記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.09.27 10:56 新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第28回）：学習率に関する入門書によるGANの再検討」はパブリッシュされました: 学習率（Learning Rate）とは、多くの機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおいて、学習目標に向かうステップの大きさのことです。以前の記事で検証したニューラルネットワークの一種である生成的敵対的ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)のパフォーマンスに、その多くのスケジュールと形式が与える影響を検証します。 この記事の形式は、これまでの記事とは多少異なります。それぞれの学習率形式を提示する際には、その戦略テストレポートが添付されます。これは、これまでのように記事の最後、結論の前にレポートが掲載されていたのとは少し対照的です。つまりこれは、学習率が機械学習アルゴリズム、より具体的にはGANの性能に及ぼす可能性の有無について、オープンマインドを保つ探索的な形式なのです。私たちは複数の学習率の種類と形式を見ているため、統一されたテスト指標を持つことが重要です。すべての学習率の種類を通して単一の銘柄、時間枠、テスト期間を使用するのはそのためです。 これに基づいて、銘柄はEURJPY、時間枠は日足、テスト期間は2023年とします。GANでテストしており、そのデフォルトのアーキテクチャが要因であることは確かです。各層の数やサイズに関して、より精巧な設計が最重要であるという議論は常にありますが、それらはすべて重要な考慮事項である一方で、ここで注目するのは学習率です。そのため、GANは1つの隠れ層を含む3層だけの比較的シンプルなものとします。それぞれの全体的なサイズは、入力から出力に向かって5-8-1となります。これらの設定は添付のコードに示されており、読者が別の設定を使用したい場合は簡単に変更することができます。 作者: Stephen Njuki 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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学習率（Learning Rate）とは、多くの機械学習アルゴリズムの学習プロセスにおいて、学習目標に向かうステップの大きさのことです。以前の記事で検証したニューラルネットワークの一種である生成的敵対的ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)のパフォーマンスに、その多くのスケジュールと形式が与える影響を検証します。
この記事の形式は、これまでの記事とは多少異なります。それぞれの学習率形式を提示する際には、その戦略テストレポートが添付されます。これは、これまでのように記事の最後、結論の前にレポートが掲載されていたのとは少し対照的です。つまりこれは、学習率が機械学習アルゴリズム、より具体的にはGANの性能に及ぼす可能性の有無について、オープンマインドを保つ探索的な形式なのです。私たちは複数の学習率の種類と形式を見ているため、統一されたテスト指標を持つことが重要です。すべての学習率の種類を通して単一の銘柄、時間枠、テスト期間を使用するのはそのためです。
これに基づいて、銘柄はEURJPY、時間枠は日足、テスト期間は2023年とします。GANでテストしており、そのデフォルトのアーキテクチャが要因であることは確かです。各層の数やサイズに関して、より精巧な設計が最重要であるという議論は常にありますが、それらはすべて重要な考慮事項である一方で、ここで注目するのは学習率です。そのため、GANは1つの隠れ層を含む3層だけの比較的シンプルなものとします。それぞれの全体的なサイズは、入力から出力に向かって5-8-1となります。これらの設定は添付のコードに示されており、読者が別の設定を使用したい場合は簡単に変更することができます。
作者: Stephen Njuki