Como formar os valores de entrada para os NS corretamente. - página 3
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O tema foi abandonado por nada. É muito interessante.
Além da normalização dos valores de entrada, as entradas devidamente formadas também podem incluir a seleção de padrões ou o que exatamente você deseja treinar a rede a fazer?
Se alguém tiver alguma idéia ou experiência, por favor, compartilhe.
O tema foi abandonado por nada. É muito interessante.
Além da normalização dos valores de entrada, as entradas devidamente formadas também podem incluir a seleção de padrões ou o que exatamente você deseja treinar a rede a fazer?
Se você tiver alguma idéia ou experiência, por favor, compartilhe.
Sim, o tema não deve ser abandonado. Imho pode muito bem ensinar ou sugerir a um novato da rede neural :)
Eu acho que a experiência é muito importante neste negócio. Peço, portanto, o conselho dos experientes.
Atualmente, estou estudando os livros:
Simon Haikin. Recomendo para os iniciantes o livro NeuralNetworks de F. Wassermann Neurocomputer Science para os primeiros conhecidos. Além disso, quando tudo estiver mais ou menos claro em sua cabeça, você pode sistematizar pela D. Ivanov Financial Market Forecasting com Redes Neurais Artificiais .
Todos estes autores escrevem sobre a importância dos dados de entrada.
No livro de Simon, eu também estava interessado no método do gradiente acoplado. Qualquer pessoa pode compartilhá-lo, porque tudo no livro é muito matemático.
Grosso modo, esboço um plano de trabalho com neuronete, ou melhor, coisas às quais se deve prestar atenção ao desenvolvê-lo.
1. Preparação dos dados de entrada. (médias de deslocamento, decorrelação, equalização da covariância).
2. Saídas corretas (faixas, extremos, direções)
3. A questão da requalificação da rede
4. Checagem cruzada
5. Adaptação da rede a novos dados
6. Otimização da busca por gradientes conjugados
7. Capacidade de usar mapas seculares (ou camadas de Kohonen e Grossberg?)
8. Comitê de redes.
9. Redes recursivas.
Tudo isso deve ser estudado e aplicado em minha prática (os planos são Napoleônicos). E se 1 e 2 pontos foram enfrentados por todos os gurus, talvez eles possam responder a estas duas perguntas melhor do que qualquer livro teórico.
Atualmente estou pesquisando-leitura de livros:
Simon Haykin. Redes neurais - ele escreve muito bem, mas para os iniciantes eu ainda recomendaria o livro de F. Wasserman Neurocomputer Technology para os primeiros conhecidos. Então, quando tudo ficar mais ou menos claro em sua cabeça, você pode sistematizá-lo com o livro de D. Ivanov, Forecasting Financial Markets Using Artificial Neural Networks (Previsão de Mercados Financeiros Utilizando Redes Neurais Artificiais).
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Alexey, se for possível, me dê os links para os livros mencionados para download gratuito.
Se os moderadores permitirem, estou postando os arquivos aqui (você terá que apagá-los depois de lê-los :))))
Obrigada, carreguei-o. Procurei, parece estar faltando.
Simon Heikin. Redes neurais.
....
Acabei de escrever isto e surgiu...
Copiar a segunda parte. Haverá mais?
Copiar a terceira parte. Mais alguma coisa?
Copiando a parte quatro. Mais alguma coisa?
Terminado com Haikin, movendo-se em....
Julgando pelo volume, parece que temos uma vida para colocar...
Não, você não terá que dar sua vida, apenas metade dela... :)
Muito bem, obrigado, eu também copiei Yezhov. Vou tentar entrar de verdade nessas redes neurais. Em si mesma, a idéia sempre me agradou.
Mas em relação ao forex eu sempre tive dúvidas, porque os "padrões" estão ligados a valores absolutos.