Pybrain : 완전 선형 네트워크

Question

현재 주가 예측을 위해 pybrain을 사용하여 신경망을 만들려고합니다. 지금까지 네트워크를 바이너리 출력으로 만 사용했습니다. 그 네트워크 sigmoid 내부 레이어 충분했지만 나는 이것이 가격 예측에 대한 올바른 접근 방법이라고 생각하지 않습니다. 문제는 내가 그런 완전히 선형 네트워크를 만들 때 항상

RuntimeWarning 같은 오류를 얻을입니다 : 오버 플로우가 backprop 훈련 동안 광장에서 발생했습니다.

이미 입력을 축소했습니다. 교육 세트 (교육 세트 당 50000 개의 항목)의 크기 때문일 수 있습니까? 이전에 이런 일을 한 사람이 있습니까?

Answer 1

가격 속성에 log()를 적용한 다음 모든 입력 및 출력을 [-1.1.1]로 스케일하십시오. 물론 네트워크 출력에서 ​​가격을 얻고 싶다면 역방향 log() with exp()