Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 2): Netzwerktraining und Tests" - Seite 4
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Falls das Thema noch nicht abgeschlossen ist, möchte ich Ihnen eine Idee geben (und die stammt aus Ihrer Schmuckanwendung " Benutzerdefinierte Ereignis"), hier ist ihre Essenz:
Während des Betriebs des bereits"trainierten neuronalen Netzes" fügen Sie dem Graphen mit der Maus"Objekte" hinzu. Jedes/definierte Objekt ist ein Signal für das Neuronale Netz.
Zum Beispiel...
- beim Hinzufügen eines"Rechtecks" erhält das Neuronale Netz ein Signal - hier soll (nach Meinung des "Masters") das Modul des Neuronalen Netzes für Aktionen in der "Seitenwand" aktiviert werden;
- beim Hinzufügen von"Pfeilen" - Hier sollte (nach Meinung des "Host") ein Eintrag in die Position erfolgen (Richtung hängt vom Pfeiltyp ab);
- ...
und so weiter.
Wenn das Netz dabei "menschliche" Korrekturen erhält, nimmt es Änderungen vor und berücksichtigt die Nutzerkorrekturen in seinen nächsten Empfehlungen.
Verständlicherweise ist dies für die Maschine schwierig.....
Nach dem Training können Sie das neuronale Netzwerk wie einen Indikator verwenden, um Signale für den Handel zu generieren.
Guten Tag!
Bitte helfen Sie mir, diese Fragen zu verstehen:
1. ist es ein nie endender Lernprozess?
2. Wie kann der Roboter mit den Ergebnissen seines Lernens handeln?
3. Wo kann ich sehen, zu welchen Schlussfolgerungen der Roboter als Ergebnis des Lernens gekommen ist?
4. Kann der Roboter parallel lernen und handeln?
Ich wäre Ihnen für Ihre Hilfe sehr dankbar.
Es gibt Fehler in MT -> Tools -> Experten:
1. fraktal - 2022.08.26 08:05:33.239 fraktal(EURUSD,H1) OnInit - 131 -> Fehler beim Lesen EURUSD_PERIOD_H1_ 5fr_ea.nnw prev Net5004
Fractal_2 - 2022.08.26 08:05:42.389 Fractal_2 (EURUSD,H1) CNet::feedForward - 418 -> Unterschiedliche Größe der Inpur-Schicht(238) und Eingabedaten(240) - 20 Nachrichten pro Sekunde.
Auch Fractal wird viel langsamer trainiert als Fractal_2. In Fractal steigt die Anzahl von Error, Undefine und foracast mit jedem übergebenen %, während in Fractal_2 Undefine bei 100% beginnt und allmählich abnimmt.
Muss dies behoben werden oder ist es normal?
Es gibt Fehler in MT -> Werkzeuge -> Experten:
1. fraktal - 2022.08.26 08:05:33.239 fraktal (EURUSD,H1) OnInit - 131 -> Fehler beim Lesen EURUSD_PERIOD_H1_ 5fr_ea.nnw prev Net5004
Diese Meldung besagt, dass das vorab trainierte Netz nicht geladen ist. Dies ist beim ersten Start normal. Sie sollten diese Meldung beachten, wenn Sie bereits ein Modell trainiert haben und der Expert Advisor es beim zweiten Start nicht laden konnte.
Es gibt Fehler in MT -> Werkzeuge -> Experten:
Fractal_2 - 2022.08.26 08:05:42.389 Fractal_2 (EURUSD,H1) CNet::feedForward - 418 -> Unterschiedliche Größe der Inpur-Schicht(238) und Eingangsdaten(240) - 20 Nachrichten pro Sekunde
Guten Tag!
Bitte helfen Sie mir, diese Fragen zu verstehen:
1. ist es ein nie endender Lernprozess? - Der Lernprozess endet, wenn die Ziele erreicht sind. Das kann eine endliche Anzahl von Iterationen sein oder das Erreichen eines gewünschten Fehlerniveaus
2. Wie kann der Roboter mit den Ergebnissen seines Lernprozesses handeln? - Das Modell kann als Generator von Handelssignalen verwendet werden
3. Wo kann ich sehen, zu welchen Schlussfolgerungen der Roboter als Ergebnis des Trainings gekommen ist? - Was meinen Sie mit "welche Schlussfolgerungen"?
4. Kann der Roboter parallel lernen und handeln? - Potentiell ja. Das hängt von dem Algorithmus der EA-Konstruktion ab.
Ich wäre Ihnen für Ihre Hilfe dankbar.
Können Sie mir helfen, dieses Problem zu lösen?
Können Sie mir helfen, dieses Problem zu lösen?
Hallo, entfernen Sie "const" in den Parametern der Methoden feedForward und calcHiddenGradient