記事「ニューラルネットワークの実験（第5回）：ニューラルネットワークに渡すための入力の正規化」についてのディスカッション

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ニューラルネットワークはトレーダーのツールキットの究極のツールです。この仮定が正しいかどうかを確認してみましょう。MetaTrader 5は、取引でニューラルネットワークを使用するための自立した媒体としてアプローチされています。簡単な説明が記載されています。

正規化手法は、データの種類と解決しようとしている問題によって異なる場合があります。たとえば、画像の最も一般的な正規化方法は、Z-score化とMin-Max法です。ただし、オーディオシグナルやテキストデータなど、他の種類のデータの場合は、他の正規化方法を使用した方が効率的である場合があります。

たとえば、オーディオシグナルの場合、多くの場合、すべてのシグナル値が-1から1の間でスケールされる最大振幅正規化が使用されます。テキストデータの場合は、文内の単語または文字の数によって正規化すると便利です。

さらに、場合によっては、入力データだけでなく目的変数も正規化すると便利な場合があります。たとえば、目的変数の値の範囲が広い回帰問題では、目的変数を正規化して訓練の安定性と予測精度を向上させると役立つ場合があります。

入力の正規化は、ニューラルネットワークを訓練するためのデータを準備する際の重要な手順です。このプロセスにより、入力を特定の範囲の値にして、訓練の収束の安定性と速度の向上に役立てることができます。データのタイプと解決しようとしている問題に応じて、さまざまな正規化方法を使用できます。さらに、場合によっては、入力データだけでなく目的変数も正規化すると便利な場合があります。

作者: Roman Poshtar