<HELP> for explanation

Блог им. dmitrievsky

Вопрос по нормализации данных для нейросети.

При нормализации входных данных для нейросети, нормализовать стоит для каждого входа отдельно, или же объединить и нормализовать весь массив данных, а затем разделить их для каждого входа. 

Ведь порядки входных векторов могут различаться, например для рси они лежат в диапазоне от 0 до 100, а для stdV от 0.000001 до 0.001, например. 
 

Это не рыбалка — тут сетями много не наловишь :)
avatar

bstone

bstone, а вот нейры потрепешь :-)
а у вас что за софтина?
buyandsell-ru.com, на мт5 пишу, есть библиотека с НС
весь конечно.
avatar

toster

toster, это точная инфа? )
Зависит от сети. От того, что она делает. Вариантов может быть немало, причем хз, как и где это задокументировано. Поэтому рекомендую использовать тестовые данные. Например, есть цена, входной вектор А, входной вектор В. Пусть цена от А вообще не зависит, А--просто рэндом броуновское движение, ни с чем не связанное. А вот с В цена очень даже связана, например, В--смещенный в будущее по отношению к цене RSI тот же (или SMA или MACD, it does not matter--главное, чтоб в будущее смещение было). То есть В является отличным предсказателем для цены. Попробуйте в таком раскладе увеличивать А и уменьшать В (тупо умножением на коэффициент), потом наоборот--и смотрите, к чему сходится процесс.

Общее. Нейронные сети--это просто быстрый способ оптимизировать что-то. Эти вещи могут быть полезными в трейдинге, но не являются основными.
avatar

anatolyutkin

anatolyutkin, спасибо, интересный подход )
Максим Дмитриевский, Дык он единственно верный. В простых предельных случаях ответ должен быть верным--и это надо обязательно проверять.

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.

Залогиниться

Зарегистрироваться
....все тэги
Регистрация
UP