エポックごとに二乗和誤差を出力。徐々に減衰して0に近づく。print(result[i,0],result[i,1])#ファイル出力np.savetxt("error.csv",_error,delimiter=",")np.savetxt("result.csv",result,delimiter=",")ニューラルネットワークの入力は過去10日分の終値、出力は翌日の終値としています。正規化するのが良いのかわからなかったため、適当に150で割っています。このデータ自体はMT4というFX用のソフトを使って取得しています。実際に上記のプログラムで学習させた結果が以下です。上が誤差の推移、下が真値と推定値の比較です。見、良く予測できているように見えますが、実際には平均で0.5%ほど誤差があります。FXに使える程の精度ではありません。一部を使用するように以下の文を加えたのですが、何故か全データ学習した時より誤差は小さくなっていました。時間が短縮できて、誤差も小さくなるのは素晴らしいですが、理屈が分からずじまい。breakまた、活性化関数としてシグモイド関数も試してみましたが、計算時間が長くなってしまった上に、誤差が大きくなりました。ニューラルネットワークといえばシグモイドというイメージでしたが、今はReLUが最強?。はてなブログPro沖縄生まれ沖縄育ち(現在内地在住)のメカ屋さんのブログ。Financeから株価を取得してローソク足チャートを表示するM5StickCでスマートグラスを作ってみた。(1)月別アーカイブ参加グループテクノロジースターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。