市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 45 1...383940414243444546474849505152...104 新しいコメント paralocus 2009.06.04 10:03 #441 学習中の重みの収束性（例として100エポックをとったが、24エポックでも十分である。） 横軸：エポック番号、縦軸：特定のウェイトの値（全部で24個あります。） また、学習済みのグリッドでは、重みの値が±1を超えていることはほとんどないので、今のところ、（学習後の）重みの相互配置が重要で、その絶対値は1つの範囲に配置すれば十分だろうと思っています。だから、どう考えてもここはGTRが支配している。 Neutron 2009.06.04 10:42 #442 アインシュタインの一般相対性理論とか？ paralocus 2009.06.04 10:43 #443 その通り -:) ネトゲで一番思い出すのは？人...なぜ遠回りするかというと、例えば、私があなたから学ぶ方法は、私の「ものさし」の些細な調整なのです......。-:) そして、その絵は非常によく似ている。偶然に聞き、読み、全く理解できないショックを経て、最後に「クリック」する......。どの方向に進めばいいのかがわかる。 バカを集めてもいい解決策は見つからない、という洒落を思い出した。 なぜ、委員会が必要だったのか？なぜなら、私は七面鳥で考えることに慣れているからです。一羽の七面鳥が間違ったり、引きすぎたりしたら、二羽の七面鳥がより確実で、三羽以上ならかなりいいというように。しかし、十数種類のインデックスを内蔵しているレシュトフ氏のExpert Advisor（彼自身は優秀）を見ていると、このダジャレをよく思い出す......。 削除済み 2009.06.04 11:05 #444 TheXpert писал(а)>> 遺伝は厄介だ。ケースを作ることができるんです。 >> 楽しみにしています。 TheXpert 2009.06.04 11:25 #445 YDzh >> : 楽しみにしています。 なるほど。遺伝は普遍的なアルゴリズムである。 現在のニューラルネットワークの学習アルゴリズムのいずれか（ジェネティクスなどを除く） は特殊であり、遺伝学がドメインの特殊性を考慮しないため、先験的に優れている。 モンテカルロ法で任意の図形の面積を調べるのと同じようなものです。 そして一般的には私ではなく、「遺伝が支配している」という発言を立証することです。 勾配降下法は特殊であり、遺伝学は普遍的であると繰り返すからです。 paralocus 2009.06.04 11:36 #446 からYDzh 遺伝で何を得るのか？2ヶ月の時間を無駄にしてしまいました。まず、8つのパラメータは何の意味もありません。コードブロックを個別に最適化するのは馬鹿げています。ネットワークは全体で1つのものでなければならず、そうでなければネットワークとは言えません。仮に8つのパラメータが十分すぎるほどあったとすると、最適化の後、（1万件の中から）ある結果を出さなければならないのですが、それがこちらです。ここにあるのは...) まあ、選びようがないんですけどね～。もちろん、ナデシダ・ペトロブナを信じて、最高残高、あるいは最低ドローダウンを選択することもできますが、それはコインフリップとなり、この女性は気まぐれなのです。 削除済み 2009.06.04 11:40 #447 TheXpert писал(а)>> オッケーです。遺伝は普遍的なアルゴリズムである。 現在のニューラルネットワークの学習アルゴリズムのいずれか（ジェネティクスなどを除く） は、遺伝学が領域の特殊性を考慮しないため、特化しており、アプリオリに優れています。 モンテカルロ法で任意の図形の面積を求めるのと同じようなものです。 そして一般的には、「遺伝が支配する」というあなたの発言を立証すべきなのは、私ではなく、あなた自身なのです。 繰り返しになりますが、勾配降下の方法は特殊ですが、遺伝学は普遍的です。 私の感覚では、遺伝学は、期待される結果を形にするのが難しいところに適用するのが良いと思います。光学的認識、つまりXORを考えると、ここに入力があり、ここに出力で得たいデータがある、ということが明確になるのです。また、FXの場合、何をアウトプットとして得たいのか？利益そして、1ティックや1バーで何を待っているのか？わからない。あるいは、NSが私の理解に従って行動すべき戦略を立てなければならない--そして、この行動戦略に適応させるのだ。遺伝学は、NSが利益を上げるために、入力データに対して「最適に自己実現」することを可能にする。この基準によって、さらに再生産する機会を得ることができるのです。IMHO これは、より柔軟なアプローチです。 paralocus 2009.06.04 11:53 #448 YDzh >> : そして、FXの場合、自分が何を得たいのか？利益1ティックや1バーで、何を待っているのか？わからない。 そんなに急がなくても...。あのね～:) 私にとっては、次のインクリメント記号が出力されれば十分であり、自分で利益を出すつもりです。 削除済み 2009.06.04 12:11 #449 paralocus писал(а)>> そんなに急がなくても...。をドブに捨てるようなものだ -:) 私にとっては、次の増資のサインで十分であり、自分で利益を出すつもりです。 まあ、小さな時間軸では、このサインは何も教えてくれないとしましょう。もちろん、普及のためです。 paralocus 2009.06.04 12:15 #450 YDzh >> : まあ、小さな時間軸では、このサインは何の役にも立たないとだけ言っておこう。もちろん、普及のためです。 なぜタイムフレームが必要なのですか？それを発明した者は、それをもとに商売をさせてください。 1...383940414243444546474849505152...104 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
学習中の重みの収束性（例として100エポックをとったが、24エポックでも十分である。）
横軸：エポック番号、縦軸：特定のウェイトの値（全部で24個あります。）
また、学習済みのグリッドでは、重みの値が±1を超えていることはほとんどないので、今のところ、（学習後の）重みの相互配置が重要で、その絶対値は1つの範囲に配置すれば十分だろうと思っています。だから、どう考えてもここはGTRが支配している。
アインシュタインの一般相対性理論とか？
その通り -:)
ネトゲで一番思い出すのは？人...なぜ遠回りするかというと、例えば、私があなたから学ぶ方法は、私の「ものさし」の些細な調整なのです......。-:)
そして、その絵は非常によく似ている。偶然に聞き、読み、全く理解できないショックを経て、最後に「クリック」する......。どの方向に進めばいいのかがわかる。
バカを集めてもいい解決策は見つからない、という洒落を思い出した。
なぜ、委員会が必要だったのか？なぜなら、私は七面鳥で考えることに慣れているからです。一羽の七面鳥が間違ったり、引きすぎたりしたら、二羽の七面鳥がより確実で、三羽以上ならかなりいいというように。しかし、十数種類のインデックスを内蔵しているレシュトフ氏のExpert Advisor（彼自身は優秀）を見ていると、このダジャレをよく思い出す......。
遺伝は厄介だ。ケースを作ることができるんです。
>> 楽しみにしています。
楽しみにしています。
なるほど。遺伝は普遍的なアルゴリズムである。
現在のニューラルネットワークの学習アルゴリズムのいずれか（ジェネティクスなどを除く）
は特殊であり、遺伝学がドメインの特殊性を考慮しないため、先験的に優れている。
モンテカルロ法で任意の図形の面積を調べるのと同じようなものです。
そして一般的には私ではなく、「遺伝が支配している」という発言を立証することです。
勾配降下法は特殊であり、遺伝学は普遍的であると繰り返すからです。
からYDzh
遺伝で何を得るのか？2ヶ月の時間を無駄にしてしまいました。まず、8つのパラメータは何の意味もありません。コードブロックを個別に最適化するのは馬鹿げています。ネットワークは全体で1つのものでなければならず、そうでなければネットワークとは言えません。仮に8つのパラメータが十分すぎるほどあったとすると、最適化の後、（1万件の中から）ある結果を出さなければならないのですが、それがこちらです。ここにあるのは...)
まあ、選びようがないんですけどね～。もちろん、ナデシダ・ペトロブナを信じて、最高残高、あるいは最低ドローダウンを選択することもできますが、それはコインフリップとなり、この女性は気まぐれなのです。
オッケーです。遺伝は普遍的なアルゴリズムである。
現在のニューラルネットワークの学習アルゴリズムのいずれか（ジェネティクスなどを除く）
は、遺伝学が領域の特殊性を考慮しないため、特化しており、アプリオリに優れています。
モンテカルロ法で任意の図形の面積を求めるのと同じようなものです。
そして一般的には、「遺伝が支配する」というあなたの発言を立証すべきなのは、私ではなく、あなた自身なのです。
繰り返しになりますが、勾配降下の方法は特殊ですが、遺伝学は普遍的です。
私の感覚では、遺伝学は、期待される結果を形にするのが難しいところに適用するのが良いと思います。光学的認識、つまりXORを考えると、ここに入力があり、ここに出力で得たいデータがある、ということが明確になるのです。また、FXの場合、何をアウトプットとして得たいのか？利益そして、1ティックや1バーで何を待っているのか？わからない。あるいは、NSが私の理解に従って行動すべき戦略を立てなければならない--そして、この行動戦略に適応させるのだ。遺伝学は、NSが利益を上げるために、入力データに対して「最適に自己実現」することを可能にする。この基準によって、さらに再生産する機会を得ることができるのです。IMHO これは、より柔軟なアプローチです。
そして、FXの場合、自分が何を得たいのか？利益1ティックや1バーで、何を待っているのか？わからない。
そんなに急がなくても...。あのね～:)
私にとっては、次のインクリメント記号が出力されれば十分であり、自分で利益を出すつもりです。
そんなに急がなくても...。をドブに捨てるようなものだ -:)
私にとっては、次の増資のサインで十分であり、自分で利益を出すつもりです。
まあ、小さな時間軸では、このサインは何も教えてくれないとしましょう。もちろん、普及のためです。
まあ、小さな時間軸では、このサインは何の役にも立たないとだけ言っておこう。もちろん、普及のためです。
なぜタイムフレームが必要なのですか？それを発明した者は、それをもとに商売をさせてください。