Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2452
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Max, não tires conclusões precipitadas.
A palavra "talvez" no seu post sugere que você não pensou nessa formulação da pergunta, não é?
A rede neural em geral e o MLP em particular é muito flexível, e o mesmo conjunto de características pode ser dividido da mesma forma pela mesma rede, mas com diferentes valores de pesos de neurónios.... Certo? - Surge então a questão, qual destas variantes do conjunto de pesos é mais robusta?
Acho que não preciso de continuar o diálogo com a segunda pessoa que respondeu ao meu posto, é insensato.
Eu mesmo me perguntei sobre as escalas. Eu sei que os valores limite são maus para a ativação e aprendizagem de fi ings, como consequência
Sei que os valores-limite têm uma má influência na ativação e aprendizagem e, como consequência, na aprendizagem.
Para entender se a qualidade da aprendizagem depende dos valores dos pesos, precisamos medir essa dependência através da experiência.
Sabemos quais são os pesos , não sabemos qual é a qualidade da aprendizagem , daí a necessidade de definir...
Portanto,qualidade de aprendizagem, desempenho da rede, etc... - é uma medida das nossas expectativas da rede (por exemplo, erro de rede em novos dados)
OK, agora temos uma definição do que é qualidade de aprendizagem, então podemos medir a dependência daqualidade da aprendizagem dos valores dos pesos.
Mas se desenvolvemos uma medida de desempenho da rede ( qualidade de aprendizagem ) então porque precisamos de olhar para os pesos se podemos apenas escolher o melhor valor da medida de qualidade...
Não sei quão deficiente você tem que ser para não entender essas coisas simples + três pessoas já disseram a mesma coisa...
Para entender se a qualidade da aprendizagem depende dos valores dos pesos, precisamos medir essa dependência através da experimentação.
Sabemos quais são os pesos , não sabemos qual é a qualidade da aprendizagem , daí a necessidade de definir...
Portanto,qualidade de aprendizagem, desempenho da rede, etc... - é uma medida das nossas expectativas da rede (por exemplo, erro de rede em novos dados)
OK, agora temos uma definição do que é qualidade de aprendizagem, agora podemos medir a dependência daqualidade da aprendizagem em relação aos pesos.
Mas se desenvolvemos uma medida de qualidade de rede ( qualidade de aprendizagem ) então porque é que precisamos de olhar para os pesos se podemos simplesmente escolher o melhor valor da medida de qualidade...
Não sei quão deficiente você tem que ser para não entender essas coisas simples + três pessoas já disseram a mesma coisa...
Vou tentar colocar de forma muito simples para os especialmente dotados: conhecendo métricas de pesos e resultados que afetam a qualidade da aprendizagem, podemos obter uma rede mais robusta ANTES de verificar dados desconhecidos, que pessoas saudáveis simplesmente ainda não têm no momento da aprendizagem.
Vou tentar fazer uma afirmação muito simples para os especialmente dotados: conhecendo a métrica de pesos e resultados, que afeta a qualidade da aprendizagem, podemos obter uma rede mais robusta ANTES de testar dados desconhecidos, que as pessoas saudáveis não têm no momento do treinamento.
1) defina a robustez para si mesmo, pelo menos para poder endurecê-la
2) como você quer medir a netbility em novos dados sem usar novos dados (teste)?
1) defina a operacionalidade pelo menos para si, para que possa codificá-la
2) como você mede o desempenho da rede em novos dados sem usar novos dados (teste) ?
1. Uma pessoa bem educada fala com estranhos usando a palavra "você".
2. 2. peça desculpas pelo seu comportamento.
Siga estes dois pontos e eu provavelmente responderei às suas perguntas.
Aguardamos ansiosamente o resultado bem sucedido da sua pesquisa. De preferência sob a forma de um sinal.
E boa sorte para ti.
Eu não tenho que provar nada a ninguém, aqueles que estão interessados vão pensar sobre isso, aqueles que não estão interessados vão passar.
O valor médio dos pesos das redes neurais tomadas modulo é um indicador da sua qualidade de formação?
Suponha que existem dois neurónios idênticos treinados com os mesmos dados, um neurónio tem uma pontuação de 0,87 e o outro 0,23, qual dos neurónios é melhor treinado?
é duvidoso que uma quantidade escalar possa caracterizar de forma única um vector ou um polinómio - o resultado do treino NS
é duvidoso que uma quantidade escalar possa caracterizar de forma única um vector ou um polinómio - o resultado do treino NS