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 12345678910 新しいコメント Anton_M 2019.05.21 19:48 #11 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。 Mihail Marchukajtes 2019.05.22 14:50 #12 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 :-) Yuriy Asaulenko 2019.05.22 22:52 #13 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。 Dmitry Fedoseev 2019.06.27 15:46 #14 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。 Dmitry Fedoseev 2019.06.27 15:48 #15 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。 Mihail Marchukajtes 2019.06.27 17:54 #16 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。 Dmitry Fedoseev 2019.06.27 19:04 #17 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? Alexey Navoykov 2019.06.30 13:16 #18 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。 Aleksey Vakhrushev 2019.07.01 10:29 #19 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。 Dmitry Fedoseev 2019.07.01 17:31 #20 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。 12345678910 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
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 :-)
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。
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。
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。
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。
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?
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、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。
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。