Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 592
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Ja, ich bin gerade alle möglichen Artikel durchgegangen, um zu sehen, was es Interessantes zu diesem Thema gibt :) Nun, der Hauptvorteil gegenüber MLP, so wie ich es verstehe, ist die Geschwindigkeit und die minimalen Einstellungen (hier sind sie überhaupt nicht) und dass diese Netze fast nicht neu trainiert werden
Nun, und Gaußsche F-Kräfte werden anstelle von Stydent-Kräften verwendet. Für jede Eingabe wird eine Scheitelpunktdichtefie erstellt, dann werden die Ergebnisse am Ausgang linear summiert
Übrigens, PNN und GRNN sind in mql-Form verfügbar, aber ich habe sie noch nicht ausprobiert und nicht mit MLP verglichen
https://www.mql5.com/ru/code/1323
Nun, endlich spuckt auf diese MKL-Tricks. Es gibt eine professionelle Software, die von Tausenden von Anwendern getestet wurde und die sie verwenden. Imho.
Ich stimme zu.
Wenn ich Maxim wäre, würde ich alle seine interessanten Erkenntnisse zu Papier bringen, und für die spezifische Gralsentwässerung würde ich Visim oder etwas Ähnliches verwenden.
Ich unterstütze Sie.
Wenn ich Maksim wäre, würde ich alle seine interessanten Erkenntnisse als Artikel verfassen und Wissim oder etwas Ähnliches für die spezifische Gralsentwässerung verwenden.
Geben Sie endlich diese MKL-Tricks auf. Nehmen Sie eine professionelle Software, die von Tausenden von Benutzern getestet wurde, und verwenden Sie sie. Imho.
Ich mache meine eigenen, rein für TC :) es wird sogar Speicher-Elemente (Verzögerungen), wie Rekursion (ein wenig) :) es ist einfach, ich meine, machen Sie eine beliebige Gitter-Architektur, schwieriger, einen Löser wie Backprops zu machen, aber Sie können in der Optimierer, wenn Gewichte sind nicht viel
dies ist nur ein Beispiel, Sie können sich den Code ansehen, um zu sehen, wie Backprops implementiert werden und die NS
Ich mache meine eigenen, rein für TC :) es wird sogar Speicher-Elemente (Verzögerungen), wie Rekursion (ein wenig) :) es ist einfach, ich meine, machen Sie eine beliebige Gitter-Architektur, schwieriger, einen Löser wie Backprops zu machen, aber Sie können in der Optimierer, wenn Gewichte sind nicht viel
Dies ist nur ein Beispiel, Sie können sich den Code ansehen, um zu sehen, wie die Backups implementiert sind und die NS
Nun, imho gibt es keinen Grund, ein Funkamateur zu sein - die Zeit ist anders. Weder Sie noch ich werden das professionell tun.
Ich repariere zusammen mit einem Freund Satellitenkommunikationssysteme. Und sie sind fast die einzigen in der Russischen Föderation. Nun, so etwas kann man nicht machen (ich meine herstellen)... Die Zeit der Funkamateure ist vorbei.
Nun, imho gibt es keinen Grund, ein Funkamateur zu sein - es ist eine andere Zeit. Es ist nicht so, dass Sie oder ich das noch professionell machen können.
Mein Freund und ich reparieren Satellitenkommunikationssysteme. Und sie sind fast die einzigen in der Russischen Föderation. Nun, so etwas kann man nicht machen (ich meine herstellen)... Die Zeit der Funkamateure ist vorbei.
jetzt wird alles von Robotern gemacht :) wir sollten Roboter machen, die Roboter machen, die Dinge machen
Ich verstehe, ich habe nur ein paar Ideen, es ist irgendwie kreativ ... keine spezifische Aufgabe, wie man es richtig macht
Jeder baut jetzt Roboter :) wir müssen Roboter bauen, um Roboter zu bauen, die Dinge herstellen
Ich verstehe schon, es gibt nur ein paar Ideen, das ist irgendwie kreativ
Ich spreche nicht von Kreativität. Aber verwenden Sie dafür professionelle Software, keine Bastelarbeiten. Aber ich bestehe nicht darauf. Das ist Sache des Anbieters).
Ich habe oben einen Link zu PNN in Python gepostet. Wahrscheinlich haben sie es nicht verstanden).
Konzentrierte Vorwärtsausbreitungsnetze mit Zeitverzögerungen
Bei der Erkennung von Strukturmustern werden üblicherweise statische neuronale Netze verwendet. Im Gegensatz dazu erfordert die zeitliche Mustererkennung die Verarbeitung von Bildern, die sich im Laufe der Zeit verändern, und die Erzeugung einer Reaktion zu einem bestimmten Zeitpunkt, die nicht nur von den aktuellen, sondern auch von mehreren früheren Werten abhängt.
Gibt es so etwas? :) Genau diese Art von Architekturen funktioniert theoretisch auch bei Forex... aber man muss experimentieren. Das ist leicht zu bewerkstelligen: Fügen Sie einfach ein paar "interessante" Neuronen zu MLP hinzu oder kombinieren Sie 2 Modelle.
Nehmen Sie einfach PNN statt MLP, und schrauben Sie den Rest oben und an den Seiten fest.