NSの入力値を正しく形成する方法。 - ページ 8

 
sergeev писал (а)>>

klotさん、StdDevによる正規MAの正規化を投稿されたのだと思います。

MAではなく、MAの速度、つまり1次微分を使うのがよいでしょう。

 
LeoV писал (а)>>

指標ではなく、高値と安値が選ばれる、ある地域での価格の配分が重要だったんです。

そこには、サンプリング配給のことが書かれていた...。

 
sergeev писал (а)>>


大雑把に言うと、ニューラルネットワークを使った仕事のプランというか、開発時に気をつけるべきことをまとめました。

1.入力データの作成。(平均値のシフト、非相関、共分散等化)。

もう少し具体的に教えてください。できれば、最低限必要なもの。面白いですね。

3.ネットワークの再トレーニングの問題

まあ、確認は簡単だし、パラメータの数を減らせば治るんだけどね。治っていなければ、再サンプリングするしかない。

4.クロスチェック

詳しくはこちら

7.ライトカマップの使用可能性(あるいはコウホネンやグロスバーグのレイヤー?)

パターン検索に最適だと思います。

8.ネットワークの委員会。

そうではなく、エキスパートシステムで使われているもので、ここでは少し違います。

9.再帰的ネットワーク。

まだその価値はない、IMHO。

 
sergeev писал (а)>>

klotさん、StdDevによる正規MAの正規化を投稿されたのだと思います。

価格も正規化できるのは知っていますが、最大から最小への道筋がないだけです...。

 
TheXpert писал (а)>>

もう少し具体的に教えてください。できれば、最低限必要なもの。面白いですね。

Fig.4.11 S.ヘイキン氏より、話題の冒頭の本について

まあ、確認は簡単だし、パラメータの数を減らせば治るんだけどね。治っていなければ、再サンプリングするしかない。

>> figs.4.18, 4.19 同上。

詳細をお願いします。

Fig.4.20, 4.21 同上。

 
sergeev писал (а)>>

Fig.4.11 S.ヘイキンより、トピックの冒頭で紹介された本

Fig.4.18, 4.19 同上。

Fig.4.20, 4.21 同上。


そうですね、今夜は何か読むものがありそうです。おそらくすぐにでもコードを解読できそうです :)

 
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sergeev писал (а)>>
シェアしてくれますか?

もちろん、そうでなければ話しません。もちろん、何か共有するものがあれば別ですが。

 
sergeev писал (а)>> クロスチェック
TheXpert さんが書き込みました(a) >> 詳細もお願いします。
クロスチェックとは、例えばあるネットワークを2007年のセグメントで学習させ、2007年のセグメントで得られた最も良い結果を2008年のセグメントで「テスト」し、その結果が以前のもの(同じく2008年に「テスト」)より良ければ、そのネットワークを維持することである。といった具合に。同じように、2007年は成果が上がらないが、2008年にネットワークのチェックが入るので心配ない。これにより、(ネットワークの)過剰訓練や(TCの)過剰最適化を回避することができます。
 
sergeev писал (а)>> 8. ネットワークの委員会

通常、2人中3人、3人中5人はできている。つまり、3つのネットのうち、2つは「オプトイン」しなければならないのです。もちろん、委員会の方が良い。あまり収益性の高くない3つのネットが、それぞれ個別に利益を出すよりもはるかに高い利益を出せるからだ。ただし、すべてのネットワークが正しく動作するわけではないので、コミッティのネットは非常に慎重に選ぶ必要があります。