとします。
1) 201-1000行でモデルを学習させる。ニューロンであれば、早期のブレークはなく、高精度を達成するのに十分な一定のエポック数を教えればよいのです。1～200行目を予測する。
2) モデルを再トレーニングし、1-200 行目と 401-1000 行目に、同じモデルパラメータを使用し、概ねすべて同じ設定にします。201～400行目を予測する。
3) モデルを再トレーニングし、1-400 行と 601-1000 行で、同じモデルパラメータを使用し、概ねすべて同じ設定にします。401行目から600行目を予測する。
4) モデルを再トレーニングし、1-600 行と 801-1000 行で、同じモデルパラメータを使用し、概ねすべて同じ設定にします。601行目から800行目を予測する。
5) モデルを再トレーニングする。今度は1-800列で、同じモデルパラメータを使用し、概ねすべて同じ設定にする。801行目から1000行目を予測する。
その結果、同一の学習アルゴリズムと同一のパラメータで作成された5つのモデルが出来上がりました。そして、モデルにとって未知のデータで行われる5つの予測。
予測値を持つ5つの配列を足し合わせて長さ1000の1つの長い配列を作り、関数R2で実データと比較評価する。これにより、我々のモデル、学習方法、すべてを評価する。
そして、モデルパラメータ（活性化関数、層の数とサイズなど）を選択します。これらのステップ（5つのモデルを学習し、各モデルに固有の5つのチャンクを予測し、それらをマージし、R2）をすべて行うたびに、より良い推定値を得ることができます。
実際の取引で新しいデータを予測するには、5つのパターンをそれぞれ予測し、5つの結果について平均を求め、これが新しいデータでの最終的な予測となる。
p.s. ファウルの数は数十個取るのが良いのですが、この例では説明を簡単にするために5個だけにしています。
カテゴリの取得、検出の特別な種類は、次の種類の類推による操作である：原因＋条件→結果、ここで結果は、原因と条件が組み合わされたときにのみ来る。この操作を部分と全体のカテゴリーに適用すると、部分＋構造→全体という必要条件の役割を果たす構造のカテゴリーが見つかる。つまり、対応する構造的条件なしに全体は得られないし、平面上に横たわるだけの十分な数の砂粒から山は得られないのだ。要素からシステムを得るための前提は、要素間の関係と接続であり、要素＋接続→システムである。形が重要視されるようになったのは、単純な縫い針がミシン針になり、目が針の先端に移動したときである。針の新しい品質を実現するためには、形状＋構成→品質というように、構成を変える必要があったのです。この例は、システムの相反するものの発展の法則の作動を示すと同時に、質の変化は必ずしも量の変化を必要としないことを示している。
最適な隠し要素の数は、経験によって解決されるべき具体的な問題である。しかし、一般的な経験則として、隠れニューロンが多いほど、過学習のリスクが高くなります。この場合、システムはデータの能力を学習するのではなく、パターンそのものと、そこに含まれるノイズを記憶することになる。このようなネットワークは、サンプル内ではうまく機能するが、サンプル外ではうまく機能しない。過学習を防ぐにはどうしたらいいのか？一般的な方法として、早期停止と正則化の2つがある。筆者は、グローバル検索に関連した独自のものを好んでいます。
この部分を要約してみましょう。ネットワークのサイズを決めるには、オッカムの法則に従うのが最も良い方法です。つまり、同じ性能の2つのモデルに対して、パラメータが少ないモデルの方がうまく汎化できるのである。これは、パフォーマンスを上げるために、必ずしもシンプルなモデルを選ぶべきということではありません。逆もまた真なりで、隠れニューロンやレイヤーがたくさんあっても、優位性は保証されない。今日、大規模なネットワークに注目が集まりすぎているが、その設計原理にはあまりに関心がない。大きければいいというものではありません。
http://ai-news.ru/2016/05/tehnologii_fondovogo_rynka_10_zabluzhdenij_o_nejronnyh_setyah_578372.html