코호넨과 패턴
기억하시겠지만 저도 홍수에 반대했던 사람 중 하나인데 글을 다 지우는 것은 선택지가 아닌 것 같아요. 주제에 대한 많은 흥미로운 게시물이있었습니다. 사람들은 시간과 노력을 들였고 당신은 당신의 것이 아닌 것을 취하고 제거 할 권리가 있다고 생각합니다! 이것은 약 1년 전에 포럼에서 논의되었으며 무리는 스레드가 토픽 스타터에 속하지 않는다고 결정했습니다. 선택은 물론 당신의 몫입니다.
추신: 탈출구로 저는 이런 식으로 봅니다. 홍수의 경우 이름이 XXXXX1 또는 XXXXXX Continued1 인 새 주제를 만들고 동시에 이전 주제를 그대로 두십시오.
기억하시겠지만 저도 홍수에 반대했던 사람 중 하나인데 글을 다 지우는 것은 선택지가 아닌 것 같아요. 주제에 대한 많은 흥미로운 게시물이있었습니다. 사람들은 시간과 노력을 들였고 당신은 당신의 것이 아닌 것을 취하고 제거 할 권리가 있다고 생각합니다! 이것은 약 1년 전에 포럼에서 논의되었으며 무리는 스레드가 토픽 스타터에 속하지 않는다고 결정했습니다. 선택은 물론 당신의 몫입니다.
추신: 탈출구로 저는 이런 식으로 봅니다. 홍수의 경우 이름이 XXXXX1 또는 XXXXXX Continued1 인 새 주제를 만들고 동시에 이전 주제를 그대로 두십시오.
흥미로웠지만 가치가 없었을 수도 있습니다. 특히 반환할 수 없기 때문에 이에 대해 주제를 닫습니다.
그리고 코호넨 네트워크의 농담은?? 그녀가 패턴을 찾아야 하는 이유?? 나는 MACD에서 패턴을 찾지 않았지만 어떤 이유에서인지 고정된(견고한) 것은 찾을 수 없다는 의견이 있습니다. 글쎄, 발산을 제외하고)
입력 공간의 클러스터링에서.
대략적으로 말하면 차이는 다음과 같습니다.
예를 들어 퍼셉트론이 기본적으로 인식인 입력과 출력 사이의 패턴을 찾고 있다면 Kohonen 네트워크는 밀집된 입력 그룹을 찾고 이를 별도의 클러스터로 분리합니다.
왜 안 돼? 발산을 시도할 수도 있습니다.
갭이나 비표준의 급격한 점프로 인해 네트워크는 종종 거짓말을 합니다. 훈련 4일 전인데 그런 상황은 없었다. 그러나 그 전날 - 아름다움!
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그리고 오늘도 역시 전날에 조금이나마 잘 배웠습니다.
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그리고 네트워크는 이와 같은 추가 옵션을 제공합니다. 이것은 이미 15일 동안 교육 중입니다.
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여기다 붙이면 사진이 잘 안나오네요...
그리고 이것은 지난 5일을 훈련할 때 다음 날의 예측이 어떻게 생겼는지입니다. 파란색 - 아직 데이터가 없는 곳보다 앞서 있습니다. 물론 완벽하지는 않지만 나에게 유망한 것 같습니다.
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여기, 우리의 방법입니다!
마지막 두 사진이 정확한 사진입니다. 무엇인지 바로 알 수 있습니다.
나쁘지 않다.
ANG3110 , 가능하면 마지막 사진 형식으로 M15에 대한 데이터를 제공하고 마지막에서 두 번째 사진에 댓글을 주세요. NN 예측 변수가 여러 번 실현되는 이유는 무엇입니까?
끝에서 두 번째 그림에서는 미리 예측된 막대 수가 하루의 길이와 동일하게 설정되어 있음에도 불구하고 24,48,72.96 및 120시간의 다른 평균 단계가 훈련에 사용됩니다. 따라서 5개의 예측 옵션이 있지만 24시간 옵션(빨간색)만 다른 옵션과 매우 다릅니다.
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안녕하세요.
누구든지 Kohonen 네트워크를 사용하여 패턴(예: MACD에서)을 찾으려고 시도한 적이 있습니까?
그렇다면 감상과 경험을 공유해 주십시오.
누군가 비슷한 아이디어를 가지고 있다면 채팅에 초대합니다. 바람직하게는 여기에서 진지하게 비누를 위해.
주제에 대해 구체적으로 작성해 달라는 큰 요청입니다.