ニューラルネットワーク、どう使いこなすか、何から始めるか？ - ページ 8 123456789101112131415...19 新しいコメント 削除済み 2009.01.14 11:56 #71 Neutron >> : TFは一切使っていません。 その理由は、ローソク足はすべてのタイムフレームで使用されるため、他の方法（例えば、機器時間など）を使用して元のものに基づくBPよりも、始値（または終値）に基づくBPの方が統合ランダムBPに近いからである。 インストゥルメンタルの時間は？ TheXpert 2009.01.14 12:18 #72 Neutron >> : 複雑なんです。 少し前に2つの定理が証明されたことがありますね。1によれば、3層非線形NS（3層のニューロンからなり、それぞれの出力に非線形性があるもの）は普遍的な近似器であり、さらに層数を増やしてもネットワークにパワーが加わることはない。第二定理によれば、ネットワークの計算力は、そのニューロンの出力における非線形の特定のタイプに依存することはない。原理的に非線形であることが重要で、シグモイドやアークタンジェントなど、具体的にどのようなものであっても構わないのです。そのため、イコールのベストを探す手間が省けます。 なるほど、わかりました。ネットワークパワー」という言葉が紛らわしかった。 この2つの定理から、4層が3層より効率が悪いということは何ら導かれない。 4層を学習させるところ、3層を学習させることができるというだけです。トレーニングの効率化については何も書いていない。 最初に必ず3層を学習させることが可能だとします。そして、他のアーキテクチャ、特にレイヤーを増やすことで効率化を図ることができるのです。 ノンリニアについて。しかし、やはりどんな根拠があろうとも、それぞれのFAにはメリットとデメリットがあるのです。だから私も思いついたんです。も持っていますが。 その証拠に、きっと効率性については何も言っていない。 したがって、議論は終わったと思います。 Neutron 2009.01.14 12:28 #73 registred писал(а)>> インストゥルメンタルの時間は？ これは、キャンドルが時間によって作られるのではなく、ピースによって作られる場合です（フォーラム検索参照）。 TheXpert さんが書き込みました >>まず3層を必ず習得できるとします。そして、他のアーキテクチャ、特にレイヤーを増やすことで効率化を図る ことができるのです。 確かにそうですが、（全く重要でない）追加レイヤーのために超高額な料金を支払わなければならないのです。 Mihail Marchukajtes 2009.01.14 13:31 #74 Neutron писал(а)>> それはそうなのですが、レイヤーを増やすために超高額な料金を支払わなければならなくなります（全然根本的ではない）。学習の複雑さはP^3のように大きくなってしまうのです そして、これはもちろん、別のネットワークの結果につながりますが、それがより良いものになるかどうかは疑問です。3層で稼ぐことを学習したネットワークが、4層目で大きなダメージを受ける可能性がある......つまり、アーキテクチャの選択は、層を増やすこととはちょっと違うんですね。また、学習の質は入力の質に強く影響されるため、2層のネットワークでも十分に機能します......。 Neutron 2009.01.14 14:29 #75 全く同感です。 Andrey 2009.01.14 21:15 #76 Integer >> : ニューラルネットワークを自分でプログラミングする必要はない。既成のプログラムがある。ロシア語の本がある唯一のプログラムはStatistica Neural Networksですが、この本はニューラルネットワークの専門家が書いたという印象で、ニューラルネットワークの技術や既存のタイプのニューラルネットワークの紹介や概要がかなりまともに書かれています。このプログラムでは、学習したネットワークをMT Expert Advisorで使用できるDLLとしてエクスポートすることができます（自分で試していないので、間違っていたらすみません）。非ネットワークの専用トレーダープログラムは、MTに装着するのはそう簡単ではないし、装着できたとしても曲者か、非常に高価なものである。データをメタファイルに書き出すブローカー端末もありますが、成長しないネットワークを扱うための専用ソフトを導入するのは、そう簡単なことではありません。え！？なぜMTの開発者は、不必要な変更なしに市場の他のプログラムを使用できるように、データをエクスポートする可能性を提供しないのですか？ まったくもって同意できない・・・。既製品は、3in1シャンプーとか...。シャンプー、コンディショナー、バーム...。 でも、どちらも通常画質では...。 ネットワークは、このプログラムでどのように実装されるかは未知数ですが、多くの要因に大きく影響されます...。 独自の実装を開発することで、ネットワークに対する理解が深まり、非常に柔軟性の高いツールを作成することができます... トレーニング時のネットワークエラー計算を変更したいのですが？標準的なRMSから他のものへ？ 無理だ...アルゴリズムを変更しなければならない...利用できない...。 しかも、エラーを修正する方法がない...。1年後に、修正不可能なエラーがあることがわかると想像してください。 カッコイイと思うんだけどな...。:) 学生や非専門家、つまりニューラルネットワークをやってお金を稼いでいない人には無関心なのですが...。 お金に関しては、最初から最後まで、すべてのプロセスをコントロールする必要があります...。 だから、できれば全部自分でやるか、せめて自分でコントロールできるツールを使うべきだというのが私の意見です...。 Mihail Marchukajtes 2009.01.14 22:02 #77 Solver.it писал(а)>> 1年間努力した結果、ソフトウェアに修正不可能なバグがあることがわかったとしたら......？ カッコイイと思うんだけどなぁ...。:) だから、neroshel nerosolushinなどの人気のあるプログラムを使って、意見などを読む必要があるのです。しかし、あなたのプログラムはzilipupkin知られていない場合は、もちろんはい、慎重にそれを使用します。 Леонид 2009.01.14 23:30 #78 Solver.it писал(а)>> プロはどうなんですか？プロは何を基準に取引しているのか？どのように取引しているのか？ Dmitry Fedoseev 2009.01.15 04:24 #79 Solver.it писал(а)>> まったくもって同意できない・・・。 3Dグラフィックスやアニメーションをやっていたら、自分で3DStudioMAXを書いたりするのでしょうか？ Dmitriy 2009.01.15 07:55 #80 Neutron >> : バイパラメトリック指数平滑法は、デュアル入力NSに劣るものではありません。 指数平滑化とNSは数学的手法が異なるため、比較するのは不適切である。 別の装置で 123456789101112131415...19 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
TFは一切使っていません。
その理由は、ローソク足はすべてのタイムフレームで使用されるため、他の方法（例えば、機器時間など）を使用して元のものに基づくBPよりも、始値（または終値）に基づくBPの方が統合ランダムBPに近いからである。
インストゥルメンタルの時間は？
複雑なんです。
少し前に2つの定理が証明されたことがありますね。1によれば、3層非線形NS（3層のニューロンからなり、それぞれの出力に非線形性があるもの）は普遍的な近似器であり、さらに層数を増やしてもネットワークにパワーが加わることはない。第二定理によれば、ネットワークの計算力は、そのニューロンの出力における非線形の特定のタイプに依存することはない。原理的に非線形であることが重要で、シグモイドやアークタンジェントなど、具体的にどのようなものであっても構わないのです。そのため、イコールのベストを探す手間が省けます。
なるほど、わかりました。ネットワークパワー」という言葉が紛らわしかった。
この2つの定理から、4層が3層より効率が悪いということは何ら導かれない。
4層を学習させるところ、3層を学習させることができるというだけです。トレーニングの効率化については何も書いていない。
最初に必ず3層を学習させることが可能だとします。そして、他のアーキテクチャ、特にレイヤーを増やすことで効率化を図ることができるのです。
ノンリニアについて。しかし、やはりどんな根拠があろうとも、それぞれのFAにはメリットとデメリットがあるのです。だから私も思いついたんです。も持っていますが。
その証拠に、きっと効率性については何も言っていない。
したがって、議論は終わったと思います。
インストゥルメンタルの時間は？
これは、キャンドルが時間によって作られるのではなく、ピースによって作られる場合です（フォーラム検索参照）。
まず3層を必ず習得できるとします。そして、他のアーキテクチャ、特にレイヤーを増やすことで効率化を図る ことができるのです。
確かにそうですが、（全く重要でない）追加レイヤーのために超高額な料金を支払わなければならないのです。
それはそうなのですが、レイヤーを増やすために超高額な料金を支払わなければならなくなります（全然根本的ではない）。学習の複雑さはP^3のように大きくなってしまうのです
そして、これはもちろん、別のネットワークの結果につながりますが、それがより良いものになるかどうかは疑問です。3層で稼ぐことを学習したネットワークが、4層目で大きなダメージを受ける可能性がある......つまり、アーキテクチャの選択は、層を増やすこととはちょっと違うんですね。また、学習の質は入力の質に強く影響されるため、2層のネットワークでも十分に機能します......。
全く同感です。
ニューラルネットワークを自分でプログラミングする必要はない。既成のプログラムがある。ロシア語の本がある唯一のプログラムはStatistica Neural Networksですが、この本はニューラルネットワークの専門家が書いたという印象で、ニューラルネットワークの技術や既存のタイプのニューラルネットワークの紹介や概要がかなりまともに書かれています。このプログラムでは、学習したネットワークをMT Expert Advisorで使用できるDLLとしてエクスポートすることができます（自分で試していないので、間違っていたらすみません）。非ネットワークの専用トレーダープログラムは、MTに装着するのはそう簡単ではないし、装着できたとしても曲者か、非常に高価なものである。データをメタファイルに書き出すブローカー端末もありますが、成長しないネットワークを扱うための専用ソフトを導入するのは、そう簡単なことではありません。え！？なぜMTの開発者は、不必要な変更なしに市場の他のプログラムを使用できるように、データをエクスポートする可能性を提供しないのですか？
まったくもって同意できない・・・。既製品は、3in1シャンプーとか...。シャンプー、コンディショナー、バーム...。
でも、どちらも通常画質では...。
ネットワークは、このプログラムでどのように実装されるかは未知数ですが、多くの要因に大きく影響されます...。
独自の実装を開発することで、ネットワークに対する理解が深まり、非常に柔軟性の高いツールを作成することができます...
トレーニング時のネットワークエラー計算を変更したいのですが？標準的なRMSから他のものへ？
無理だ...アルゴリズムを変更しなければならない...利用できない...。
しかも、エラーを修正する方法がない...。1年後に、修正不可能なエラーがあることがわかると想像してください。
カッコイイと思うんだけどな...。:)
学生や非専門家、つまりニューラルネットワークをやってお金を稼いでいない人には無関心なのですが...。
お金に関しては、最初から最後まで、すべてのプロセスをコントロールする必要があります...。
だから、できれば全部自分でやるか、せめて自分でコントロールできるツールを使うべきだというのが私の意見です...。
1年間努力した結果、ソフトウェアに修正不可能なバグがあることがわかったとしたら......？
カッコイイと思うんだけどなぁ...。:)
だから、neroshel nerosolushinなどの人気のあるプログラムを使って、意見などを読む必要があるのです。しかし、あなたのプログラムはzilipupkin知られていない場合は、もちろんはい、慎重にそれを使用します。
まったくもって同意できない・・・。
3Dグラフィックスやアニメーションをやっていたら、自分で3DStudioMAXを書いたりするのでしょうか？
バイパラメトリック指数平滑法は、デュアル入力NSに劣るものではありません。
指数平滑化とNSは数学的手法が異なるため、比較するのは不適切である。
別の装置で