誤差の求め方

ネットワークの学習の度合を評価するための誤差の求め方を決めておく。 終値の素子の出力を $h$、教師信号を $h_t$ とする。また終値の誤差を $e_{rh}$ として終値の誤差を、

$$e_{rh} = \left\vert h_t - h \right\vert \\$$ (5.2)

で求めることにする。毎回の学習でこの誤差を1時間ずつ求めて平均し、各学習での誤差とする。 予測結果の誤差については予測値を $x$、実際の値を $t$、誤差を $E$として

$$E = t - x \\$$ (5.3)

という式で各時間の誤差を求める[7]。

同様に為替の実際の値を正規化し、正規化されている予測結果の誤差を求める。 正規化した実際の値を $n_r$、正規化された予測結果を $n_f$、誤差を $E_f$ とすると、式 (5.4)で表すことができる。 ここで $E_f$ を正規化誤差と呼ぶことにする。

$$E_f = n_r - n_f \\$$ (5.4)