ハイブリッドニューラルネットワーク - ページ 5 123456789101112...22 新しいコメント Andrey Dik 2009.10.05 18:25 #41 IlyaA >> : わかりました、待ちますね :)これはまさにレイサーチを彷彿とさせる...。 いいえ、レイサーチではありません。また、厳密に言えば、古典的な意味での遺伝的アルゴリズムではありません。私のアルゴリズムのいわばメインとなるバックボーンだけを説明しました。そして、GAと非常によく似ています。 gumgum 2009.10.05 18:27 #42 IlyaA писал(а)>> いいね2本の着信バー？ 10 ilyaa 2009.10.05 18:37 #43 gumgum >> : 10 閉じるのみ。ナダージュ、なかなかいい感じですが、ブランコを入れたらどうなるか想像してみてください。改めて、オーバートレーニングのチェックはされましたか？ Andrey Dik 2009.10.05 18:37 #44 IlyaA >> : 私は、単一の瞬間に対する最良のフィルターは、それらを統合することだと提案します。グリッドは、繰り返し発生する現象を分離する可能性が高くなります。 と書いていますが、もっと詳しく説明してください。 ノイズインテグレーションの概要......................... 正確には平均化によるノイズ抑制という意味なら、それは仕方ないですね。マッハをBPに外挿するのは死活問題であり、NNの使い方として最適とは言えない。 ファジーなナゲットが一度に検索されないようにするため（これを抽象化効果と呼ぶ）、ニューロンの数を減らし、ネットワークの汎化性を高め、パーセプトロンが多くの材料を学習できないようにするのである。ネットワークをターゲットにして、たった1つの、しかしデータ上で最も収益性の高いものを探します。 脳を去勢してまで賢くする必要はない。その際、平均化フィルターを使用せず、適切にトレーニングする必要があります。でも、去勢ってどういうことなんでしょう？入力に何を入れているのか、さっぱりわからない。20個のニューロンは多いかもしれないし、1万個では足りないかもしれない。NNに1つや2つの「技」を覚えさせようとする必要は、本当はないんです。適切に訓練されたネットワークは、少ない情報の中から自分の知らないデータを抽出することができるのです。 「本を読みすぎるな」C-誰が言ったか忘れたが...。 ilyaa 2009.10.05 18:38 #45 joo >> : いいえ、レイサーチではありません。また、厳密に言えば、古典的な意味での遺伝的アルゴリズムではありません。いわば、私のアルゴリズムの基本的なバックボーンを説明したに過ぎないのです。そして、GAと非常によく似ています。 もし、あなたがそれを作ったのなら、あなたは大発明家です :)本当にテストしたのですか？ gumgum 2009.10.05 18:44 #46 IlyaA писал(а)>> 閉じるのみ。灘、そしてかなり良いのですが、そこにブランコを入れたら想像できますか？改めて、オーバートレーニングのチェックはされましたか？ いいえ。 Andrey Dik 2009.10.05 18:44 #47 IlyaA >> : もし、あなたがそれを作ったのなら、あなたは大発明家です :)本当にテストしたのですか？ 実は、小学校3、4年の時に作ったんです。抜根はいつするのですか？ここでは、平方根、立方根......。ノートのシートにマス目を入れてやりました。 テストしてみました。その成果は実に見事なものです。 gumgum 2009.10.05 18:46 #48 インジケーターの初期化段階で教えています。そして、自ら考える...。 Andrey Dik 2009.10.05 18:48 #49 gumgum >> : インジケーターの初期化段階で教えています。そして、自ら考える...。 このインジケータでExpert Advisorを作成してみてください。その結果は、あなたを驚かせると思います。不快... ilyaa 2009.10.05 18:49 #50 joo >> : 実は、私が小学校3、4年生のときに考案したものなんです。根の抽出はいつ行うのですか？ここで、平方根や立方根をやっていたのですが......。でも、四角いものが入っているノートの紙に テストしてみました。その成果は実に見事なものです。 だから、開発に持ち込む。騒音について報告する。 123456789101112...22 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
わかりました、待ちますね :)これはまさにレイサーチを彷彿とさせる...。いいえ、レイサーチではありません。また、厳密に言えば、古典的な意味での遺伝的アルゴリズムではありません。私のアルゴリズムのいわばメインとなるバックボーンだけを説明しました。そして、GAと非常によく似ています。
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閉じるのみ。ナダージュ、なかなかいい感じですが、ブランコを入れたらどうなるか想像してみてください。改めて、オーバートレーニングのチェックはされましたか？私は、単一の瞬間に対する最良のフィルターは、それらを統合することだと提案します。グリッドは、繰り返し発生する現象を分離する可能性が高くなります。
と書いていますが、もっと詳しく説明してください。
ノイズインテグレーションの概要.........................
正確には平均化によるノイズ抑制という意味なら、それは仕方ないですね。マッハをBPに外挿するのは死活問題であり、NNの使い方として最適とは言えない。
ファジーなナゲットが一度に検索されないようにするため（これを抽象化効果と呼ぶ）、ニューロンの数を減らし、ネットワークの汎化性を高め、パーセプトロンが多くの材料を学習できないようにするのである。ネットワークをターゲットにして、たった1つの、しかしデータ上で最も収益性の高いものを探します。
脳を去勢してまで賢くする必要はない。その際、平均化フィルターを使用せず、適切にトレーニングする必要があります。でも、去勢ってどういうことなんでしょう？入力に何を入れているのか、さっぱりわからない。20個のニューロンは多いかもしれないし、1万個では足りないかもしれない。NNに1つや2つの「技」を覚えさせようとする必要は、本当はないんです。適切に訓練されたネットワークは、少ない情報の中から自分の知らないデータを抽出することができるのです。
「本を読みすぎるな」C-誰が言ったか忘れたが...。
いいえ、レイサーチではありません。また、厳密に言えば、古典的な意味での遺伝的アルゴリズムではありません。いわば、私のアルゴリズムの基本的なバックボーンを説明したに過ぎないのです。そして、GAと非常によく似ています。
もし、あなたがそれを作ったのなら、あなたは大発明家です :)本当にテストしたのですか？閉じるのみ。灘、そしてかなり良いのですが、そこにブランコを入れたら想像できますか？改めて、オーバートレーニングのチェックはされましたか？
いいえ。
もし、あなたがそれを作ったのなら、あなたは大発明家です :)本当にテストしたのですか？実は、小学校3、4年の時に作ったんです。抜根はいつするのですか？ここでは、平方根、立方根......。ノートのシートにマス目を入れてやりました。
テストしてみました。その成果は実に見事なものです。
インジケーターの初期化段階で教えています。そして、自ら考える...。
インジケーターの初期化段階で教えています。そして、自ら考える...。
このインジケータでExpert Advisorを作成してみてください。その結果は、あなたを驚かせると思います。不快...
実は、私が小学校3、4年生のときに考案したものなんです。根の抽出はいつ行うのですか？ここで、平方根や立方根をやっていたのですが......。でも、四角いものが入っているノートの紙に
テストしてみました。その成果は実に見事なものです。
だから、開発に持ち込む。騒音について報告する。