Список проголосовавших за комментарий "<p>silentium, </p><p>Я вот подумал, что г-н sortarray, как ни странно, кое в чем был прав )) А именно: сети типа RNN/LSTM все-таки имеют состояние (память), и в этом смысле напоминают мне конечные детерминированные автоматы.</p><p>Я помню, Вы говорили, что не используете time series, и в то же время у Вас есть идеи относительно CNN. Мне в плане сверточных сетей приходит в голову лишь нечто вроде анализа японских свечных паттернов (типа двух взлетевших черных ворон). Мне кажется, если рассматривать движение цены во времени, то больше подходит как раз концепция RNN, чем CNN. Интересно узнать Ваше мнение.</p><p>И еще вопрос: если у Вас 364 входа и 1 скрытый слой из 74 нейронов (а выход, вероятно, 1?) – правильно ли я понимаю, что dropconnect Вы используете на полносвязной матрице 364*74?</p>"