нейросоветник и обучение сетей - страница 3

не буду создавать новую тему, спрошу прямо здесь: на рисунке изображены 2 набора входных данных, являются ли они для сети идентичными, похожими, или это вовсе разные примеры?

 

Я думаю что это зависит от того как обучена твоя сеть. Если это данные для обучения - то они естественно будут разными. Я не уверен полностью, но насколько помню вышмат - это так.

Вполне можно считать идентичными. Такой "одинаковости" примеров вообще трудно найти в потоке котировок, поэтому то (наряду с другими причинами) и применяют пред-обработку входных данных.

Может быть, у кого-нибудь есть литература или еще что, где можно почитать про представление и подготовку входных данных для сети?

Литература.

Еще такой вопрос: имеет ли смысл подавать на входы в одном наборе неоднотипные параметры (например, индикаторы rsi и stochastic)?

Подавать можешь что угодно

Имеет. Мало того, именно так и стоит делать. Только не забывайте про нормализацию.

А имеет ли значение порядок следования неоднотипных параметров (то есть по очереди, или сначала одни, затем другие)?

Это больше зависит от используемой архитектуры сети. Если сеть стандартная, "полносвязная", типа классического МLP - принципиального значения нет.

З.Ы. И еще момент про нейросети нельзя все быстренько выспросить, как бы этого не хотелось, тут надо вдуматься и вчитаться.... Времени уходит много, но других вариантов пожалуй нет. Парой постов выше ссылка на очень хорошую библиотеку. Про предподготовку входов там тоже есть.