OHLCFormer

أداة تدريب وتقييم الشبكات العصبية للتنبؤ بالبيانات المفتوحة منخفضة عن قرب (OHLC).

يوفر OHLCFormer واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام لنماذج النماذج الأولية والتدريب والتقييم لأداء مهام التنبؤ بالبيانات المفتوحة المنخفضة (OHLC).

ابدء

يمكنك العثور هنا على قائمة بالدفاتر الرسمية.

دفتر	وصف
معالجة البيانات	كيفية معالجة بياناتك وإنشاء مجموعة بيانات.
تدريب النموذج	كيفية إعداد وتدريب نموذج على مجموعة البيانات الخاصة بك.
تقييم النماذج	كيفية قياس النماذج مع OHLCFORMER.
قطع الأشجار	كيفية إعداد واستخدام مكونات التسجيل.

بنيات نموذجية

يوفر OhlCformer حاليًا البنية التالية:

1. تم إصدار FNET (من Google Research) مع الورقة FNET: خلط الرموز مع فورييه تحويلات جيمس لي ثورب ، جوشوا آينسلي ، إيليا إيكشتاين ، سانتياغو أونتون.
2. تم إصدار Bert (من Google) مع Paper Bert: قبل التدريب من محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة من قبل جاكوب ديفلين ، مينغ وي تشانغ ، كنتون لي وكريستينا توتانوفا.