комментарии Ладенков Владислав на форуме

Ладенков Владислав, Это не моя сеть, а сеть с открытым исходным кодом. Google в помощь. www.tensorflow.org/

Чтобы тебе узнать как именно и по каким данным она обучается, тебе нужно стать участником тестирования.
Я здесь бросал адрес на который нужно прислать данные ПК.
К сожалению, ты немного опоздал. Не расстраивайся, каждый квартал берем новеньких.
Насчет рисования, да, модель переносится на график вручную, по желанию тех, кто использует сеть.
Это связано с тем, что результат работы сети — это символы, числа, буквы. Уверен, что никто не захочет на них смотреть, если их просто копировать в чат.

Зачем мне тебе что-то доказывать, если я не заинтересован на данный момент в тебе.
Другое дело если ты сможешь нам помочь в разработке, но для этого есть другой форум.

И еще.
1. Я никого не агитирую торговать по этой модели.
2. Не раздаю доступ за деньги.
3. Ничего не доказываю.

Tafaube,
да я особо не заинтересован в твоих тестированиях: уже второй диплом с сеточками буду защищать и успел разные подходы попробовать в предсказании котировок
В тензорфлоу сейчас 9-классники без труда п**ду в лапти одеть могут по шаблонам. Ты же просто какую то ахинею несешь, а тебя ведь незнающие послушать могут

Tafaube, Проблема в том, что любая модель, которую строит сеть начинается за здравие (95% успеха), а заканчивается завтра посмотрим как ))

Tafaube, вопрос, это ведь модель не вчерашняя перестроения по уже новым данным сеть не делает?

A_N, да, делает, но только когда модель критично отклоняется. В этом и суть, чтобы она не перестраивала саму модель иначе нет смысла ее обучать. Пока отклонения не критичны модель держится. В другом случае ей нужно время, чтобы проанализировать. Если объяснять по-простому, то есть пятна соответствия по которым она собирает итоговый вариант. Как пример, создание нового лица человека из трех картинок. Черты похожи на все картинки, но изображение каждый раз новое, тем не менее есть один вариант, который похож на все лица, а другой совершенно новый, но из старых данных. Но все изображения можно выставить по градиенту схожести. Если говорить о цене, то сеть формирует несколько моделей (очень очень много). В тот момент когда график цены расходится с представленной моделью. Сеть подбирает модель наибольшего соответствия из тех что смоделировала, но не представила как итоговый. Следующим этапом ИИ анализирует какие данные применялись для этой модели и выдвигает их в приоритет. Самые отдаленные не использует и исключает из обработки в дальнейшем. В итоге: ошибаясь большее количество раз, остаются только те «пятна», которые напрямую влияют на соответствие. Если писать о проблеме использования ИИ в трейдинге, то длинно получится. Время будет, пост напишу, если никто из участников разработки против не будет )

Tafaube, какая архитектура, на каких данных обучал, какой таргет был? Что то очень не похож твой прогноз на прогноз модельки. + Половина твоего сообщения полное заливалово — половина сообщения это то, что делается руками в state of the art. Вторая половина вообще не понятна: Ты как будто взял объяснения ГАНов, градиентных бустингов и смешал их в одну солянку… А называешь свою модель вообще сетью