You can create a custom callback by creating a new R6 class that inherits from the class. Here’s a simple example saving a list of losses over each batch during training: Fields Custom callback objects have access to the current model and it’s training parameters via the following fields: Named list with training parameters (eg. verbosity...
言ったでしょ、需要があるときはソフトウエアの営業マンだったんだから、自分のやり方に戻したって...。しかし、私がやったこと、そしてミシェコフから得たものはゴミのようなもので、記憶が正しければAOIで短期間（2、3ヶ月）、多通貨の入力でグリッドを学ぶことで構成されていました。馬鹿の一つ覚えで...。
今は誰のことを言ってるんだ？
その写真が見つからないんだ。ポータブルドライブに入ってると思います。前から気になってたので後で投稿します、そして語り合いましょう...。...と言われています。
事前学習が内部でどのように行われているかは、どこで読めますか？ 事前学習が得意なのはベイズ系だけだと思っていたのですが
初期学習と同じですが、重みを初期設定したニューラルネットワークの代わりに、すでに学習済みのモデルを使用します。これは通常、トレーニングで使用するものです。
callback_model_checkpoint("checkpoints.h5"),を ご覧ください。
グッドラック
センク！
問題ありません。投げ入れる...ただ、ターゲットのバランスには注意が必要ですが...。
バランスがとれているとはどういうことですか？どう評価したらいいのかわからない。
写真を探していたら、「The Lab」の栞を見つけました。今はなぜか開いていて、こんな感じです。なんてこった...トリックスター、お前は雇われの身であることが判明した。なぜか、そこで話をするのかと思った。でも、出席者リストにあなたの名前がないのですが......。うーん......。昔はよく遊んだ場所です。昔の話ですが...。
バランスをとるとはどういうことか？どう評価すればいいのかわからない。
ゼロと1の数は等しくなければならない。でも、その必要はありません。データが時系列に並んでいることが重要です。一番下にあるのが最新のものです。さあ...待機
ゼロと1の数は等しくなければならない。しかし、これは強制ではありません。データが時系列で並んでいることが重要です。一番下にあるのが最新のものです。どうぞ...待ち
TCはくしゃみの度に利益が出るとは思っていないので、全く同数ではありません。1-2の列は情報提供、3と4は独立した2つのターゲット、残りはそれらの予測因子である。
でも、研究室でこの写真を見つけたんです。右がレオニード・ヴェリコフスキー、左が今は亡きNeuroshell Traderの生みの親であるスティーブ・ウォード。写真に写っている参加者の方々は、私が掲載することを気になさらないで下さいね。背景の壁には、最初のNeuroShellが描かれています。レオニードがアメリカーオフィスに行き、到着した時に写真を撮ってもらった。ラボポストの最後の日付は2010年にさかのぼります。その頃には参加者の活動も減り、死屍累々となった。
そういうことなんですね。2010年のレベルでは、NSの開発は今のようなものではありませんでした。ここ数年、AIの分野は大きく動き出しました。そう、NSのネットワークはひどく過剰に訓練され、モデルの質はというと、全くと言っていいほど落ちていないのです。NSを使い始めてからずっと、まともな結果が出たことがないんです。NShのライセンスユーザーはレオニードだけで、2500バキンスキー・ルーブルもした。しかし、トレーダーに 提供したインターフェースと可能性は画期的なものでした。CSの取引はMTのようにランダムではなく、インジケーターの配列全体で行われました。指標から無限大まで、指標に基づいた売買戦略を作るのに、3～4分もプログラマーになる必要はない。しかも、すべてマウスでできたのです。それが私たちに必要なことなのです。まさにトレーダーズプログラム。そこで、ここで......。
そして今、それを復活させ、前処理や新しいモデル、オーバーフィットにつながらない学習方法など、最新の進歩を取り入れたらどうだろうか。一般的には、強力なネロセット装置でトレーディングプログラムを作る...。プログラマーでなくても理解しやすいので、ソフトウェア市場の爆発的な拡大が期待できます。端末に信号を送るためのブリッジやデータリンクはすでに作られていた。
このプログラムは非常に優れており、唯一欠けていたのは、ネットのための優れたトレーニングブロック、データの前処理などでした。トレーダーにも喜ばれ、採用されたのではないでしょうか。
間違っているかもしれませんが、スティーブの死後、プログラムは消滅し、猛烈な再教育が行われていたことを考えると、トレーディング界からの評判は良くなかったようです......。
1.darchパッケージ(v0.12.0)では、新しいデータのバッチに対して複数回の微調整を行うことができるようになりました。どれくらいの期間効果があるかは未検証です。
keras/tensorflowでは、すべてのモデルが学習可能であり、以前の学習のどの段階からでも学習可能です。もちろん、トレーニングの中間成果も保存しておかなければなりません。
ありがとうございます。
2.どのような遊びで、どのような学習パラメータを変更するのですか？手動アニールとは何ですか？
グッドラック
前回の訓練結果をもとに、標準的なBPの訓練パラメータを変更しています。要するにアニーリングと同じで、手動で制御するものです。
NSのRパッケージは使っていませんが、今後も排除することはないでしょう。私は別の環境で仕事をしています。