NN에 대한 입력 값을 올바르게 구성하는 방법. - 페이지 15

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rip писал (а) >>

이 발췌 부분이 어디인지 알 수 있습니까? 한 번 노이즈에서 유용한 신호를 추출하려고 시도했지만 작업이 완료되지 않았습니다.

Haykin의 "Neural Networks"에서 가져온 것입니다.

lna01 이 쓴 (a) >>

상호 정보는 목적 함수로 제안됩니다. 즉, 이것은 교사 없이 학습할 수 있는 옵션입니다.

하지만 결국 어떻게 될까요? 일부 슬라이딩 벡터, 즉 다차원 이동?

거기에 음모가 있습니다. 훈련된 일일 바 종가 네트워크의 입력에서 무엇을 기대할 수 있습니까?

우리는 아마도 다음 가능한 값의 벡터를 얻을 것입니다... 그래서 뭐.

PS Candid , 잘 알려진 인터넷 리소스에 무슨 일이 일어나고 있습니까? 아침부터 사이트 접속이 안되네요.

 
Neutron писал (а) >> 를 썼습니다.

거기에 음모가 있습니다. 훈련된 일일 바 종가 네트워크의 입력에서 무엇을 기대할 수 있습니까?

우리는 아마도 다음 가능한 값의 벡터를 얻을 것입니다... 그래서 뭐.

나는 그것이 다시 그리는 이동 평균이라고 생각합니다 :). 확실히 보는 것은 흥미로울 것입니다.

PS Candid , 잘 알려진 인터넷 리소스에 무슨 일이 일어나고 있습니까? 아침부터 사이트 접속이 안되네요.


나도 같은 문제가있어. 추가 정보가 없습니다.
 
lna01 писал (а) >>
나는 그것이 다시 그리는 이동 평균이라고 생각합니다 :). 확실히 보는 것은 흥미로울 것입니다.


나도 같은 문제가있어. 추가 정보가 없습니다.

그리고 완전히 형성된 양초의 시가로 작업하는 것을 방해하는 것은 무엇입니까?

 
lna01 писал (а) >>
나는 그것이 다시 그리는 이동 평균이라고 생각합니다 :). 확실히 보는 것은 흥미로울 것입니다.

진심이야? 결국, 이동 평균은 일련의 첫 번째 차이(이것은 부드러운 함수)의 판독값 간에 눈에 띄는 양의 자기상관을 갖습니다. 즉, 우리는 NN 출력의 상관 관계에 대해 이야기하고 있으므로 엔트로피의 최대화가 아니며 이는 NN 훈련의 기본 개념과 모순됩니다.

아니면 이미 타보 ... 다 읽었습니까?

엑스퍼트 작성 >>

그리고 완전히 형성된 양초의 시가로 작업하는 것을 방해하는 것은 무엇입니까?

예, 실제로는 아무것도 없습니다.

무엇 때문에?

 
Neutron писал (а) >> 를 썼습니다.

진심이야? 결국, 이동 평균은 일련의 첫 번째 차이(이것은 부드러운 함수)의 판독값 간에 눈에 띄는 양의 자기상관을 갖습니다. 즉, 우리는 NN 출력의 상관 관계에 대해 이야기하고 있으므로 엔트로피의 최대화가 아니며 이는 NN 훈련의 기본 개념과 모순됩니다.

아니면 이미 타보 ... 다 읽었습니까?

예, 실제로는 아무것도 없습니다.

무엇 때문에?

다시 그리기 이동 평균이 없도록 :)

 
Neutron писал (а) >> 를 썼습니다.

진심이야? 결국, 이동 평균은 일련의 첫 번째 차이(이것은 부드러운 함수)의 판독값 간에 눈에 띄는 양의 자기상관을 갖습니다. 즉, 우리는 NN 출력의 상관 관계에 대해 이야기하고 있으므로 엔트로피의 최대화가 아닙니다. 이는 NN 훈련의 기본 개념과 모순됩니다.

내 이해에 영화 촬영은 슬라이딩 창에 의해 계산되고 이 창의 마지막 막대와 연결된 특성입니다. :) 양의 자기상관은 이로부터 자동으로 따르지 않습니다.


그건 그렇고, 상호 정보를 최대화하는 것이 엔트로피를 최대화하는 것과 같은가?

 

좋은 하루 되세요.

입력 을 올바르게 구성하는 방법에 대한 질문에서 입력에 무엇을 제출해야 하는지에 대한 주제로 토론이 이동한 것 같습니다.

포럼의 이러한 주제는 일반적으로 어렵고 짧은 운명을 가지고 있습니다. ((

인풋에 대한 제안이 많다고 해도 그것들을 합치면 좋은 결과를 얻지 못할 것입니다.

결과를 얻는 가장 쉬운 방법은 거래 아이디어를 가져와 신경망으로 구현하는 것입니다.

저것들. 이 경우 신경망에 의해 TS를 발명하는 어렵지 않은 작업이 해결됩니다(또한 마음에 든 입력 또는 누군가 조언한 입력에서).

그리고 더 간단한 작업은 완성된 시스템/아이디어를 구현/개선하는 것 입니다.

__________

예를 들어 시장 변동에 따라 거래 하려면 MA, 푸리에 등을 기반으로 항목과 교사를 구축할 수 있습니다. 시장에서 진동 시스템을 보는 지표.

추세 시스템 을 만들려면 추세, 기원, 감쇠, 강도 등에 대한 최대 정보를 제공하는 지표를 입력에 제출해야 합니다.

그리고 그것을 위한 교사는 플랫, 추세, 수정 및 반전을 표시하는 지표여야 합니다.

중요한 수준에서 돌파/반등으로 거래하는 시스템을 만들고 싶다면 입구에 지그재그가 있거나 시장 프로필 등이 있을 것입니다.

그녀에게 선생님은 MA가 아니라 지그재그일 가능성이 더 큽니다.

채널 거래 시스템, 회귀를 사용하는 시스템 등도 마찬가지입니다. 등.

__________

따라서 나는 의견과 교사로부터 vinaigrette를 발명하지 않기 위해 제안합니다.

잘 알려진 좋은 아이디어/시스템을 선택하고 이에 대한 입력과 교사를 선택하고 네트워크를 구축합니다.

그리고 무슨 일이 일어나는지 보십시오.

__________

추신. 생각나는 가능한 모든 것 중에서 중요한 입력(그러나 다시 특정 교사의 경우)을 선택하는 문제를 해결할 때 제출할 항목의 문제에 대한 또 다른 접근 방식을 봅니다.

 
Erics писал (а) >> 를 썼습니다.

좋은 하루 되세요.

입력 을 올바르게 구성하는 방법에 대한 질문에서 입력에 무엇을 제출해야 하는지에 대한 주제로 토론이 이동한 것 같습니다.

포럼의 이러한 주제는 일반적으로 어렵고 짧은 운명을 가지고 있습니다. ((

인풋에 대한 제안이 많다고 해도 그것들을 합치면 좋은 결과를 얻지 못할 것입니다.

결과를 얻는 가장 쉬운 방법은 거래 아이디어를 가져와 신경망으로 구현하는 것입니다.

저것들. 이 경우 신경망에 의해 TS를 발명하는 어렵지 않은 작업이 해결됩니다(또한 마음에 든 입력 또는 누군가 조언한 입력에서).

그리고 더 간단한 작업은 완성된 시스템/아이디어를 구현/개선하는 것 입니다.

나는 지원한다.

그뿐만 아니라 모든 기존 TS가 아닌 NS와 TS를 교차하면 정말 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

기존 TS 없이 시장 진입만을 선택하는 것은 매우 멀리 갈 수 있고... 아무데도 얻을 수 없습니다...

 
StatBars писал (а) >>

보여주다...


여기에 아름다운 표시기가 있습니다.

이 지표는 아름답습니다!

H와 L을 취하는 ZZ - t의 원리를 기반으로 합니다.

과거의 전환점을 완벽하게 보여줍니다.


엑스퍼트 작성 >>
아니 지그재그가 안돌아가는데 다른거있나요?


---

문제:

그의 점수를 훈련으로 제출하기 위해 그가 나쁜 이유는 무엇입니까?

반전 포인트가 아닌 훈련을 위한 입력으로 적용하는 것이 더 나은 것은 무엇입니까?

물론 출력물이 수신하기에 흥미로운 것이라면 무엇이든 제출할 수 있음을 이해합니다.

---


추신

훈련으로 입력되는 포인트에 대해 이야기하고 있습니다.

 
YuraZ писал (а) >> 를 작성했습니다.

반전 포인트가 아닌 훈련을 위한 입력으로 적용하는 것이 더 나은 것은 무엇입니까?

물론 출력물이 수신하기에 흥미로운 것이라면 무엇이든 제출할 수 있음을 이해합니다.

전략에 따라 진입점을 시도할 수 있습니다.

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