トレーディングにおけるニューラルネットワークの活用 - ページ 38

[Aleksei Morozov]

ニューロソリューションズのユーザーの方に質問です。コホーネンを使ったことのある方はいらっしゃいますか？LineK、SquareK、DiamondKの何れか。あるいはStandardFull、ConscienceFull。

[Vizard]

Demi:
では、その謎の写真とは？

不思議でもなんでもない...。

[solar]

Demi:
で、その謎の写真とは？

為替指数、何も不思議なことはありません。 )))

[削除済み]

solar:

インデックスは通貨のインデックスであり、何も不思議なことはない。 )))

そして、それは何を示しているのでしょうか？

[Vladimir Gomonov]

FAGOTT:

そして、それは何を示しているのでしょうか？

スタットアービトラージへの厚い挑発。

[削除済み]

私も金曜日の夜になると、ビジョンが見えるんです。

オードブルと一緒に、オードブルと一緒に

[solar]

FAGOTT:

私も金曜日の夜になると、ビジョンが見えるんです。

オードブルと一緒に、オードブルと一緒に

そのような場合には、ジスルフィラムが有効です。ブプレノルフィンでもいい。

[削除済み]

solar:

)))を見ているようです。）青いのがユーロで、緑がクィッドです。ユーロバックス・チャート .気の利いた記事は書かない。すべて見ることができます。

何を、なぜ？

[Дмитрий]

こんにちは。

次のような構造を試された方はいらっしゃいますか？

1. 最初のコホネン 地図を学習し、これをSOM_inと呼ぶことにする。入力データの前処理を行います。
2. SOM_outと呼ばれる2番目のコホネンマップが学習される。出力例を分類するために学習される。
3. 学習ペルセプトロンは、入力はSOM_inのクラスタ番号を持ち、応答はSOM_outのクラスタである。
4. そして、もう一つのペルセプトロンは、SOM_outのクラスタ番号を最終的な予測データに「復号」するために学習される。

???

[Mihail Marchukajtes]

TimeMaster:

こんにちは。

次のような構造を試された方はいらっしゃいますか？

1. 最初のコホネン地図を学習し、これをSOM_inと呼ぶことにする。入力データの前処理を行います。
2. SOM_outと呼ばれる2番目のコホネンマップが学習される。出力例を分類するために学習される。
3. 学習ペルセプトロンは、入力はSOM_inのクラスタ番号を持ち、応答はSOM_outのクラスタである。
4. そして、もう一つのペルセプトロンは、SOM_outのクラスタ番号を最終的な予測データに「復号」するために学習される。

誰も試したことがないと思うんです。ちょっと厄介なんです。でも、やってみるもんですね。後で教えてね...