NS+指標。実験 - ページ 10

 
Piligrimm:
2つ目の方法は何ですか?

SOCノードを右クリックし、「詳細」→「オブジェクト」タブ→「テキストとして」ボタンを選択すると、.dedファイルと同じ情報がすべて表示されますが、タグは表示されません。キーで テキストを選択し、クリップボードにコピーすることができます。この情報のエクスポートは、アカデミック版では無効になっています。
 

ただ、絵を完成させるためにそしてまた、反省のための情報でもある。

ラリー・ペサベントの本の中に、あるプログラマーとの仕事についての記述があった。プログラマーは、文字通り「燃え尽きた」のである。(ニューラルネットの研究中に死亡)。

このプログラマーは、私が今理解しているように、ニューラルネットワークを作っていたのです。

以前は、「Ensign」のプログラムの中に、このようなツール「Pesavento map」がありました。もしかしたら、このツールも今あるのかもしれません。

1年ほど前のForex誌のLarry Pesaventoの記事に、このツールの簡単な説明があった。

ペサベントマップはその神経回路網です。ここで少し紹介しますhttp://ensign.editme.com/pesaventoshow

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Pesaventoの記事(forex shop誌、リンク先)には、ニューラルネットワークを使った作業のアルゴリズムが紹介されています。

写真では、ニューラルネットワークが計算した曲線がチャートに重ねられています。

 

最近、NS2のヘルプデスクでいくつかの例に出会いました。その中のひとつをご紹介します。この例は、もちろん、ほとんどがNS2のアプリケーションです。しかし、この「物語」の始まり、つまりグリッドから何を得たいのか、それに基づいてグリッド用のデータをどのように用意するのかも重要です。

ファイル:
 
nen:

ただ、絵を完成させるためにそれと、反省も込めて。

ラリー・ペサベントの 著書の中に、あるプログラマーとの仕事についての記述がある。 そのプログラマーは、文字通り仕事で「燃え尽きて」しまったのだという。(ニューラルネットの研究中に死亡)。

このプログラマーは、私が今理解しているように、ニューラルネットワークを作っていたのです。

おいおい、"燃やした "だろ?彼は邪悪な小人ラリー自身に絞め殺され、その体は焼かれました。 彼らが払いのけた5人の処女とともに、月夜に。
 

皆さん、皆さん、明けましておめでとうございます。幸運と成功を祈ります。

(健康を願っているわけではありません。ただ、肝臓の位置がすでに分かっている人と、まだ分かっていない人がいて...。=)))

 

以下は、私が見つけたリンクです。まだ自分で見ていないので、評価についてはコメントしませんが、このスレッドの話題には間違いなく乗っていますね。

http://neuroschool.narod.ru/

 
残念なことに、この枝は枯れています。どうやら、著者は結局のところ、聖杯を 作り出したようだ。=))
 
alexx:
残念なことに、この枝は枯れています。どうやら、著者は結局のところ、聖杯を 作り出したようだ。=))
ニューラルネットワークは、そう簡単にはいかないということで、枝葉が枯れてしまったのだと思います。
 
50%のグレイルが出来上がりました。=)
やっとNSH2までたどり着きました。きついですけどね。NeuroSolutions 5からNS2にネットワークをインポート することは可能でしょうか?
 
alexx писал(а)>>
残念なことに、この枝は枯れています。どうやら、著者は結局のところ、聖杯を 作り出したようだ。=))

そろそろスレを立てようかな、やっぱりNSインプットの話だし、新しいスレは立てないけど...。

非常にシンプルな理論的な疑問や考えがいくつか出てきました。

*

で)。大げさに言えばこんな感じの入力のバリエーションをNSに提出する。

a) Open[0]-Open[1], Open[0]-Open[2], Open[0]-Open[3], Open[0]-Open[4],..., Open[0]-Open[N].

b) Open[0]-Open[1], Open[1]-Open[2], Open[2]-Open[3], Open[3]-Open[4],..., Open[N-1]-Open[N] ....

は、ほぼ同じ結果が得られると予想されます。結局、入力はかなりトートロジーなんです。しかし、いや、教務課の内外を問わず、結果は必ずしも一致しないのです。ネットワークのバリエーションを変えたり、ニューラルネットワークのパックを変えてみたりしましたが、どこもほとんど同じような絵になってしまいます...。なぜかというと、学習メカニズムが不完全なのです。"ネットワークの弱さ"?無理があるのでしょうか?

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つ)。価格BPの予測という応用問題において、価格入力からどの程度離すべきか、経験豊富な、あるいは自分自身が経験豊富なニューラルネットワークの研究者の意見を聞きたいのです。私の経験では、価格から「N次微分」したあらゆる種類の指標を使っても、せいぜい何も得られないのが普通です。価格、最大平滑化、極限、NSアヘンからすべて......。そう思いませんか?