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Redes neurais de Maneira Fácil (Parte 6): Experimentos com a taxa de aprendizado da rede neural
Anteriormente, nós consideramos vários tipos de redes neurais junto com suas implementações. Em todos os casos, as redes neurais foram treinadas usando o método gradiente descendente, para o qual nós precisamos escolher uma taxa de aprendizado. Neste artigo, eu quero mostrar a importância de uma taxa corretamente selecionada e o seu impacto no treinamento da rede neural, usando exemplos.
Como testar um robô de negociação antes da compra
A compra de um robô de negociação no Mercado MQL5 apresenta uma vantagem distinta em relação a todas as outras opções similares - um sistema automatizado oferecido pode ser inteiramente testado diretamente no terminal MetaTrader 5. Antes da compra, um Expert Advisor pode e deve ser cuidadosamente executado em todos os modos não favoráveis no Strategy Tester integrado para que você entenda completamente o sistema.
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- PivotPoint Este indicador baseia em pontos pivot, resistências e suportes.
- Volume Profile + Range v6.0 Indicador Volume Profile + Range v6.0 (anteriormente chamado de TPO). Distribuição das negociações por níveis de preços num determinado intervalo de tempo. Ele é mostrado como um histograma.
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Publicado o artigo "Abordagem ideal para desenvolver e analisar sistemas de negociação".
Neste artigo, além de tentar apresentar que critérios usar ao escolher um sistema ou sinal para investir seu dinheiro, aventurar-me-ei a mostrar qual é a melhor abordagem para desenvolver sistemas de negociação, e explicar por que isso é tão importante ao operar moedas.
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Publicado o artigo "Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation".
Recentemente, ao aumentar a popularidade desses métodos, tantas bibliotecas foram desenvolvidas em Matlab, R, Python, C++, e etc, que recebem o conjunto de treinamento como entrada e constroem automaticamente uma Rede Neural apropriada para o suposto problema. Vamos entender como funciona um tipo básico de Rede Neural, (Perceptron de um único neurônio e Perceptron Multicamadas), e um fascinante algoritmo responsável pelo aprendizado da rede, (Gradiente descendente e o Backpropagation). Tais modelos de rede serviram de base para os modelos mais complexos existentes hoje.
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Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos".
Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.
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