ニューラルネットと入力 - ページ 4

[Леонид]

Demi:
もちろん、そうです。ペア取引でゴミ処理場へ、などなど。

もちろん、あなたはよくご存じでしょう。厭味

ペアトレードの話ではないです。

[Леонид]

Demi: 結果を表示する

結果はすでにお見せしています )))

[Дмитрий]

LeoV:
ペアトレードの話ではないです。

ペア取引で、「ダイバージェンス」に基づいています。

了解です、ありがとうございました。

[Леонид]

Demi: ペアトレードは「乖離」を利用したものです。

ダイバージェンスの話ではなく、異なる楽器間のパターンの話をしていて、相関ダイバージェンスは含まれていない )))

[Дмитрий]

Figar0:

面白い言い方ですね・・・。ネットワークとは何ですか？そして、それに応じて入力に、以前のフラクタルのいくつかの処分？私にとってもそうですが、あなたの2つの出力は、むしろ2つのネットワークの問題です...。

いつもの最大値での正規化でしょうか。つまり、10；1；-5を1；0.1；-0.5に正規化したもの？

ウェイトの正規化については、あまり明確ではありません。同じようにノーマライズもするのでしょうか？イコール、中間層ごとの結果？それとも私が何か勘違いしているのでしょうか？もし正解なら、ここに石があることになりますね。

質問が文脈から切り離されているのはおかしい。ネットワークの種類やタスクがわからない状態で、出力についてどのようなアドバイスができるのでしょうか？入力も同様...

価格については、直接作業したわけではありません。価格とパラボリックの 差を利用しています。なぜパラボリックなのか？特徴的なジャンプとディップがあり、シグナルが大きく変動しないように、出力にフィボナッチシフトのバーを使っています。つまり、最大モジュロを求め、すべてをこの係数で割るのです。次に重さ。正規化はしませんが、結果的にレイヤーでの合計は同じ原理で自然に減っていくはずです。そして、2つの出力値が得られるまで、1層ずつ重ねていくのです。重みも正規化すると、トレーニング時に重みの値が極端な-100、100、0を目指すことになる疑いがあり、それはよくないので、中間層ごとの結果のみを正規化することにしています。

[Леонид]

過剰な正規化は、有用な情報が存在する元の信号に歪みをもたらし、その有用な情報の割合が消失または減少し、その結果、ネットワークが本来の機能を果たせなくなる - 耳にする。このため、フィンテック市場における正常化には、非常に注意が必要です。

[Дмитрий]

LeoV:
過剰な正規化は、有用な情報が存在する元の信号に歪みをもたらし、その有用な情報の割合が消失または減少し、その結果、ネットワークが本来の機能を果たせなくなる - 耳にする。ですから、フィンテック市場の正常化には非常に気をつけなければなりません。

入力信号も中間信号も全く正規化せず、信号がすべてのレイヤーを通過するまでは、そのレベルが希望の範囲、+/-に成長するだけで、出力はすでに正規化されているという可能性もあります...。こんな感じです。

[Alexey Subbotin]

grell:

入力信号や中間信号を全く正規化しないことも可能です。信号がすべてのレイヤーを通過すると、そのレベルはちょうど必要な範囲、+/-に上昇し、出力が正規化されます...。こんな感じです。

問題は、入力が異なるとスケーリングが異なる可能性があることです。Gridは他のアルゴリズムと同様に、変数のスケーリングが大きく異なることを嫌います（例えば、入力の半分が[-0.0001;0.0001]の範囲、残りの半分が[-1000;1000]の範囲となります）。トレーニングの収束に影響を与える可能性があります。したがって、正規化しないまでも、少なくとも同等のスケールで、理想的には同じ順序で入力を設定することが望ましい。大雑把に言えば、NSは単純に早く学習することになる。

[СанСаныч Фоменко]

ここで議論されているのは、定常的な市場と非定常的な市場のどちらなのでしょうか？

[Alexey Subbotin]

faa1947:

ここで議論されているのは、定常的な市場と非定常的な市場のどちらなのでしょうか？

そして、なぜあなたはsp'gashingですか？自分の無教養を責めてくれる人を探しているのですか？DDD

真面目な話、何がキャッチなんだろう（笑)。