Нейро сети - страница 10

Многие рассуждают о том чтобы сеть искала и учила правила, из многообразия правил входов, которые будут работать на прибыль......У меня другой вопрос....Возможноли, вернее, как научить сеть работать по готовым правилам?......Возмём канальную систему......Неважно как и при каких обстоятельствах строится канал. Как научить сеть работать внутрь канала или на его пробитии?????? Ну нейросетевые умы......что можете предложить по этому поводу?. Взять хотябы сеть без учителя.....Рекур, например. Как подготовить входы так, чтоб сеть поняла что от неё требуеться? если изначально имееться меняющийся со временем канал........

Если у нас есть готовые правила, на кой ляд нам нейросеть?!!

Вопрос риторический, отвечать не нужно.

Добавив вход, ввиде машки можно увеличить профитность системы.....Сеть вычислит какие пробития ложные какие истина, что то в этом роде.......

Вы, похоже, переоцениваете возможности нейросетей.

К вашему сообщению от 09.08.2009 21:00.

Сама по себе сеть искать ничего не может. Она может лишь выявить некоторые закономерности (связи входов и выходов; после этого возможно использование накопленных "знаний" для вычисления выходов в ситуации, на которой сеть непосредственно не обучалась). Т.е. поиск закономерностей возможен лишь тогда, когда если они есть.

Теперь к вашему сообщению от 09.08.2009 21:56.

Если закономерности по пробитию канала (ваш пример) вам известны - зачем использовать нейросеть, когда можно реализовать их проще? Нейронные сети - это обобщенный подход; бессмысленно использовать обобщенное, когда частный случай прост до безумия. MA тоже можно внести в список правил. Для этого должна иметь место взаимосвязь поведения MA и пробитий канала (и вы должны уметь выразить эту взаимосвязь). Нейросети не творят чудес сами по себе.

p.s. Таки отвечу на ваш вопрос: "Возможноли, вернее, как научить сеть работать по готовым правилам?" Да, возможно, если есть понимание математики, используемой в нейросетях. Кстати, рекуррентная нейросеть - не лучший пример. Возьмите что-нибудь более простое (многослойный перцептрон без обратных связей) - там это делается без проблем.

Добрый день всем присутствующим в данной теме. Хотелось бы задать вопрос людям, разбирающимся в НС. Я - полный лузер. Но, с грехом пополам создал на MQL-4 сеть обратного распостранения с одним скрытым слоем. Скармливую ей дельты котировок. Нормализую входы в сеть и выходы слоёв с помощью сигмоида-0.5. Обучаю направлению движения цены пока ошибка на тестовой выборке не перестаёт уменьшаться. Обнаружил пару неприятных моментов: 1. Сеть почему-то выдаёт только 2 варианта выхода. Таким образом представляется невозможным отделить слабые сигналы от сильных. Это особенность 3-х слойной сети? Может нужно увеличить количество слоёв? 2. Среднеквадратическая ошибка тем меньше, чем ближе верхний и нижний выходной порог друг к другу. При равенстве порогов её показание не ниже 0.22. Это нормальное явление?

А чему Вы её обучаете? Если обучаете двум "вариантам выхода" - вверх и вниз, насколько я понимаю, то она им и обучится. Если сделаете на выходе несколько нейронов - т.е. увеличите количество классов - например, сильный, слабый треды плюс флет, то сможете получить более детальный прогноз. Одного скрытого слоя достаточно. Что за пороги? Вес смещения (bias) не задается извне, а обучается наравне с остальными весами. Если активационная функция сигмоидальная, то зачем вообще порог? Пробовали без порогов?

посмотрите пример, какие входы подаются на нейросеть. http://www.nnea.net/research/18-neural-network-forecast-indicator

Чего-то не нашла там входов...

Нет, это не особенность 3-х слойных сетей, сигнал который на выходе сети - непрерывная функция. Возможно у Вас уже встроен какой-либо классификатор на выходе сетки, который и выдаёт конечный сигнал, например если выход сети больше 0,5 то 1, меньше 0, или выход сети больше 0,5 то 1, меньше -1.

О порогах, пока не понял, подробнее следовало описать всё что у Вас присутствует в алгоритме и как он построен, тогда можно будет подумать о вопросах которые Вы спрашиваете...

Чего-то я тоже... Можно только предположить что подаются ноиера квадратов в которые попала цена, может ещё какие дополнительные условия...

MeteQuotes навреное не увидели ещё что там реклама декомпилятора...