Dada una lista de números a los que se ve pseudo-aleatorios (como números de lotería, los precios de las acciones, pseudo-aleatorio), es que es posible entrenar la red para intentar predecir los próximos números?
La red que sería más adecuado para esta tarea? Feedforward, recurrente o de cualquier otra red neuronal?
Especialmente el que va a trabajar sin memorizar el conjunto de entrenamiento completo, pero el único que puede encontrar algunos patrones o asociación estadística.
Usted probablemente tiene que empacar recursiva estructuras en finito-dimensional real vectores y los ha habido intentos. La precisión finita límites va tan lejos como la recursividad puede ir.
La limitación de feedforward redes neuronales se limita a finito de entrada y salida de los espacios, de manera recurrente puede ser más adecuado para esta tarea ya que, en teoría, proceso arbitrariamente largas cadenas de números, pero que tiene mucho más de las dificultades prácticas que feedforward de la red.
Este tipo de métodos son todavía necesita ser investigado.
Fuente: SAS FAQ
Cita:
Ha habido intentos de pack recursiva estructuras en finito-dimensional real vectores (Blair, 1997; Pollack, 1990; Chalmers, 1990; Chrisman, 1991; de la Placa, 1994; Hammerton, 1998). Obviamente, la precisión finita de los límites de lo lejos que la recursividad puede ir (Hadley, 1999). La practicidad de estos métodos está abierto a debate.
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