NSの入力値を正しく形成する方法。 - ページ 3

[Artem Titarenko]

rusik1003 писал (а)>>
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をStatBarsへ すべての梱包を解いていただきありがとうございました。

[Леонид]

どのニューラルネットワークの ことでしょうか？

[Artem Titarenko]

この話題は無駄に放棄されています。とても興味深いものです。

入力値の正規化とは別に、適切に形成された入力には、パターン選択や、具体的にどのようなことをネットワークに学習させたいのか？

どなたかアイデアや経験をお持ちの方がいらっしゃいましたら、ぜひ教えてください。

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StatBars писал (а)>>

この話題は無駄に放棄されています。とても興味深いものです。

入力値の正規化とは別に、適切に形成された入力には、パターン選択や、具体的にどのようなことをネットワークに学習させたいのか？

アイデアや経験をお持ちの方は、ぜひ教えてください。

そう、この話題は捨てたものではありません。ニューラルネットの初心者に教える、あるいは提案できることが非常に多い。）

この仕事では、経験がとても大切だと思います。そこで、経験豊富な方々の助言を仰ぎたいと思います。

現在、本を読んで勉強中です。

サイモン・ハイキン 初心者の方には、F. Wassermann Neurocomputer ScienceのNeuralNetworksという 本が最初の知識としておすすめです。さらに、すべてが頭の中で多少なりとも明確になったら、D. イワノフによる 「人工ニューラルネットワークによる金融市場予測 」を体系化することができます。

これらの著者はみな、入力データの重要性について書いている。

サイモンの本では、連成勾配 法にも興味を持ちました。この本に書かれていることはすべて数学的なことなので、どなたか教えてください。

大まかに言うと、ニューロネットの開発計画というか、開発にあたって気をつけるべきことをまとめています。

1.入力データを準備する。(平均値のシフト、相関、共分散の均等化）。

2.正しい出力（範囲、極値、方向）。

3.ネットワークの再トレーニングの問題

4.クロスチェック

5.新しいデータへのネットワーク適応

6.共役勾配探索最適化

7.世間一般の地図が使えること（あるいはKohonenとGrossbergのレイヤー？）

8.ネットワークの委員会。

9.再帰的ネットワーク。

これらはすべて、私の実践の中で勉強し、応用するものです（計画はナポレオン的です）。そして、1と2のポイントがすべての達人が直面しているのであれば、おそらく彼らはどんな理論書よりもこの2つの質問に答えることができるだろう。

[oncemore]

sergeev писал (а)>>

現在、研究-読書中です。

サイモン・ヘイキンニューラルネットワーク- 彼は非常によく書いているが、初心者のために私はまだ最初の知人のためにF.ワッサーマンニューロコンピュータ技術による 本をお勧めします。そして、ある程度、頭の中で整理がついたら、D. Ivanov著「Forecasting Financial Markets Using Artificial Neural Networks」で体系化することができます。

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Alexey、もし可能なら、言及された本の無料ダウンロードのリンクを教えてください。

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モデレーターが許可すれば、ここにアーカイブを掲載します（読んだ後は削除してください :))))

[oncemore]

sergeev писал (а)>>
モデレーターが許可すれば、ここにアーカイブを掲載します（読んだ後、削除してください :))))

ありがとうございます、アップロードしました。調べてみると、欠品しているようです。

サイモン・ハイキンニューラル・ネットワーク

....

今書いたら出てきた...。

コピーその2。もっと増えるのでしょうか？

コピーその3。他には？

第4部をコピーする。他には？

俳句を終えて、次へ...。

ボリュームから判断すると、置くべき命がありそうです...

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いや、命を捨てる必要はない、半分でいい...。:)

[oncemore]

sergeev писал (а)>>
いや、命を捨てる必要はない、半分でいい...。:)

わかったよ、ありがとう、イェジョフもコピーしておいたよ。このニューラルネットワークに本格的に取り組んでみようと思っています。このアイデア自体は、以前から気に入っていました。

しかし、FXに関しては、「パターン」は絶対的な価値に縛られるため、常に疑問を持っていました。