Neuromongers, don't pass by :) 必要なアドバイス - ページ 6 1234567891011121314 新しいコメント TheXpert 2011.03.31 14:57 #51 次にどのペアをテストするかは、すでに決まっています :) Igor Makanu 2011.03.31 15:01 #52 TheXpert: 次にどのペアをテストするかは、もう決まっていますよ。） ペアのテストではなく、DTのテストをしてみてください ... ;) TheXpert 2011.03.31 15:02 #53 alexeymosc: ニューラルネットワークの再トレーニングの問題にはどのように対処しているのでしょうか？テストサンプルはどのように形成するのですか？ ないんです。ウェイトとパターンの比率を一定にすると、この問題は起きなくなります。先ほどはサンプリングの話をしました。 明らかに、テストセグメントではシステムはよく学習し、パターンを近似しているが、検証セグメントでは時々失敗している。テストサンプルの形状を変えることに意味があるのかもしれない...。 そんな簡単なことなら...。意味があるのかもしれない...その逆は？ Alexey Burnakov 2011.03.31 15:08 #54 これらの選択肢は、よく言われるように、今、私の頭の中にある。 - テストサンプルは常に検証カットオフ前の最新データで構成される（「時系列の再現性効果」を考慮する、これも研究者の先験的仮定の一つであるが、試してみることは可能であろう）。 - テストサンプルは、トレーニングサンプルとランダムに混合されます。 - テストサンプルは学習用サンプルとランダムに混在するのではなく、000100010001型、つまりサンプル空間を均等にカバーするものです。 そして、それぞれのケースで異なるテストサンプルサイズを試してみてください。オプションです。 - は、検証用カットオフに等しい。 - サンプリング誤差、すなわち信頼区間 5％、信頼水準95％に基づいて計算されています。 Alexey Burnakov 2011.03.31 15:32 #55 ということは、テストサンプルは全く使わないということですね...。ネットワークを学習させるだけで先に進む、つまり一度にテストすることができるのです。また、同じデータ（トレーニングサンプル）でネットワークを学習させ、テストサンプルで学習の質を評価する場合は？そして-OOS。 IMHO - テストサンプルは、ネットワークのトレーニングを コントロールするために必要です。 Sceptic Philozoff 2011.03.31 16:11 #56 alexeymoscと 同意見です。ニューラルネットワークに手を出すなら、きちんと武装した方がいい。 ということだと思います。 学習データのサンプリング（データセグメントA、これで誤差を推定しても意味がない）。 バリデーション（別のデータセグメントBの誤差を推定する。セグメントBは誤差の最小値によってトレーニングの終了を決定するため、暗黙のうちにトレーニングに関与している。） とテスト、C（データは全く不明）。 削除済み 2011.03.31 16:40 #57 joo: フローイングパターン理論 ...... 何か流れるようなパターンを自信満々に語っていますね。その間、YandexもGoogleも彼らのことを知りもしない（あるいは彼らの検索もうまくいかない :)）。そして、言いたいことはたぶんわかるのですが、できればもうちょっと詳細なものが欲しいですね。 TheXpert です。次にどのペアをテストするかは、もう決まっていますよ。） なぜペアなのか？）インデックスやゴールドを試してみてください。そこでは何が通用するのだろう。 Z.U.そして、私の考えでは、これまでの写真はすべて、現時点ではこのようなセッティングのTCは機能しないと言うことです。しかし、2001年から2005年までは良かった）少し調整した方がいい。 Andrey Dik 2011.03.31 17:52 #58 Figar0: 1）いくつかの流れるようなパターンを自信たっぷりに語っていますね。 2) 一方、YandexもGoogleも彼らのことを聞いたことすらない（というか、彼らの検索もうまくいかない :)).そして、おそらく内容はわかっているのでしょうが、できればもう少し詳しいものくらいが欲しいです。 .....1）まあ、他にどうしようもないでしょう。想像の産物であることはお分かりでしょう。 2）あまり知られていないのでしょう。:) これ以上何を言うんだ？- ただ、前に言ったように、フォーラムで調べればいいんです。もしかしたら、自分の投稿を全部積み上げて、理論のエッセンスをまとめた「総集編」みたいなものを書けば、個人的に参考になるかもしれません。 SAMER 2011.03.31 19:00 #59 些細な疑問かもしれませんが、それでも。 NSの教え方が正しいのかどうか、教えていただけませんか？ それとも、繰り返しトレーニングしても、指標となる目的が違うので、こうでなければいけないのでしょうか？ どちらかというと、ニューロソリューションズを使っています。 TheXpert 2011.03.31 19:11 #60 Summer: NSの教え方がこれで良いのかどうか、教えていただけないでしょうか。 断る正当な理由はないだろう。新しいデータですか？ ウィンドウメソッドを使って教える（＝本来は漸化式を得る）のは、まさにその方法です。 1234567891011121314 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
次にどのペアをテストするかは、すでに決まっています :)
次にどのペアをテストするかは、もう決まっていますよ。）
ペアのテストではなく、DTのテストをしてみてください ...
;)
ニューラルネットワークの再トレーニングの問題にはどのように対処しているのでしょうか？テストサンプルはどのように形成するのですか？
ないんです。ウェイトとパターンの比率を一定にすると、この問題は起きなくなります。先ほどはサンプリングの話をしました。
これらの選択肢は、よく言われるように、今、私の頭の中にある。
- テストサンプルは常に検証カットオフ前の最新データで構成される（「時系列の再現性効果」を考慮する、これも研究者の先験的仮定の一つであるが、試してみることは可能であろう）。
- テストサンプルは、トレーニングサンプルとランダムに混合されます。
- テストサンプルは学習用サンプルとランダムに混在するのではなく、000100010001型、つまりサンプル空間を均等にカバーするものです。
そして、それぞれのケースで異なるテストサンプルサイズを試してみてください。オプションです。
- は、検証用カットオフに等しい。
- サンプリング誤差、すなわち信頼区間 5％、信頼水準95％に基づいて計算されています。
ということは、テストサンプルは全く使わないということですね...。ネットワークを学習させるだけで先に進む、つまり一度にテストすることができるのです。また、同じデータ（トレーニングサンプル）でネットワークを学習させ、テストサンプルで学習の質を評価する場合は？そして-OOS。
IMHO - テストサンプルは、ネットワークのトレーニングを コントロールするために必要です。
alexeymoscと 同意見です。ニューラルネットワークに手を出すなら、きちんと武装した方がいい。
ということだと思います。
フローイングパターン理論 ......
何か流れるようなパターンを自信満々に語っていますね。その間、YandexもGoogleも彼らのことを知りもしない（あるいは彼らの検索もうまくいかない :)）。そして、言いたいことはたぶんわかるのですが、できればもうちょっと詳細なものが欲しいですね。
次にどのペアをテストするかは、もう決まっていますよ。）
なぜペアなのか？）インデックスやゴールドを試してみてください。そこでは何が通用するのだろう。
Z.U.そして、私の考えでは、これまでの写真はすべて、現時点ではこのようなセッティングのTCは機能しないと言うことです。しかし、2001年から2005年までは良かった）少し調整した方がいい。
1）いくつかの流れるようなパターンを自信たっぷりに語っていますね。
2) 一方、YandexもGoogleも彼らのことを聞いたことすらない（というか、彼らの検索もうまくいかない :)).そして、おそらく内容はわかっているのでしょうが、できればもう少し詳しいものくらいが欲しいです。
.....1）まあ、他にどうしようもないでしょう。想像の産物であることはお分かりでしょう。
2）あまり知られていないのでしょう。:) これ以上何を言うんだ？- ただ、前に言ったように、フォーラムで調べればいいんです。もしかしたら、自分の投稿を全部積み上げて、理論のエッセンスをまとめた「総集編」みたいなものを書けば、個人的に参考になるかもしれません。
些細な疑問かもしれませんが、それでも。
NSの教え方が正しいのかどうか、教えていただけませんか？
それとも、繰り返しトレーニングしても、指標となる目的が違うので、こうでなければいけないのでしょうか？
どちらかというと、ニューロソリューションズを使っています。
NSの教え方がこれで良いのかどうか、教えていただけないでしょうか。
断る正当な理由はないだろう。新しいデータですか？
ウィンドウメソッドを使って教える（＝本来は漸化式を得る）のは、まさにその方法です。