ニューラルネットワークによる任意パターンの探索 - ページ 2

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khorosh:

パターンを探すのにニューラルネットワークは必要ない。普通のEAで検索できます。ジグザグに貼る。Head and Shouldersパターンを検出するために、1）極値の相対的な位置（高値-安値）と2）（ゼロバーからの距離）を制御するものとする。

パターンが何小節続くかは関係なく、縦と横の相対的な極値の位置をコントロールできれば十分です。

ヘッドアンドショルダーはあくまで一例です。ジグザグはカーブ指標、ギャン・スウィングはもっと良い。

すべてのパターンが極値の位置で記述できるわけではありません。そして、あなたの方法には一つ大きな間違いがあります。極値の相互位置は、一見ヘッドアンドショルダーのように見えますが、ほとんどの場合、同じにはなりません。

 

同僚よ、考えてみてくれ、もし君が正式にパターンを説明できないなら、NSにどう説明するつもりなんだ？何を根拠に？興味深い話ですね...。

NSの使用には、2つの意味があることを理解してください。数学的にパターンを見つけることができますが、パターンの代わりにゴミを見つけることができます。NSを使って、ゴミと探しているパターンを分けるわけですね。

しかし、それがどのようなパターンであるかは、ある時点のこの間隔で訓練されたこの特定のNSの純粋に個人的なパターンであるため、知ることはできません（条件付き）。

何を手に入れたいか決めておくといいのでは？

しかし、NSに特定のパターンを探すことを教えようとすると、数学で説明しなければならず、100％のパターンを数学できちんと説明できれば、NSは不要になります。NSが必要になるのは、数学的なトリックだけでは不十分で、ある時点で曖昧な結論が必要になったときです。人工知能の世界へようこそ :-)

 
Mihail Marchukajtes:

同僚よ、考えてみてくれ、もし君が正式にパターンを説明できないなら、NSにどう説明するつもりなんだ？何を根拠に？興味深い話ですね...。

NSの使用には、2つの意味があることを理解してください。数学的にパターンを見つけることができますが、パターンの代わりにゴミを見つけることができます。NSを使って、ゴミと探しているパターンを分けるわけですね。

しかし、どのようなパターンかは、ある時点のこの間隔で訓練されたこの特定のNSの純粋に個人的なパターンになるため、知ることはできません（条件付きで）。

何を手に入れたいか決めておくといいのでは？

しかし、NSに特定のパターンを探すことを教えようとすると、数学で説明しなければならず、100％のパターンを数学できちんと説明できれば、NSは不要になります。NSが必要になるのは、数学的なトリックだけでは不十分で、ある時点で曖昧な結論が必要になったときです。人工知能の世界へようこそ :-)

ミーシャ、彼らの間違いはただ一つ、パターンをシステムの現状として認識するのではなく、頭肩、3人の兵士、棒に乗ったカラスという型としてしか理解していないことです。

 
Yuriy Asaulenko:

ミーシャ、彼らの間違いはただ一つ、パターンを、認識すべきシステムの現状としてではなく、頭でっかち、3人の兵士、棒にかかったカラスとしてしか理解していないことです。

現在の状態を認識 するためには、クラスに割り当てる必要があります。

 
Mihail Marchukajtes:

同僚よ、考えてみてくれ、もし君が正式にパターンを説明できないなら、NSにどう説明するつもりなんだ？何を根拠に？興味深い話ですね...。

NSの使用には、2つの意味があることを理解してください。数学的にパターンを見つけることができますが、パターンの代わりにゴミを見つけることができます。NSを使って、ゴミと探しているパターンを分けるわけですね。

しかし、それがどのようなパターンであるかは、ある時点のこの間隔で訓練されたこの特定のNSの純粋に個人的なパターンであるため、知ることはできません（条件付きで）。

何を手に入れたいか決めておくといいのでは？

しかし、NSに特定のパターンを探すことを教えようとすると、数学で説明しなければならず、100％のパターンを数学できちんと説明できれば、NSは不要になります。NSは、数学的な手法だけでは不十分で、ある瞬間に曖昧な出力が必要になったときに有効です。）

また、なぜニューラルネットワークのパターンを形式的に記述するのでしょうか？ネットワークは例によって学習させる必要がある。

 
Dmitry Fedoseev:

なぜニューラルネットワークには、パターンの形式的な記述が必要なのでしょうか？ネットワークは例によって学習させる必要がある。

まずこのパターンを見つけて、それを認識させるということですか？やりすぎじゃないですか？また、ヘッドアンドショルダー、スリーソルジャーなど、どんなパターンも、それが誰で、何と呼ばれているかではなく、それに対する市場の反応が上か下かを認識する必要があります。既知のすべてのパターンが機械的に50％動作します。そして、数学でできることが一番で、不確実性に行き詰まったときに、数学の道具としてのグリッドが・・・・・・ということです。

 
Mihail Marchukajtes:

つまり、まずこのパターンを見つけさせ、それを認識させるということですか？やりすぎじゃないですか？特に、ヘッド＆ショルダー、スリーソルジャーなど、どんなパターンでも、それが誰で、何と呼ばれているかではなく、それに対する市場の反応が上か下かを認識しなければならない。既知のすべてのパターンが機械的に50％動作します。そして、数学でできることが一番で、不確実性に行き詰まったときこそ、数学の道具としてのグリッド......というわけです。

そして、私が何を言いたかったのか、なぜ察することができたのでしょうか？

 
Mihail Marchukajtes:

しかし、NSに特定のパターンを探すことを教えようとすると、数学で説明しなければならず、100％数学で説明できるようになれば、NSは不要になる。NSが必要になるのは、数学的手法だけでは不十分で、ある瞬間に曖昧な結論が必要になったときです。人工知能の世界へようこそ :-)

NSは、数学的に表現できない場合に使うもので、例えば、写真から人の年齢を数学的に表現するような場合です。
 
Alexey Navoykov:
NSは、例えば写真から人の年齢を数学的に表現するような、数学的に表現できない場合のために設計されています。

失礼ですが、ニューラルネットワークはコーヒーのかすを読み取るのですか？私が思うに、それは計算することなのです。

 
Aleksey Vakhrushev:

失礼ですが、ニューラルネットワークはコーヒーのかすを読み取るのですか？私の理解では、それは計算をするのです。

人間が記述する」ことと「ニューラルネットワークがカウントする」ことは違うとお考えですか？

ニューラルネットワークは、依存関係の詳細には触れず、例によって学習させる。

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