記事「データサイエンスと機械学習(第26回)：時系列予測における究極の戦い - LSTM対GRUニューラルネットワーク」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.09.04 07:38 新しい記事「データサイエンスと機械学習(第26回)：時系列予測における究極の戦い - LSTM対GRUニューラルネットワーク」はパブリッシュされました: 前回の記事では、データの長期的な依存関係をうまく捉えられないにもかかわらず、利益を上げる戦略を構築できる単純RNNについて説明しました。この記事では、LSTM (Long-Short Term Memory)とGRU (Gated Recurrent Unit)の両方について説明します。この2つは、単純RNNの欠点を克服し、それを凌駕するために紹介されました。 LSTM (Long Short-Term Memory) とGRU (Gated Recurrent Unit)の両ニューラルネットワークは、高度な時系列予測モデルを活用するトレーダーにとって非常に強力なツールです。LSTMは市場データの長期的な依存関係を捉えるのに優れた、より複雑なアーキテクチャを提供します。一方、GRUはLSTMに匹敵する性能を、よりシンプルで効率的な構造で実現し、計算コストが少ないという利点があります。 これらの時系列ディープラーニングモデル（LSTMとGRU）は、天気予報、エネルギー消費モデリング、異常検知、音声認識など、FX取引以外の様々な領域で活用され、通常宣伝されているような大きな成功を収めています。しかし、常に変動するFX市場においては、同様の成功を保証することは難しいでしょう。 作者: Omega J Msigwa 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
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前回の記事では、データの長期的な依存関係をうまく捉えられないにもかかわらず、利益を上げる戦略を構築できる単純RNNについて説明しました。この記事では、LSTM (Long-Short Term Memory)とGRU (Gated Recurrent Unit)の両方について説明します。この2つは、単純RNNの欠点を克服し、それを凌駕するために紹介されました。
LSTM (Long Short-Term Memory) とGRU (Gated Recurrent Unit)の両ニューラルネットワークは、高度な時系列予測モデルを活用するトレーダーにとって非常に強力なツールです。LSTMは市場データの長期的な依存関係を捉えるのに優れた、より複雑なアーキテクチャを提供します。一方、GRUはLSTMに匹敵する性能を、よりシンプルで効率的な構造で実現し、計算コストが少ないという利点があります。
これらの時系列ディープラーニングモデル（LSTMとGRU）は、天気予報、エネルギー消費モデリング、異常検知、音声認識など、FX取引以外の様々な領域で活用され、通常宣伝されているような大きな成功を収めています。しかし、常に変動するFX市場においては、同様の成功を保証することは難しいでしょう。
作者: Omega J Msigwa