Как правильно сформировать входные значения для НС. - страница 3

to StatBars Спасибо все распаковал

А о какой нейросети идёт речь?

Тему зря забросили. Очень интересная.

Кроме нормализации входных значений к правильно сформированным входам можно отнести и выбор паттернов или чему именно Вы хотите обучить сеть?

Если есть у кого какие соображения или опыт поделитесь.

Да, тему забрасывать нельзя. Имхо очень многому сможет научить или подсказать начинающем нейросетевику :)

В этом деле мне кажется опыт играет немаловажную роль. Поэтому очень прошу совета у бывалых.

Сейчас изучаю-читаю книги:

Саймон Хайкин. Нейронные сети - отлично пишет, но для новичков все таки посоветовал с целью первого ознакомления книгу Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника. Далее, когда в голове все прояснится более-менее, то можно систематизировать книгой Д.Иванов.Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей. 

Про важность входных данных пишут все эти авторы.

Еще в книге Саймона меня заинтересовал метод сопряженных градиентов. Может ли кто нибудь поделиться им, так как в книге все очень математически.

Грубо говоря я для себя наметил план работы с нейросетью, точнее моменты, на которые мне следует обратить внимание при ее разработке. 

1. Подготовка входных данных. (смещение средних, декорреляция, выравнивание ковариации).

2. Правильные выходные данные (диапазоны, эксремумы, направления)

3. Вопрос переобученности сети

4. Перекрестная проверка

5. Адаптация сети к новым данным

6. Оптимизация поиска методом сопряженных градиентов

7. Возможность использовать карт светки (или слои Кохонена и Гроссберга?)

8. Комитет сетей.

9. Рекурентные сети

Все это предстоит изучить и применить в своей практике (планы Наполеоновские). И если с 1 и 2 пунктом сталкивались все гуру, то возможно именно они смогут дать ответ на эти два вопроса лучше чем любая теоретическая книга.

Если модераторы разрешат, выкладываю архивы здесь (после ознакомления с ними вы должны будете их удалить :))))

Спасибо, загрузил. Глянул, вроде как отсутствует

Саймон Хайкин. Нейронные сети.

....

Только написал, а он появился...

Копирую вторую часть. Будут еще ?

Копирую третью часть. Будут еще ?

Копирую четвертую часть. Будут еще ?

С Хайкиным закончил, иду дальше....

Судя по объемам, похоже, надо жизнь положить...

Да не, жизнь ложить не прийдется, только половину... :)

Все, спасибо, Ежова тоже скопировал. Попробую вникнуть по настоящему в эти нейросети. Сама по себе идея мне всегда нравилась.

Вот только, применительно к форексу всегда вызывало сомнение то обстоятельство, что "паттерны" ведь получаются привязанными к абсолютным значениям.