Обсуждение статьи "Глубокая нейросеть со Stacked RBM. Самообучение, самоконтроль" - страница 2
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
Добрый день.
Я имею ввиду, что на входе у нас порядка 2-3 десятков значений индикаторов во входном векторе. Если я правильно понимаю работу DeepLearning - происходит выделение признаков за счёт обучения промежуточного автоэнкодера. Т.е. было бы логично обучать что-то типа hidden=c(20,12,5), чтобы выполнить сжатие входного образа.
Также предполагал, что такой кейс можно использовать когда на вход подаётся вектор сразу из нескольких валютных пар, к примеру, чтобы отследить общие тенденции на рынке, к примеру, уход инвесторов в золото. По логике это похоже на распознавание образов, когда выделяются отдельные элементы, обобщаются в отдельные фичи, выявляются закономерности. И здесь входная корреляция не так важна, т.к. группируется и отсеивается на входных слоях. Тогда и логична сеть hidden=c(100, 75, 50, 25, 10, 5). Имеет ли смысл экспериментироватаь в эту сторону?
Обычно мало кто использует более 20 признаков для обучения модели.
Не совсем правильно понимаете. Задача предварительного обучения без учителя состоит в извлечении из массы входных примеров отдельных "образов". После переноса весов и смещений SАЕ или SRBM в нейросеть, мы тем самым помещаем ее в область наилучших решений. Отсюда небольшое количество эпох обучения и высокая скорость обучения. Кроме того Вы наверное не обратили внимание на такие опции как hidden_dropout и visible_dropout. Так называемое разреживание (sparcity) применяется как в автоэнкодере так и в нейросети. Это дает возможность при количестве нейронов большем чем входов получить отличные результаты. Обычное правило для нейросетей - количество нейронов = половине входов здесь не применяется.
Для решения наших элементарных проблем классификации максимум необходимых слоев = 3. В некоторых моих экспериментах при хорошем соответствии входов и выходов хорошие результаты получаются и с одним слоем. По количеству нейронов в слоях : может быть прямоугольный (50, 50, 50), треугольный растущий (50, 75, 100), треугольный падающий (100, 75, 25). Нужно определять экспериментально или зарядить оптимизацию, что конечно лучше.
Глубокие сети с SAE обучаются быстрее, точнее и стабильнее ( это мое мнение из собственного опыта).
Удачи
Приветствую СанСаныч.
Вопрос к кому?
К Вам, вроде больше не к кому.
Дело в том, что nnet всегда хуже ada? randomforest, SVM. А как обстоит дело в Вашем случае.
К Вам, вроде больше не к кому.
Дело в том, что nnet всегда хуже ada? randomforest, SVM. А как обстоит дело в Вашем случае.
C nnet сравнения нет, ни по скорости, ни по точности.
Я сейчас использую только быстрые алгоритмы. "darch" предоставляет именно такие. Причем можно использовать только нейросеть, или только RBM (если кому то нужно) и все работает очень, очень быстро.
Пробуйте.
Удачи
Добрый день.
Если после установки эксперта на график Rterm падает, нужно:
1. Посмотреть в ~/MQL4/Files/ образовались ли новые диретории symbol/tf ? Если нет, п3.
2. Если образовались то есть ли там сохраненные image. ? Если есть, анализировать в Rstudio или направить мне.
3. Проверить в Rstudio все ли библиотеки и зависимости инсталлированы ?
4. проверить правильность указания пути к скриптам ! Все ли скрипты разложены правильно ?
5. проверить правильность указания пути к месту установки R !
6. Откройте в Rstudio "картинку" приложенную к статье и последовательно выполните все из скрипта, кроме скрипта SetDir.r!
Как правило п.3, п.4 и п.5 являются причиной падения процесса.
УдачиHello Perevenko. Firstly, thanks for writting this article, I really appreciate it.
Secondly, when I try to run the Out function, it gives me the following error: "object 'Dig' not found", which makes sense, since it doesn't seem to belong to any package nor is declared in any part of the code. How do I solve that?
Thanks.
Regards, Grubere
Hello Perevenko. Firstly, thanks for writting this article, I really appreciate it.
Secondly, when I try to run the Out function, it gives me the following error: "object 'Dig' not found", which makes sense, since it doesn't seem to belong to any package nor is declared in any part of the code. How do I solve that?
Thanks.
Regards, Grubere
Hi,
Object Dig - is the number of digits after the decimal point in the quotes. It is triggered when an expert starts. If you run a function in a clean environment, simply enter Dig = 5 (or another number corresponding to your instrument).
Regards
Vladimir
Добрый день. Примите заказ на модификацию описанннго вами в статье эксперта?
Добрый день.
В личку можете сбросить суть модификации эксперта? Если реализуемо, конечно приму заказ.
Удачи
Добрый день.
В личку можете сбросить суть модификации эксперта? Если реализуемо, конечно приму заказ.
Удачи
Понимаю, что засоряю ветку, но если бы я знал как написать в личку, цены бы мне не было.