Как определить, что нейронка действительно предсказывает, есть ли генератор именно случайных, а не псевдослучайных чисел?
Есть нейронка, которая была обучена на временном ряду цены закрытия (1М 1,4 млн. строк), потом на ее предикт подаем датасет с 15М (93К ) ниже 500 последних цен. Получаем достойный предикт. Затем генерируем случайный датасет на то же количество строк и получаем следующий ряд. И его отправляем на предикт. Ожидалось, что будет точность в районе 0,5, но она чуть больше. Не означает ли это, что сетка пытается вытащить закономерность генератора, так как последний все таки генерирует псевдослучайные числа? И если генератор полностью случайных чисел, что бы на нем свои 0,5 получить?
В принципе и так видны повторяющиеся фрагменты в псевдослучайной генерации:
В своё время я занимался спец. аппаратурой для шифрования и для генерации "серьёзных" ключей датчик псевдослучайных чисел не годится. Обычно для этого используются аппаратные датчики случайных чисел асинхронно подключаемые к компьютеру, где выполняются алгоритмы шифрования. Проблема верификации случайности - это неразрешимая задача, поэтому обычно проверяется сам датчик на предмет каких-либо скрытых закономерностей.
Кстати, идею датчика для устройства с камерой я забрасывал в сообщество программистов, чтобы её покритиковали. Но показалась удачной ))
Суть её в том, что за основу формирования случайного числа берётся сигнатура значений на ПЗС матрице камеры. Даже шума матрицы при прикрытой камере хватает, чтобы получить случайное число, значительно более "случайное", чем это сделает датчик пседослучайных ))
Плохо представляю, чем пользуется "нейронка", но нужно что-то внешнее и асинхронное.
Спасибо! Похоже эту нейронку проще использовать как индикатор случайности для генератора. :-)
В операционках часто есть случайные функции для целей безопасности. Например, в Линуксе это /dev/random. Он основан не на алгоритме, а на пуле событий с драйверов устройств. В случае с десктопом, он зависит в том числе от... Читать далее
1 эксперт согласен
Эмиль Пилецкий
6 окт 2022подтверждает
Да, лучше чем /dev/random на обычном ПК не найти.
Скорее всего, это эффект недостаточной длины генерированного случайного датасета для прогноза.
Как я понял, здесь решается задача бинарной классификации направления изменения цены. К сожалению, ничего не сказано про то, какая... Читать далее
Эксперт по оптимизации инвестиционного портфеля и прогнозированию биржевых цен.
Перейти на forecast.nanoquant.ru
А число Пи или е?
Разработчик встроенных систем, немного радиолюбите... · 25 сент 2022 · vladimir-coslow.narod.ru/index.html
Нейронки - предмет темный, теория распространяется не дальше, чем на 3-слойные перцептроны, а глубже копать - уже почти чистое искусство.
Но генераторы "именно случайных, а не псевдослучайных чисел" существуют. Причем... Читать далее
Чтобы ни дня в жизни не работать, на практике совмещаю работу с хобби.
Перейти на vladimir-coslow.narod.ru/index.html
Спасибо! Мне вот коллеги подсказали, что нейронка как раз и вытаскивает алгоритм генератора, слабо, но если... Читать дальше
Все генераторы используемые в вычислениях псевдослучайны. Ну даже по логике прикиньте. Вычисления "случайного" числа проводится по определённому алгоритму, в принципе значит последовательность предсказуема.
Я как раз о том же. Народ предлагает собрать аппаратный генератор. :-)