Как правильно сформировать входные значения для НС. - страница 13
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Народ, прошу прощения за "вклинивание".
Никто не работал в данном направлении?
Кажется заманчивой идея "выуживания" полезной информации без априорных знаний о ней. Интересно, как это реально можно использовать в нашем деле?
Народ, прошу прощения за "вклинивание".
Никто не работал в данном направлении?
Кажется заманчивой идея "выуживания" полезной информации без априорных знаний о ней. Интересно, как это реально можно использовать в нашем деле?
обратная связь вроде это
Взаимная информация предлагается в качестве целевой функции. То есть это вариант обучения без учителя.
А вот что будет в итоге? Некий скользящий вектор, т.е. многомерный мувинг?
обратная связь вроде это
Да нет, больше похоже на PCA.
Нет, взаимная информация предлагается в качестве целевой функции. То есть это вариант обучения без учителя.
Почему - нет? Если корелляция - целевая функция стремится при обучении к единице. В принципе не вижу больших отличий от обычной оптимизации.
2 YuraZ. Народ подтягивается.Это радует.
Ваш эксперт из указанной ветке был моим первым знакомством. Большое вам спасибо за его код. Приворжу здесь его чуток поправленный и украшенный вариант. Для новичка самое то.
в своем варианте я жестко сравнивал выход после обучения с реальным выходом на тестовом патерне, Вы толкько ошибку
Ваш вариант пробую - так и не удалось еще ни разу обучить!
в моем варианте обучение проходило быстрее
Кажется заманчивой идея "выуживания" полезной информации без априорных знаний о ней. Интересно, как это реально можно использовать в нашем деле?
А про функцию I(X, Y) что известно?
ИМХО, PCA (principal component analysis) или МГК(метод главных компонент) и рециркуляционные сети -- то что Вам нужно.
Почему - нет? Если корелляция - целевая функция стремится при обучении к единице. В принципе не вижу больших отличий от обычной оптимизации.
"Нет" относились к обратной связи :). Что касается корреляции как целевой функции, то она и правда выглядит родственной взаимной информации. Но раз формулы разные, разной может быть и траектория обучения. Для мало-мальски сложной системы на попадание в глобальный экстремум рассчитывать вообще говоря трудно. А достигнутый в итоге локальный экстремум для разных траекторий обучения может оказаться разным.
Народ, прошу прощения за "вклинивание".
Никто не работал в данном направлении?
Кажется заманчивой идея "выуживания" полезной информации без априорных знаний о ней. Интересно, как это реально можно использовать в нашем деле?
Можно узнать от куда эта выдержка? Я как-то пробовал делать выделение полезного сигнала с шума, но так работа и осталась не оконченной.