アイデア交換 - ページ 10 1...34567891011121314151617...36 新しいコメント Sergey Fionin 2007.10.27 11:14 #91 ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。原理的には、同じ指標のセットでパラメータを制限することで最適化することができます。 Victor Nikolaev 2007.10.27 11:34 #92 FION: ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰まってしまう危険性がある。基本的には、同じ指標のセットを使って、パラメータを制限することで最適化することができます。 コンテストでは、250ニューロンからなるコホーネン層を使用します。1500個くらいやらないといけないんです。ニューロニクスのトレーニングには約100マシン時間、もしかしたらもっとかかるかもしれません。もしかしたら、学習アルゴリズムが違えば、もっと速いかもしれません（笑）。250ニューロンなら10時間程度です。しかし、問題はメッシュではなく、Expert Advisorのトレーニングから始まるのです。ここで問題です。 Expert Advisorをトレーニングするのに3週間かかりましたが、ざっくり言うと。実際、常に何かが変化していた。 ネット時間-8〜10時間。1500ニューロンあれば、Expert Advisorのトレーニングに約80～120マシン時間かかる。でも、1通貨分しかないんです。そして、できるだけ多くのことを行う必要があります。そのためには、私のリソースでは足りません。パソコンを変えても F. Wasserman著「Neurocomputer Science: Theory and Practice 」を読むことをお勧めします。とてもよくできています。必要であれば、メールで送ります。この本だけでなく、他の本も送ることができます。 削除済み 2007.10.27 11:36 #93 FION: ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。基本的には、同じ指標のセットを使ってパラメータを制限することで、グリッドを最適化することができます。 ここ（フォーラム）のどこかで、私はアドバイザーを投稿しました kohonenではなく、多層膜のネット 魚として機能するようです Victor Nikolaev 2007.10.27 11:39 #94 maveric: フィオン ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。基本的には、同じ指標のセットを使ってパラメータを制限することで、グリッドを最適化することができます。 ここ（フォーラム）のどこかで、私はアドバイザーを投稿しました。 kohonenではありませんが、ネットは層になっています。 魚としてやっていける。 もう少し具体的に教えてください。どうやら私の前を通り過ぎたようです。 Sergey Fionin 2007.10.27 11:48 #95 Vinin: フィオン ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。基本的には、同じ指標のセットを使って、パラメータを制限することで最適化することができます。 コンテストでは、250ニューロンからなるコホネン層が使用されている。1500くらいは作らないとね。ニューロニクスのトレーニングには約100マシン時間、もしかしたらもっとかかるかもしれません。もしかしたら、学習アルゴリズムが違えば、もっと速いかもしれません（笑）。250ニューロンなら10時間程度です。しかし、問題はメッシュではなく、Expert Advisorのトレーニングから始まるのです。ここで問題です。 Expert Advisorをトレーニングするのに3週間かかりましたが、ざっくり言うと。実際、常に何かが変化していた。 ネット時間-8〜10時間。1500ニューロンあれば、Expert Advisorのトレーニングに約80～120マシン時間かかる。でも、1通貨分しかないんです。そして、できるだけ多くのことを行う必要があります。そのためには、私のリソースでは足りません。パソコンを変えても F. Wasserman著「Neurocomputer Science: Theory and Practice 」を読むことをお勧めします。とてもよくできています。必要であれば、メールで送ります。この本だけでなく、他の本も送ることができます。 ビクターさん、ありがとうございました。見直しに役立つと思います。私のメールアドレスはfxfion(dog)mail(dot).ruです。 私のコードはいくつかの意味を持っています、すなわち、私は指標のためにいくつかの値を取得しますが、私は一般的に構造を理解していない、私は配列で台無しにした。 Victor Nikolaev 2007.10.27 11:52 #96 FION:Vinin： FION： ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。基本的には、同じ指標のセットを使って、パラメータを制限することで最適化することができます。 コンテストでは、250ニューロンからなるコホネン層が使用されている。1500程度にしなければならない。ニューロニクスのトレーニングには、少なくとも100マシン時間、もしかしたらそれ以上かかるかもしれません。もしかしたら、学習アルゴリズムが違えば、もっと速いかもしれません（笑）。250ニューロンなら10時間程度です。しかし、問題はメッシュではなく、Expert Advisorのトレーニングから始まるのです。ここで問題です。 Expert Advisorをトレーニングするのに3週間かかりましたが、ざっくり言うと。実は、常に何かが変化していたのです。正味時間-8〜10時間。1500ニューロンあれば、Expert Advisorのトレーニングに約80～120マシン時間かかる。でも、1通貨分しかないんです。そして、できるだけ多くのことを行う必要があります。そのためには、私のリソースでは足りません。パソコンを変えても F. Wasserman著「Neurocomputer Science: Theory and Practice 」を読むことをお勧めします。とてもよくできています。必要であれば、メールで送ります。この本だけでなく、他の本も送ることができます。ビクターさん、ありがとうございました。見直しに役立つと思います。私のEメールはfxfion(dog)mail(dot)です。ルです。私のコードはいくつかの意味を持っています、すなわち、私は指標データの正規化に関するいくつかの情報を得るが、私は一般的に構造を理解していない、私は配列で台無しにした。 送りました。もっと面白いものがたくさんあります。klotaさんのスパイダーの開発を見てみようかな。全部が全部好きというわけではありませんが。また、アレイについては、ニューロニクスはすべてアレイであり、それ以外の何物でもありません。このアレイをどう使うかが重要なのです。 コホーネンの地図について。私は使いませんが、ビジュアライゼーションにのみ必要だと思います。そして、コホーネン層は同じ問題を解決してくれるのです。 Sergey Fionin 2007.10.27 12:19 #97 NSの全体像を知り、私たちは必ずしも頭脳でうまく取引しているわけではなく、「人工頭脳」を鍛えるのは難しいということがわかりました。今のところ、少なくともNSを使おうという意気込みは聞こえてきません。市場が厳しいのでしょうか？ Victor Nikolaev 2007.10.27 12:30 #98 FION: 相場と本物の違いを知らなければ、人工頭脳の使い方もわからない。今のところ、少なくともNSを使おうという意気込みは聞こえてきません。市場が厳しいのでしょうか？ そうでもないんです。頭脳の問題ではありません。それは、問題提起のことです。すべての問題がニューラルネットワークで解決できるわけではありません。しかし、多くの問題は解決できる。パターン認識と同じで、情報圧縮。その他にも、さまざまなタスクを成功裏にこなしています。最初のうちは、翌日のHighとLovを予測するようにしていました。平均値以下の場合、精度は約80％、高い場合は5％であった。FXは正規分布則に当てはまらない。あらかじめ値を変換しておく必要がありますね。しかし、その結果はグリッドの最大値を超えることはできません。気がつけば、多くの人がこの道を歩んでいたけれど。でも、レシェトフさんは神経細胞のことでずいぶん「助けて」くれたんですよ。自分もそれに騙され、コンテスト前の3ヶ月を彼の解答のために費やした。 何らかの形で役に立ったが。Expert Advisorをニューロニックでトレーニングする仕組みを作りました。完璧とは言いたくない。でも、すごく助かりました。そして、私の質問に対するkandidさんの記事に感謝します。 Yurixx 2007.10.27 15:18 #99 Vinin: F. WassermanNeurocomputing: Theory and Practiceを 読むことをお勧めします。とてもよくできています。必要であれば、メールで送ります。この本だけでなく、他の本でもいいんです。 難しいことでなければ、自分もやらなければならない。私の住所はプロフィールにあります。 NSがなければ、私のシステムは正しいトレードを教えることができないという結論に、最近至りました。今まで見てきたように、私は悪い教師です。:-)私のシステムでは、データの適切なクラスタリングが必要だと考えています。まあ、私が理解している限りでは、コホネンネットワークを使ってクラスタ化することは可能です。しかし、私が最初に試みたことは、まだ何の成果も得られていない。あまりにも知識がなさすぎる。明確に述べられたアイデアと実用的な良い例の両方を兼ね備えた、良いものを読みたいのです。 NSの布のスレは一通り読んだけど、自分のレベルじゃないな。緊急に隙間を埋めなければならない。 Andrey Opeyda 2007.10.27 15:47 #100 ニューラルネットワークの問題では、一方向のネットワークであれば、正しい入力データを選択することが重要である。単に価格シリーズを入れるだけでは、良い解決策にはなりません。また、NSに何を求めているのかを理解することも重要です。私は以下のバリエーションに興味があります：最も近いサポートレベルまでの 距離と何かを入力します。あくまで一例とお考えください。私自身は、こうした実験にNeuroSolutions 5を使用しています。 1...34567891011121314151617...36 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。原理的には、同じ指標のセットでパラメータを制限することで最適化することができます。
ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰まってしまう危険性がある。基本的には、同じ指標のセットを使って、パラメータを制限することで最適化することができます。
コンテストでは、250ニューロンからなるコホーネン層を使用します。1500個くらいやらないといけないんです。ニューロニクスのトレーニングには約100マシン時間、もしかしたらもっとかかるかもしれません。もしかしたら、学習アルゴリズムが違えば、もっと速いかもしれません（笑）。250ニューロンなら10時間程度です。しかし、問題はメッシュではなく、Expert Advisorのトレーニングから始まるのです。ここで問題です。 Expert Advisorをトレーニングするのに3週間かかりましたが、ざっくり言うと。実際、常に何かが変化していた。 ネット時間-8〜10時間。1500ニューロンあれば、Expert Advisorのトレーニングに約80～120マシン時間かかる。でも、1通貨分しかないんです。そして、できるだけ多くのことを行う必要があります。そのためには、私のリソースでは足りません。パソコンを変えても
F. Wasserman著「Neurocomputer Science: Theory and Practice 」を読むことをお勧めします。とてもよくできています。必要であれば、メールで送ります。この本だけでなく、他の本も送ることができます。
ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。基本的には、同じ指標のセットを使ってパラメータを制限することで、グリッドを最適化することができます。
ここ（フォーラム）のどこかで、私はアドバイザーを投稿しました kohonenではなく、多層膜のネット
魚として機能するようです
ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。基本的には、同じ指標のセットを使ってパラメータを制限することで、グリッドを最適化することができます。
ここ（フォーラム）のどこかで、私はアドバイザーを投稿しました。 kohonenではありませんが、ネットは層になっています。
魚としてやっていける。
もう少し具体的に教えてください。どうやら私の前を通り過ぎたようです。
ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。基本的には、同じ指標のセットを使って、パラメータを制限することで最適化することができます。
コンテストでは、250ニューロンからなるコホネン層が使用されている。1500くらいは作らないとね。ニューロニクスのトレーニングには約100マシン時間、もしかしたらもっとかかるかもしれません。もしかしたら、学習アルゴリズムが違えば、もっと速いかもしれません（笑）。250ニューロンなら10時間程度です。しかし、問題はメッシュではなく、Expert Advisorのトレーニングから始まるのです。ここで問題です。 Expert Advisorをトレーニングするのに3週間かかりましたが、ざっくり言うと。実際、常に何かが変化していた。 ネット時間-8〜10時間。1500ニューロンあれば、Expert Advisorのトレーニングに約80～120マシン時間かかる。でも、1通貨分しかないんです。そして、できるだけ多くのことを行う必要があります。そのためには、私のリソースでは足りません。パソコンを変えても
F. Wasserman著「Neurocomputer Science: Theory and Practice 」を読むことをお勧めします。とてもよくできています。必要であれば、メールで送ります。この本だけでなく、他の本も送ることができます。
ビクターさん、ありがとうございました。見直しに役立つと思います。私のメールアドレスはfxfion(dog)mail(dot).ruです。
私のコードはいくつかの意味を持っています、すなわち、私は指標のためにいくつかの値を取得しますが、私は一般的に構造を理解していない、私は配列で台無しにした。
ビクター、コホーネンの地図は扱ったことがありますか？多層膜のNSで理解できる「魚」に出会ったことがない。評価としてうまくいかなくても、具体的に何かを感じたい。繰り返しになりますが、グリッドトレーニング、コンピュータはいくつのパラメータを保持できるのでしょうか？これらの「ルーブリック」に手を出すものの・・・、そこで行き詰ってしまう危険性があります。基本的には、同じ指標のセットを使って、パラメータを制限することで最適化することができます。
コンテストでは、250ニューロンからなるコホネン層が使用されている。1500程度にしなければならない。ニューロニクスのトレーニングには、少なくとも100マシン時間、もしかしたらそれ以上かかるかもしれません。もしかしたら、学習アルゴリズムが違えば、もっと速いかもしれません（笑）。250ニューロンなら10時間程度です。しかし、問題はメッシュではなく、Expert Advisorのトレーニングから始まるのです。ここで問題です。 Expert Advisorをトレーニングするのに3週間かかりましたが、ざっくり言うと。実は、常に何かが変化していたのです。正味時間-8〜10時間。1500ニューロンあれば、Expert Advisorのトレーニングに約80～120マシン時間かかる。でも、1通貨分しかないんです。そして、できるだけ多くのことを行う必要があります。そのためには、私のリソースでは足りません。パソコンを変えても
F. Wasserman著「Neurocomputer Science: Theory and Practice 」を読むことをお勧めします。とてもよくできています。必要であれば、メールで送ります。この本だけでなく、他の本も送ることができます。
ビクターさん、ありがとうございました。見直しに役立つと思います。私のEメールはfxfion(dog)mail(dot)です。ルです。
私のコードはいくつかの意味を持っています、すなわち、私は指標データの正規化に関するいくつかの情報を得るが、私は一般的に構造を理解していない、私は配列で台無しにした。
送りました。もっと面白いものがたくさんあります。klotaさんのスパイダーの開発を見てみようかな。全部が全部好きというわけではありませんが。また、アレイについては、ニューロニクスはすべてアレイであり、それ以外の何物でもありません。このアレイをどう使うかが重要なのです。
コホーネンの地図について。私は使いませんが、ビジュアライゼーションにのみ必要だと思います。そして、コホーネン層は同じ問題を解決してくれるのです。
NSの全体像を知り、私たちは必ずしも頭脳でうまく取引しているわけではなく、「人工頭脳」を鍛えるのは難しいということがわかりました。今のところ、少なくともNSを使おうという意気込みは聞こえてきません。市場が厳しいのでしょうか？
相場と本物の違いを知らなければ、人工頭脳の使い方もわからない。今のところ、少なくともNSを使おうという意気込みは聞こえてきません。市場が厳しいのでしょうか？
そうでもないんです。頭脳の問題ではありません。それは、問題提起のことです。すべての問題がニューラルネットワークで解決できるわけではありません。しかし、多くの問題は解決できる。パターン認識と同じで、情報圧縮。その他にも、さまざまなタスクを成功裏にこなしています。最初のうちは、翌日のHighとLovを予測するようにしていました。平均値以下の場合、精度は約80％、高い場合は5％であった。FXは正規分布則に当てはまらない。あらかじめ値を変換しておく必要がありますね。しかし、その結果はグリッドの最大値を超えることはできません。気がつけば、多くの人がこの道を歩んでいたけれど。でも、レシェトフさんは神経細胞のことでずいぶん「助けて」くれたんですよ。自分もそれに騙され、コンテスト前の3ヶ月を彼の解答のために費やした。 何らかの形で役に立ったが。Expert Advisorをニューロニックでトレーニングする仕組みを作りました。完璧とは言いたくない。でも、すごく助かりました。そして、私の質問に対するkandidさんの記事に感謝します。
F. WassermanNeurocomputing: Theory and Practiceを 読むことをお勧めします。とてもよくできています。必要であれば、メールで送ります。この本だけでなく、他の本でもいいんです。
難しいことでなければ、自分もやらなければならない。私の住所はプロフィールにあります。
NSがなければ、私のシステムは正しいトレードを教えることができないという結論に、最近至りました。今まで見てきたように、私は悪い教師です。:-)私のシステムでは、データの適切なクラスタリングが必要だと考えています。まあ、私が理解している限りでは、コホネンネットワークを使ってクラスタ化することは可能です。しかし、私が最初に試みたことは、まだ何の成果も得られていない。あまりにも知識がなさすぎる。明確に述べられたアイデアと実用的な良い例の両方を兼ね備えた、良いものを読みたいのです。
NSの布のスレは一通り読んだけど、自分のレベルじゃないな。緊急に隙間を埋めなければならない。