文章 "神经网络变得轻松（第十一部分）：自 GPT 获取" 新评论 MetaQuotes 2021.04.26 11:44 新文章 神经网络变得轻松（第十一部分）：自 GPT 获取已发布： 也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。 在同一数据集上测试了新的神经网络类，该数据集在之前的测试中曾经用过：神经网络馈入 EURUSD，时间帧为 H1，最后 20 根烛条的历史数据。 测试结果证实了这个假设，即更多的参数需要更长的训练时间。 在第一个训练迭代，参数较少的智能交易系统展现出的结果更稳定。 然而，随着训练时间的延申，带有大量参数的智能交易系统会展现出更佳的数值。 通常，在 33 个迭代之后，Fractal_OCL_AttentionMLMH_v2 的误差降低到 Fractal_OCL_AttentionMLMH EA 的误差水平以下，且它会进一步保持低水平。 作者：Dmitriy Gizlyk 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
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也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。
在同一数据集上测试了新的神经网络类，该数据集在之前的测试中曾经用过：神经网络馈入 EURUSD，时间帧为 H1，最后 20 根烛条的历史数据。
测试结果证实了这个假设，即更多的参数需要更长的训练时间。 在第一个训练迭代，参数较少的智能交易系统展现出的结果更稳定。 然而，随着训练时间的延申，带有大量参数的智能交易系统会展现出更佳的数值。 通常，在 33 个迭代之后，Fractal_OCL_AttentionMLMH_v2 的误差降低到 Fractal_OCL_AttentionMLMH EA 的误差水平以下，且它会进一步保持低水平。
作者：Dmitriy Gizlyk