Nöro ağlar - sayfa 5
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Aslında her şeyi doğru yazmışsın. Sadece tanımlarda anlaşamadık.
Tüm bu çalışmaların arkasında, birçok insan en önemli şeyi unutuyor - kâr hakkında. Dolayısıyla ders kitaplarında yazılmayan bir “ama” vardır. Bu, OOS'ta minimum hataya ulaşmanın bir karı garanti etmemesidir. Niye ya? Çünkü minimum hata ve kâr yine farklı şeylerdir. Hiçbir şekilde ilişkili olmayabilirler. Niye ya? Çünkü ağın OOS ve real üzerinde piyasayı doğru bir şekilde tekrarlaması gerekmediğinden - zaman içinde belirli noktalarda doğru alım veya satım sinyallerini vermesi - yani belirli bir tetik eşiğini aşması yeterlidir. Bu zamanlar (sinyaller) arasında ağ istediğiniz gibi davranabilir - asıl şey bu eşiği aşmamaktır. Bu nedenle, OOS'ta büyük bir hata ile kar büyük olabilir.
İlk önce örnek dışı - ızgarayı kurmak için. Ve sonra olmayacak - gerçek gelecek ileride, tahmin edilmesi gerekiyor. Eğitimi durdurmak için hangi kritere göre - belirli bir hata veya eğitim çalıştırma sayısı? Veya başka bir şey?
İlk önce örnek dışı - ızgarayı kurmak için. Ve sonra olmayacak - gerçek gelecek önde, tahmin edilmesi gerekiyor. Eğitimi durdurmak için hangi kritere göre - belirli bir hata veya eğitim çalıştırma sayısı? Veya başka bir şey?
Örneğin, kontrol örneğindeki minimum hatayı güncellemeden 100 dönem.
Ve elbette, gelecek sorusu açık bir şekilde açıktır, çünkü OOS bile hala geleceği bildiğimiz için karı nerede kontrol edebileceğimizi biliyoruz ve gelecekte ticaret yapıyoruz, ki bunu bilmiyoruz ve asıl mesele orada olmamak minimum hatayı almak, ancak maksimum karı elde etmek için. Ve hata ne olacak - bu FSU'lar.
Büyük olasılıkla, gerçekten istikrarlı sonuçlar almadığınız için bu şekilde akıl yürütüyorsunuz. Hata ve Kar birbiriyle ilişkilidir, prensip olarak, her görev için kabul edilebilir TS göstergeleri elde etmek için hangi hatanın yapılması gerektiğini belirleyebilirsiniz ...
"Gerçekten kararlı sonuç" sizin için ne anlama geliyor?
İlişkili olabilir veya olmayabilirler - büyük soru bu. Ancak OOS'taki minimum hatanın, gerçek hayatta maksimum kâr anlamına gelmediği ve yol açmadığı açıktır. Gerçek hayatta maksimum kazanç olduğu gibi, üzerinde minimum hata olduğu anlamına gelmez.
Mantığımın özünü yanlış anladın. Yetersiz eğitimli ağlar ve ticaret sonuçları arasındaki ilişkiden bahsetmedim. Test örneğindeki hatanın azalması durana kadar ağın eğitilmesi gerektiği her yerde yazılır. Yatim'e katılıyorum ve bu konuda tartışmak istemiyorum. Akıl yürütmemin özü, ağın paralel yapısının optimizasyonunun karmaşıklığına nasıl yol açtığını ve bir güç serisine dayalı doğrusal olmayan bir modelin bir sinir ağı ile aynı amaca nasıl ulaşabileceğini göstermekti. aparat ve açık bir sonuca yol açan hızlı bir öğrenme süreci.
Oh, burada ne kadar çok şey söylendi ;-). 5 sentimi ekleyeceğim.
Ayrıca beni yanlış anladın. "Az eğitimli" ağı kastetmedim. Şebekeden mucizeler beklemenize gerek olmadığını kastetmiştim. Her derde deva değil ve kazanma yüzdesi veriyorsa çok küçük ve bunu artırmak için komitelere ihtiyacımız var. Komite için ağ yapılandırması ve giriş/çıkış veri yapısı uzun ve zorlu bir şekilde aranabilir. IMHO, gerçekten değerinin %10'unu bile denemeden (doğrudan projeniz üzerinde çalışmaya başladığınız zamana bakılırsa) şebekeleri çok hızlı bir şekilde indirdiniz. Matematik eğitimi sayesinde, ızgarayı değiştirmeye çalışmaktan başka seçenekleriniz var ;-). Deneyin lütfen. Ama bana öyle geliyor ki, şebekeyi eleştirerek dikkatinizi yanlış şeylere odaklıyorsunuz. Özellikle, belirli bir ağ örneğinde hangi sinapsın hangi girdi faktörünü öğrendiği ne fark eder? Bilmeniz mi gerekiyor? Tam olarak değil. Nöronlar üzerindeki sinyallerin dağıtım şebekesinin bu içsel belirsizliğinin bir "satın alma tasarımı" olduğu varsayılmaktadır. Ancak bir düzine ızgarayı eğitir ve incelerseniz, ilişkiler modelinin - bahsettiğiniz aynı doğrusal olmayan serinin - kendi kendine geliştiğini ve aynı veya buna yakın olduğunu göreceksiniz. Bir analogu manuel olarak kurarsanız, o zaman bir matematikçi olarak, ağın giriş veri akışında ortaya çıkardığı bağımlılıkları belirlemek için hangi yöntemleri kullanmanız gerektiğini ve bunların ne kadar zahmetli olduğunu daha iyi bilirsiniz ve ancak bunları belirledikten sonra. bağımlılıklar sayesinde kendi güç serilerinizi oluşturabileceksiniz.
Komitelere gelince, bunların basit N ağ ilkesi temelinde değil, diyelim ki alınan yüz ağdan yalnızca en iyi 10'u temelinde seçildiğini söylemek isterim. Örneğe insan meclisleri ile devam edersek, orada sadece birbirini dinlemeyi az çok bilenlerin görüşleri duyulacaktır. Ayrıca, görünüşe göre 2 değil, daha fazla sonucumuz olduğunu unutmuşsunuz. Gerçekten öyleler: başarı, kaybetmemek, kaybetmek, başarısız olmak. Bu nedenle, olasılık hesaplanmalıdır (kasten basitleştiriyorum): kayıp yok (1) * kayıp yok (2) \u003d 0.4 * 0.4 \u003d 0.02. Onlar. en iyi konfigürasyon, maksimum kar olasılığı olan değil, minimum kayıp olasılığı olan yapılandırmadır. Benzetme yoluyla, düşüş göstergesine bakıyoruz. Onlar için düşüş zaten% 50 ise, süper karlı ayarlar almanın bir anlamı yok, çünkü. pratik olarak bir tahliyeyi garanti eder.
Tekrarlıyorum.
joo писал(а) >>
Bir öğretmenle, bir ızgarayı yalnızca bizim bildiğimiz bir fonksiyon üzerinde, örneğin bir sinüzoid üzerinde eğitmek mümkündür. Burada vicdan azabı duymadan ağları besleyebiliriz.
bir öğretmen olarak öğretilebilir nokta. Piyasa ile bu numara çalışmaz.
Çünkü sinüzoidde bir sonraki noktanın ne olacağını her zaman önceden biliyoruz . Sinüs dalgasının geleceğini biliyoruz!
Bundan, tarihsel (sinüzoidal) veriler üzerinde öğrenmek, yani bir öğretmenle öğretmek oldukça meşrudur.
Piyasanın geleceğini bilmemiz bize verilmez, dolayısıyla öğretmenle öğrenmek anlamsız bir sürece dönüşür.
"Gerçekten kararlı sonuç" sizin için ne anlama geliyor?
Örneğin, bir Expert Advisor'ı 2 aylık geçmişe göre optimize ediyoruz, sadece 3 parametre ile, tüm hikayeler için olumlu sonuçların %80'i karlı.
Aynı şey ağlar için de geçerli...
İlişkili olabilir veya olmayabilirler - büyük soru bu. Ancak OOS'taki minimum hatanın, gerçek hayatta maksimum kâr anlamına gelmediği ve yol açmadığı açıktır. Gerçek hayatta maksimum kazanç olduğu gibi, üzerinde minimum hata olduğu anlamına gelmez.
Genel olarak, ağ sürekli olarak bir şey tanıyorsa veya tahmin ediyorsa ve bu tahmin kâr için yeterliyse, hatadan değil, sonuçların istikrarından bahsediyorsunuz, o zaman hem ileriye hem de gerçek kâr olacaktır.
Hata tatmin edici derecede küçükse, o zaman yol açar. tatmin edici bir şekilde ne demek? Her görev için bu koşul ayrı ayrı belirlenir, sadece ampirik yöntemi biliyorum.
Tekrarlıyorum.
Çünkü sinüzoidde bir sonraki noktanın ne olacağını her zaman önceden biliyoruz . Sinüs dalgasının geleceğini biliyoruz!
Bundan, tarihsel (sinüzoidal) veriler üzerinde öğrenmek, yani bir öğretmenle öğretmek oldukça meşrudur.
Piyasanın geleceğini bilmemiz bize verilmez, dolayısıyla öğretmenle öğrenmek anlamsız bir sürece dönüşür.
Sinüzoidi biliyorsak ve bu nedenle ağları kullanarak onu tahmin edebiliyorsak, daha karmaşık bir formül oluşturun, analitik kaydı bileceksiniz, böylece onu da tahmin edebiliriz. Piyasa aynı formül, sadece daha da karmaşık ve bizim tarafımızdan bilinmiyor ...