NS + indicadores. Experiência. - página 9

 

É complicado... ( Eu vou investigar.

 

Sobre o dedutor: se você amadurece e precisa extrair informações sobre os coeficientes de uma grade treinada nela, isso pode ser feito de uma forma perfeitamente legal, mesmo na versão acadêmica.

 
Rosh:
Alex-Bugalter escreveu (a):
Muito respeitado Rosh & SK, se você é tão bom em saber o que é bom e o que é ruim, e onde é melhor caminhar.
Talvez você possa apontar para os não iniciados, o que em sua opinião é o mal e o que exatamente não é verdade neste artigo?
Tantas pessoas foram enganadas, então vamos mostrar-lhes o caminho certo.
Ou você está apenas passeando?
Qualquer um pode lançar aspersões indiscriminadamente.
E neste artigo: "Redes neurais e análise de séries temporais", está escrito também lixo?

P.s.: E Rosh, para mim pessoalmente, se não for muito incômodo, o que você quis dizer exatamente com: "Escrito didaticamente horrível"?



O artigo mostra claramente não um desejo de transmitir informações, mas de mostrar suas maravilhas. Portanto, a clareza da apresentação está em terceiro lugar (todos os tipos de frases como Gazprom abaixo de 5,6 [porque somente uma pessoa burra perguntaria onde é visível] - não voltarei agora ao artigo para indicar exatamente, fotos difusas e assim por diante). Além disso, os autores se maravilham com a precisão com que a rede prevê os limites de valores máximos e mínimos dos preços de barras futuros e dizem que somente um completo tolo não ganharia dinheiro com isso - é uma completa profanação. Então deixe-os ganhar dinheiro com isso, se é tão simples. Muitas palavras inteligentes, você pode escrever algo assim depois de ler alguns livros. Repito - o objetivo deste artigo é mostrar como os autores são inteligentes e como eles conhecem bem os feitiços ao trabalhar com estes programas e colocar o leitor no chão o máximo possível, que não vai entender nada disso e vai entender como tudo é legal lá.


Alex-Bugalter

O artigo é hilário... tão maravilhosamente previsto... ter um tal NS... você pode comprar um país pequeno :-)

bem, o rei de um país pequeno não iria à internet.............................

 
klot:
TedBeer:

www.basegroup.ru também é facilmente pesquisável pelo google

Meu site preferido :) Foi onde eu consegui a maioria dos meus algoritmos.

+1
 
Não há nenhum revestimento de prata.
A má notícia - o site neuroforex.jino-net.ru faliu, assim como outros cento e cinqüenta sites localizados nesta hospedagem.
A boa notícia - o site se move em outro host e estará disponível em breve (após o Ano Novo) para se dirigir ao neuroforex.net

Agora em relação a estes artigos: seus autores infelizmente não estão presentes neste fórum e para se defender não podem. E para responder a todos os ataques relativos à sua criatividade.
Este é o primeiro

Segundo. Acredito que um fórum dedicado à automação comercial não é um círculo literário. Assim, meus pensamentos expressos em artigos serão analisados mais profundamente do ponto de vista do trabalho com redes neurais, não procurando por erros ortográficos. Portanto, não ouvi nenhuma alternativa ao que foi dito no artigo, apenas blá blá blá. Que pena. Eles apenas falam de dificuldades e impossibilidade de prever o preço de fechamento do próximo bar.
O único klot, como sempre, satisfeito com um pouco de código e pensamento sóbrio.
Penso que a apresentação e preparação dos dados de entrada é o problema mais importante no trabalho com redes.
Para ser honesto, de coração, ao ler estes artigos, não notei a pompa e o desejo dos autores de mostrar o quão inteligentes eles são, etc. etc.
Estou interessado em qualquer visão e abordagem de trabalho, qualquer pequeno detalhe, qualquer palavra atirada descuidadamente, o que poderia me levar a uma compreensão correta do trabalho com a NS. Portanto, estou inclinado a acreditar que todos encontraram nestes artigos o que ele ou ela está procurando.

YuraZ:
Alex-Bugalter

O artigo é hilariante... tudo tão maravilhosamente previsto... tendo
um NS... você pode comprar um país pequeno :-)

Bem, o rei de um país pequeno não iria na Internet ...

O Rei não o faria, e nós também não deveríamos fazê-lo.
 
njel:
Prival:
klot:

Ao Prival Obrigado por sua ajuda!!! Mas, não vou reconhecer tanques, graças a Deus, a tarefa é muito mais fácil...


Acho que foi mais fácil com tanques :-). Eles já foram tratados, mas o câmbio não está funcionando. Seria muito interessante descobrir como a NS trabalharia se apresentássemos os derivados do AMA.
Podem ser vários. Somente na saída de quê, também um derivado do AMA?...ou de vários.....

Não sei se estes pacotes tornam isso possível, mas eu tentaria o seguinte. A entrada deriva da AMA, e o professor é um ZigZag. Ou seja, tente ensinar NS a reconhecer pontos pivot.
 
TedBeer:

Sobre o dedutor: se você amadurece e precisa extrair informações sobre os coeficientes da grade treinada nela, isso pode ser feito de uma forma perfeitamente legal, mesmo na versão acadêmica. Por favor, não hesite em entrar em contato conosco.

Eu estava usando o Deductor há algum tempo e obtive bons resultados, especialmente com os mapas Kohonen, se você os usar como bloco preditivo. Como você obtém os coeficientes?
 
Piligrimm:
Há algum tempo atrás eu usava o Deductor, os resultados não eram ruins, especialmente com mapas Kohonen, se você os usar como uma unidade de previsão. Como você obtém os coeficientes?

Há pelo menos 2 maneiras :-) Mas o mais fácil é procurar em seu arquivo .ded. É apenas um arquivo xml e você pode encontrar ali todos os coeficientes que precisa. Eu simplesmente não consegui reproduzir a grade em MT porque não nomeieiei as entradas. Mas eu acho que você pode consultar a normalização utilizada nos componentes delphi em seu site. Não deve ser muito diferente. Não vou fazer isso, pois estou escrevendo minha implementação dos mapas Kohonen.
 
Piligrimm:
Eu estava usando o Deductor há algum tempo e obtive bons resultados, especialmente com os mapas Kohonen, se você os usar como um bloco preditivo. Como você obtém os coeficientes?


Consegui transferir a rede da Kohonen da Deductor para a MT!!! No meu caso particular, com expansão de alcance e normalização linear habilitada. Ainda não sei se ele está habilitado por padrão.

As entradas são escalonadas para uma faixa de [0...1]. Assim, para entradas com intervalo [-10...10] a normalização será assim: in[j] = (in[j] + 10) / 20
Para entradas com intervalo [0...100] - in[j] = in[j] / 100

 
TedBeer:
Piligrimm:
Há algum tempo atrás eu usava o Deductor, os resultados não eram ruins, especialmente com cartões Kohonen, se você os usar como uma unidade de previsão. Como você obtém os coeficientes?

Eu tenho pelo menos 2 maneiras :-) Mas a maneira mais fácil é procurar em seu arquivo .ded. É apenas um arquivo xml e ali você pode encontrar todos os coeficientes que precisa. Eu simplesmente não podia replicar a grade em MT porque não nomeava as entradas. Mas eu acho que você pode consultar a normalização utilizada nos componentes delphi em seu site. Não deve ser muito diferente. Não vou fazer isso, pois estou escrevendo minha implementação dos mapas Kohonen.
Qual é a segunda maneira?