Trading is all about forecasting price. If you have been reading my Forex Strategies 2.0 Blog, you must have seen I am focusing more and more on algorithmic trading. If you can forecast currency pair price with a reasonable degree of accuracy, you can make a lot of pips. Markets have changed a lot. Today algorithms rule the market. Wall Street...
Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks. Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную...
这没什么，这只是一个普通的配合，之前已经讨论过100次了。这是最基本的，在外汇中没有实际用途。
我的意思是，这很合适。我以为我说的是OOS.....，是一个样本外的区域。合适在哪里？这正是足够高的概括水平，如果什么.....
我的意思是合身。我想我说过这是一个样本外的部分......。合适在哪里？这正是高度的概括性，如果有什么.....。
啊......出来了......我错过了OOS:)那么它应该在真实的情况下工作，即使更糟，但仍然在+。
为了获得稳定的结果，你需要做交叉验证和适应性的TS......但那里也有很多隐患。
我发现自我训练系统的主要缺陷是，脚手架或NS每次在同一样本上的训练方式略有不同，这可能导致最终结果的重大变化。也就是说，如果在测试器中多次运行相同的TS，结果会有所不同:)
每当我越来越多地研究NS时，我开始喜欢简单的Logit或线性回归:D
有谁知道当每类训练实例的数量不同时，网络会发生什么？我看到，这导致了偏见，网络开始只产生一个类，而调整类的数量可以纠正这种情况。而这种按班级排列的例子数量纠正了这种情况。
但我想了解这其中的原因。
例如，在看过100只猫和2只狗之后，一个人就会更多地关注狗，并对它们进行观察，就像 "哦，新东西"。出于某种原因，这两只狗在神经网络中看起来像猫。也就是说，数量破坏了质量。
其中一个类别的例子数量太少，不允许为其定义分配一个神经元/连接？虽然在软性最大的情况下，输出神经元被分配了，所以没有与它建立连接。
或者在这2个例子中，从另一个类别中找到10个非常相似的例子，并使其成为一个优势的一方？
我的意思是合身。我想我说过这是一个样本外的部分......。合适在哪里？这正是高度概括，如果有什么.....。
那么，这里是按月进行的前后对比
有谁知道当每类训练实例的数量不同时，网络会发生什么？我看到，这导致了偏见，网络开始只产生一个类，而调整类的数量可以纠正这种情况。而且，按班级排列例子的数量可以纠正这种情况。
但我想了解的是，原因是什么？
例如，一个人见过100只猫和2只狗后，会更关注狗，并仔细观察它们，就像--"哦！新东西"。出于某种原因，这两只狗在神经网络中看起来像猫。也就是说，数量破坏了质量。
其中一个类别的例子数量太少，不允许为其定义分配一个神经元/连接？虽然在软性最大的情况下，输出神经元被分配了，所以没有与它建立连接。
或者对这2个例子，从另一个类中找到10个非常相似的，并向它们的方向做覆盖？
那么它的例子是平均的，第二个班级开始贡献较少
另一个好奇的Facebook的先知 lib
http://strategy.doubledoji.com/how-to-use-facebooks-prophet-algorithm-in-forex-trading/
https://github.com/doubledare704/Jupyter-bitcoin
外汇和比特币的例子
进步到了什么程度。
已经取得了哪些进展。
奇怪的是，虽然一缕头发是群体的一部分，但眉毛并没有包括在治疗中。
那么，这里也有一个背面对正面的月度吹嘘。
现在这就是我所说的......酷。相当有可能赌上真正的...
我不知道你们的网络在做什么。但雷谢托夫斯基当类是倾斜的。当输出变量中的1和0的数量不相等时。它在训练和测试样本中增加了那些较小的类。作为一个猫和狗的例子。如果有100只猫和2只狗，为了达到平衡，样本将增加98个狗的拷贝。但这个例子并不好，因为有一种棘手的添加方式。不仅仅是这样。结果，我们得到了100个不同的猫的样本和100份狗的样本。因此，这就是它...