그리고 왜 통계적 스프레드가 파란색 원 근처에 그려져 있습니까? 가중치가 0에서 시작하면 통계적 분산이 없어야 합니다.
사실은 동일한 훈련 샘플에 대한 통계가 아니라 각 주기마다 한 카운트씩 순차적으로 이동하여 통계를 수집한다는 것입니다. 따라서 학습 결과가 일치하지 않습니다. 왜 그랬는지는 기억나지 않지만 본질은 변하지 않는다. 분명히 이런 식으로 나는 시장에서 프로세스의 준정상성을 포착하고 학습률에 미치는 영향을 반영하고 싶었습니다.
다음은 동일한 훈련 세트에서 10개 이상의 실험을 평균한 결과입니다(왼쪽 그림).
초기화가 0인 가중치의 경우 통계적 확산이 없음을 알 수 있습니다.
쌀. 오른쪽은 12개의 입력, 은닉층에 5개의 뉴런, 출력에 1개의 뉴런이 있고 120개 샘플의 훈련 세트가 있는 네트워크 아키텍처용으로 구축되었습니다. 귀하의 사례를 복제합니다. 통계는 50개의 독립적인 수치 실험에서 수집되었습니다. 또한 모든 것이 올바르게 작동합니다.
표준 편차로 정규화된 EURUSD1h 시작 가격이 사용된 경우 평균은 0이 아닙니다. 아니면 중간을 선택하셨나요?
아니요, 시가의 첫 번째 차이를 입력으로 사용했습니다(컨텍스트에서 명확하다고 생각했습니다). 평균이 0인 것은 분명합니다. 다음 차이의 진폭과 부호를 예측했습니다.
정리에 관해서는, 나는 그것을 좋아했다. 그러나 그것은 특별한 경우로 우리 네트워크와 관계가 있습니다!
무한대가 되는 훈련 샘플의 길이에 대한 퇴화 사례를 증명했습니다. 실제로 이 경우 MO가 0인 CV를 나타내는 입력 데이터 벡터의 경우 가중치가 0입니다. 통합 CV에 대한 내일의 최상의 예측은 오늘의 현재 값입니다! 그러나 훈련된 가중치는 평형을 이루고 오류의 제곱을 최소화하는 경향이 있으므로 유한 길이의 훈련 샘플만 취하면 됩니다. 이 진술을 확인하는 예로 SLAE(동일한 NS)의 경우를 살펴보십시오. 이 경우 가중치는 고유하게 정의되고 훈련 세트의 학습 오류는 동일하게 0(미지수의 수는 방정식의 수와 동일)이고 가중치(미지수의 계수)는 분명히 동일하지 않습니다. 제로.
그리고 왜 통계적 스프레드가 파란색 원 근처에 그려져 있습니까? 가중치가 0에서 시작하면 통계적 분산이 없어야 합니다.
사실은 동일한 훈련 샘플에 대한 통계가 아니라 각 주기마다 한 카운트씩 순차적으로 이동하여 통계를 수집한다는 것입니다. 따라서 학습 결과가 일치하지 않습니다. 왜 그랬는지는 기억나지 않지만 본질은 변하지 않는다. 분명히 이런 식으로 나는 시장에서 프로세스의 준정상성을 포착하고 학습률에 미치는 영향을 반영하고 싶었습니다.
다음은 동일한 훈련 세트에서 10개 이상의 실험을 평균한 결과입니다(왼쪽 그림).
초기화가 0인 가중치의 경우 통계적 확산이 없음을 알 수 있습니다.
쌀. 오른쪽은 12개의 입력, 은닉층에 5개의 뉴런, 출력에 1개의 뉴런이 있고 120개 샘플의 훈련 세트가 있는 네트워크 아키텍처용으로 구축되었습니다. 귀하의 사례를 복제합니다. 통계는 50개의 독립적인 수치 실험에서 수집되었습니다. 또한 모든 것이 올바르게 작동합니다.
표준 편차로 정규화된 EURUSD1h 시작 가격이 사용된 경우 평균은 0이 아닙니다. 아니면 중간을 선택하셨나요?
아니요, 시가의 첫 번째 차이를 입력으로 사용했습니다(컨텍스트에서 명확하다고 생각했습니다). 평균이 0인 것은 분명합니다. 다음 차이의 진폭과 부호를 예측했습니다.
정리에 관해서는, 나는 그것을 좋아했다. 그러나 그것은 특별한 경우로 우리 네트워크와 관계가 있습니다!
무한대가 되는 훈련 샘플의 길이에 대한 퇴화 사례를 증명했습니다. 실제로 이 경우 MO가 0인 CV를 나타내는 입력 데이터 벡터의 경우 가중치가 0입니다. 통합 CV에 대한 내일의 최상의 예측은 오늘의 현재 값입니다! 그러나 훈련된 가중치는 평형을 이루고 오류의 제곱을 최소화하는 경향이 있으므로 유한 길이의 훈련 샘플만 취하면 됩니다. 이 진술을 확인하는 예로 SLAE(동일한 NS)의 경우를 살펴보십시오. 이 경우 가중치는 고유하게 정의되고 훈련 세트의 학습 오류는 동일하게 0(미지수의 수는 방정식의 수와 동일)이고 가중치(미지수의 계수)는 분명히 동일하지 않습니다. 제로.
이 디자인이 작동하지 않습니다.
이 때문에 거짓말을 하고 있는 것입니까? 범위 경계를 전혀 지정하지 않았습니다. 그리고 이제 -N 에서 +N 으로 설정했습니다.
나는 이것이 Matkadovskie 결함이라고 생각합니다. 나는 이미 새로운 것을 얻었지만 오늘은 메일이 작동하지 않습니다. 내일만 받을 수 있어요.
이 때문에 거짓말을 하고 있는 것입니까? 범위 경계를 전혀 지정하지 않았습니다. 그리고 이제 -N 에서 +N 으로 설정했습니다.
나는 이것이 Matkadovskie 결함이라고 생각합니다. 나는 이미 새로운 것을 얻었지만 오늘은 메일이 작동하지 않습니다. 내일만 받을 수 있어요.
나는 openwork의 모든 것을 가지고 있습니다.
당신은 벡터의 값을 보여줍니다. 예를 들어, F=... 거기에 무엇이 있습니까?
아 아 아. 해야 할 일을 알고 있습니다. 루프의 dif를 정수로 반올림합니다. dif[i]=trunc(K*(Open[i]-Open[i-1])). 아마도 당신은 원래 인용문에 4번째 기호가 없을 것입니다. 표에서 kotir 자체가 어떻게 생겼는지 확인하십시오.
네, 그랬습니다...
이상하지만 왜 코티르에 네 자리 숫자가 없을까요?
어디서, 어디서 ... Matkad 설정에서 소수점 이하 세 번째 자리까지의 정확도로 숫자 표현을 설정했다는 사실에서.
하지만, 아니. 마찬가지로 문제는 소스 코드에 있습니다. 원본 데이터를 참조하십시오.