sinir ağı ve girişler - sayfa 8
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
Alfabeden harfleri tanımaya gelince (benzeterek), piyasanın kapalı bir sistem olduğu gerçeğinden hareket etmeniz gerekir. ))))))
Ve burada TS'nin kurucusunun ebedi sorusu ortaya çıkıyor: ağın verilen girdi ve çıktılarla oluşturduğu doğrusal olmayan fonksiyon, bir ayarlama mı yoksa gerçekten ortaya çıkan bir model mi?
Üstelik, NN durumunda, sorun çok akut, çünkü örneğin, her biri 10 nörondan oluşan 2 katman, optimize edilmesi gereken yüz ağırlıktır (gelecekteki bir danışmanın yüz parametresini düşünün). Yüzlerce parametreye sahip bir Uzman Danışman almaya çalışın ve bir yıl boyunca hepsinde optimizasyonu çalıştırın: büyük olasılıkla böyle bir durum uygun olarak kabul edilmelidir.
Daha spesifik olarak, finansal piyasaların durağan olmamasının doğasını bilmiyoruz ve ne yazık ki bilmemize izin verilmiyor.
NN'nin tek avantajı, NN'nin çok doğrusal olmaması ve çok esnek olmasıdır. Az sayıda nöron ile NN, herhangi bir enstrümanın 10-15 yıllık bir dakikalık grafiğini kolayca ve doğal olarak ezberleyebilir (öğrenebilir).
Öyle görünüyor - başka ne gerekiyor?
Ve burada sadece tüccarın yeteneği alakalı hale gelir - kalıpları olan enstrümanların girdi bilgilerini göndermek ve ağın yeniden eğitmediğinden emin olmak. Bu 2 koşul karşılanırsa, ağ iyi çalışacaktır.
Ancak bu 2 koşul en zorları arasındadır. Sadece tüccarın yeteneği var - "chuyka"))))
Daha spesifik olarak, finansal piyasaların durağan olmamasının doğasını bilmiyoruz ve ne yazık ki bilmemize izin verilmiyor.
Tabii ki varsayabiliriz, ancak bu bir tahmin gibi - boşuna. "Gökyüzüne bir parmak gibi"
Hiçbir amaç için değil: girdi (kotir) yeterince açıklanırsa, bu oldukça somut bir stat avantajı sağlar. Resmi bir dilde ifade edilirse, o zaman görev, girişte bir kotir ve çıkışta bir durağan BGN olan bir dönüşüm bulmaktır. Dönüşüm bulunursa, model koter davranışının tüm özelliklerini dikkate almıştır. Peki, o zaman bu bir teknik meselesi: modelin mevcut parametrelerini analiz etmek ve bize şu anda durumdan lehimize yararlanma fırsatı verip vermediklerini belirlemek. Görev yaratıcı, ancak durum böyle, "bilimsel dürtme" her zaman bilimsel sentezin ana yöntemiydi ve öyle olacak)))
Hiçbir amaç için değil: girdi (kotir) yeterince açıklanırsa, bu oldukça somut bir stat avantajı sağlar. Resmi bir dilde ifade edilirse, o zaman görev, girişte bir kotir ve çıkışta bir durağan BGN olan bir dönüşüm bulmaktır. Dönüşüm bulunursa, model koter davranışının tüm özelliklerini dikkate almıştır. Peki, o zaman bu bir teknik meselesi: modelin mevcut parametrelerini analiz etmek ve bize şu anda durumdan lehimize yararlanma fırsatı verip vermediklerini belirlemek. Görev yaratıcı, ancak durum böyle, "bilimsel dürtme" her zaman bilimsel sentezin ana yöntemiydi ve öyle olacak)))
Bu tür komplikasyonlara katılmıyorum, ama iyi.
Aslında, bence (ve sadece benim değil), her şey çok daha basit - Ulusal Meclis'in giriş ve çıkışlarına verilen alıntılarda kalıplar varsa, o zaman ağ onları başarıyla bulacak ve mutlu olacaksınız. Ve hemen hemen her NS. Kalıp yoksa - dönüştürmek, sentezlemek, bir tür her şeye gücü yeten NS iş parçacığı oluşturmak ve başka bilimsel ve matematiksel dürtme yapmak işe yaramaz - olmadıkları yerde kalıpları bulamazsınız))))
Seriden - siyah bir odada kara bir kedi aramak işe yaramaz, özellikle orada değilse))))
Bu tür komplikasyonlara katılmıyorum, ama iyi.
Aslında, bence, her şey çok daha basit - Millet Meclisi'nin giriş ve çıkışlarına verilen alıntılarda kalıplar varsa, ağ onları bulacaktır ve mutlu olacaksınız. Ve hemen hemen her NS. Kalıp yoksa, dönüştürmek, sentezlemek, bir tür her şeye gücü yeten NS iş parçacığı oluşturmak ve diğer bilimsel ve matematiksel dürtmelere katılmak işe yaramaz))))
Ama hayır! Model her yerde olmayabilir, ancak yalnızca belirli anlarda ve Ulusal Meclisin ataletinden dolayı belirleyeceği kısa vadeli anlarda ortaya çıkabilir. Şahsen, alıntıyla ilgili böyle bir bakış açısına bağlıyım - kısa yerel verimsizlik alanları var ve onlarla çalışmak için onları en baştan tespit etmeniz gerekiyor. Ağın bunu yapabilmesi için artık herhangi biri değil, katmanlar arasında geri beslemeli ve rastgele değil, belirli bir modele göre, yani. yine, NN'ye bir miktar a priori bilgi koymak gerekir.
Ama hayır! Model her yerde olmayabilir, ancak yalnızca belirli anlarda ve Ulusal Meclisin ataletinden dolayı belirleyeceği kısa vadeli anlarda ortaya çıkabilir. Şahsen, alıntıyla ilgili böyle bir bakış açısına bağlıyım - kısa yerel verimsizlik alanları var ve onlarla çalışmak için onları en baştan tespit etmeniz gerekiyor. Ağın bunu yapabilmesi için artık herhangi biri değil, katmanlar arasında geri beslemeli ve rastgele değil, belirli bir modele göre, yani. yine, NN'ye bir miktar a priori bilgi koymak gerekir.
Bu arada, bahsettiğim optimal kontrol teorisinde, belirli koşullar altında optimal kontrol yasasını bulma probleminin (yani, yapısı oldukça basit olan ikinci dereceden bir kontrolör için Witsenhausen karşı örneği) NP-tamamlanmış olduğu kanıtlanmıştır. (yani, hesaplama açısından çok karmaşık), bu yüzden böyle bir NS yardımıyla çözmeye çalışmaları şaşırtıcı değil ...
Ama hayır! Model her yerde olmayabilir, ancak yalnızca belirli anlarda ve Ulusal Meclisin ataletinden dolayı belirleyeceği kısa vadeli anlarda ortaya çıkabilir. Şahsen, alıntıyla ilgili böyle bir bakış açısına bağlıyım - kısa yerel verimsizlik alanları var ve onlarla çalışmak için onları en baştan tespit etmeniz gerekiyor. Ağın bunu yapabilmesi için artık herhangi biri değil, katmanlar arasında geri beslemeli ve rastgele değil, belirli bir modele göre, yani. yine, NN'ye bir miktar a priori bilgi koymak gerekir.
Belki, ama çok daha basit yöntemlerle para kazanabilecekken neden böyle bir araştırmaya girişelim.
Yönteminizin derin bir anlamı var, ancak pratikte cevabı olmayan birçok soru var - bu verimsiz alanlar nasıl tespit edilir? Düşük performans gösteren alanlar nelerdir? Bu belirli modellerle ilgili olarak bu geri bildirimlerin doğası nasıl belirlenir? Bu modellerin ve geri bildirimlerin korelasyonu nasıl belirlenir? Hangi ön bilgi ve bunları geri bildirimle bağlantılı olarak modellerle nasıl ilişkilendirebiliriz? Genel olarak - beyin kanseri))))
Bu arada, bahsettiğim optimal kontrol teorisinde, belirli koşullar altında optimal kontrol yasasını bulma probleminin (yani, yapısı oldukça basit olan ikinci dereceden bir kontrolör için Witsenhausen karşı örneği) NP-tamamlanmış olduğu kanıtlanmıştır. (yani, hesaplama açısından çok karmaşık), bu yüzden böyle bir NS yardımıyla çözmeye çalışmaları şaşırtıcı değil ...
Bıyık, pes ediyorum)))) Geçerim)))