Discusión sobre el artículo "Uso de modelos ONNX en MQL5"
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Artículo publicado Uso de modelos ONNX en MQL5:
ONNX (Open Neural Network Exchange) es un estándar abierto para representar modelos de redes neuronales. En este artículo, analizaremos el proceso de creación de un modelo CNN-LSTM para pronosticar series temporales financieras, y también el uso del modelo ONNX creado en un asesor experto MQL5.
Hay dos formas de crear un modelo: OnnxCreate para crear un modelo a partir de un archivo onnx y OnnxCreateFromBuffer para crearlo a partir de un array de datos.
Si el modelo ONNX se utiliza como recurso en un asesor, este deberá recompilarse tras cada cambio.
No todos los modelos tienen tamaños de tensor de entrada y/o salida totalmente definidos. Como norma general, la primera dimensionalidad es responsable del tamaño del paquete. Antes de iniciar el modelo, deberán especificarse explícitamente las dimensiones que se van a utilizar. Para ello, se necesitarán las funciones OnnxSetInputShape y OnnxSetOutputShape.
Los datos de entrada del modelo deberán prepararse del mismo modo en que se usaron para entrenar el modelo.
Autor: MetaQuotes