Максим Припадчев, я сам скептически относился к сетям, никакого интеллекта у них нет. Они сейчас реально эффективнее за счёт большого количества нейронов и глубокого обучения. Настало время ими заняться. А в финансовой сфере попробовали уже все, задачка на миллиард баксов. Простых решений нет
Максим Припадчев, я на правом этапе буду использовать известные методы. Все равно их надо обучать и переобучать. Сеть может оказаться удобнее. Интересно что сетями начали больше интересоваться, когда она оказалась лучше для распознавания речи. хотя были уже эффективные алгориьы. Это меня сильно удивило
Максим Припадчев, конечно нейронная сеть не панацея. Это всего лишь система нелинейных уравнений . Но я хочу сочетать разные входные последовательности . Например цену и объем продаж. Я если использовать стакан цен, то входных серий может быть много . К тому же графические паттерны.
Александр Скуснов, это становится забавным. Я спрашиваю не соотношении наборов данных, а о разнице между валидационноми тестовом. Вы знаете ответ на вопрос?
imageman, га справляется лучше. Поэтому широко используется. Я думал соединить, но тут подсказали adam. Это разновидность статистического градиента. Наиболее широко испоьлзуетс в нс
Максим Припадчев, это методы Ньютона и сопряжённых градиентов . Быстро сходятся, для квадратичных функций за один шаг. если никакой гадости рядом нет то вроде хорошо было бы использовать .от дифференциальной эволюции отказываюсь. Надёжный но медленный
Тут написали что чаще используют afam, который отчасти статистический. Градиентный очень уязвим к оврагам и докалам. Дело не только в дииференцируемости