記事、ライブラリコメント - ページ 31

記事"ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上"についてのディスカッション (1)

新しい記事ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上はパブリッシュされました: 本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。以下の図は、すべての計算の簡略化されたスキームで、ステージ、使用されているスクリプト、データ構造を示しています。図11　記事中の主な計算の構造と順序作者: Vladimir Perervenko

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記事"ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキング"についてのディスカッション (1)

新しい記事ディープニューラルネットワーク(その7)ニューラルネットワークのアンサンブル: スタッキングはパブリッシュされました: アンサンブルの構築を続けます。今回は、以前に作成したバギングアンサンブルに、訓練可能な結合器、つまりディープニューラルネットワークが追加されます。ニューラルネットワークの1つは、刈り込み後に7つの最良アンサンブル出力を組み合わせます。2つ目はアンサンブルの500個の出力をすべて入力として取り込み、刈り込んで結合します。ニューラルネットワークは、Python用のKeras/TensorFlowパッケージを使用して構築されます。このパッケージの特徴には簡単に触...

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記事"HTML レポートを使用したトレード結果の分析"についてのディスカッション

新しい記事 HTML レポートを使用したトレード結果の分析はパブリッシュされました: MetaTrader5 プラットフォームには、トレーディングレポートを保存する機能のほか、EAのテストと最適化レポートがあります。最適化レポートは XML で保存することができますが、トレードとテストのレポートは、XLSX と HTML の2つの形式で保存することができます。この記事では、html テストレポート、XML 最適化レポート、および html トレードヒストリーレポートについて説明します。ここでは、スタイルファイルスタイル .css を記述するだけです。 css...

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記事"アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用パートI ツール"についてのディスカッション

新しい記事アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用パートI ツールはパブリッシュされました: 本稿では、MetaTrader5 で Kohonen マップを使用します。改善および拡張されたクラスは、アプリケーションタスクを解決するためのツールになります。継承されたソースコードでは、インプットデータの正規化は行われません。ただし、インプットベクトルの異なるコンポーネント (フィーチャ) の値の範囲が異なる場合は、重要です。そして、EAの最適化結果と異なるインジケータのデータをプーリングする場合です。...