Fillio
Fillio личный блог
17 августа 2015, 12:45

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. 
9 Комментариев
  • bstone
    17 августа 2015, 12:56
    Это не рыбалка — тут сетями много не наловишь :)
  • buyandsell-ru.com
    17 августа 2015, 13:06
    а у вас что за софтина?
  • anatolyutkin
    17 августа 2015, 13:09
    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.

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн