"New Neural" ist ein Open-Source-Projekt für neuronale Netzwerke für die MetaTrader 5-Plattform. - Seite 95
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Beschreibung eines Neurons und einer Schicht:
Meine Interpretation weicht etwas von der biologischen Sichtweise ab
Das Neuron selbst ist ein einfacher Umsetzer von Eingabe x zu Ausgabe y. Das Neuron in meinem Schema hat keine Synapsen. Es gibt nur Eingabe (x), Ausgabe (y), Fehler (e) und Schwellenwert (t). Fehler sind eine intrinsische Eigenschaft des Neurons, die für das Lernen notwendig ist. Optional kann sie zur Visualisierung durch Iterationen verwendet werden.
Identische Neuronen können zu einer Schicht zusammengefasst werden. Eine Schicht ist ein Satz (Vektor) von identischen Neuronen.
Die Eingänge und Ausgänge der Neuronen bilden den Eingangs- und Ausgangspuffer der Schicht. Ein Puffer ist eine separate Einheit, die dazu dient, die Neuronen mit den Synapsen zu verbinden, und ist ein Abstandshalter zur Vereinfachung des Kommunikationsschemas.
Das Kombinieren von Neuronen ermöglicht in vielen Fällen den Übergang zur Vektor-Mathematik und vereinfacht und beschleunigt oft den Vorgang.
Die Schicht besteht aus mindestens einem Neuron.
...
Die eigentliche Frage ist also, warum die Menschen es nicht nutzen? Stimmt etwas nicht mit ihr?
Einige Leute benutzen, schreiben sie in ihren privaten Nachrichten
aber niemand weiß, wie man Muster auf dem Markt erkennt, d.h. auf, fast, SB. Und das ist ein großes Problem für jede ML-Strategie, über das man nachdenken muss und sonst nichts.
Experten befragen. Was ist ein "Neuron" im programmatischen Sinne? Wie sehr ähnelt sie einer gewöhnlichen Funktion? Es gibt auch eine Eingabe, Umwandlung und Ausgabe von Werten. Was ist der Unterschied zwischen einem "Neuron" und einer Funktion?
Die Funktion ist. Zunächst steigt sie stark an, dann langsam. Ähnlich wie ein Logarithmus. Und die Synapse ist der Input. Das Axon ist der Ausgang. (oder andersherum))
Manche Leute benutzen es, sie schreiben persönlich
aber niemand weiß, wie man Muster auf dem Markt isoliert, d.h. in, fast, SB. Und das ist der größte Engpass für jede ML-Strategie, und es ist etwas, worüber man nachdenken muss und nichts anderes.
Wenn alles von SB abhängt, dann wird nichts funktionieren.
Wenn es nur um SB geht, dann wird nichts funktionieren.
aus diesem Grund funktioniert für niemanden etwas
Die Funktion ist. Zunächst steigt sie stark an, dann langsam. Ähnlich wie ein Logarithmus. Und die Synapse ist der Input. Das Axon ist der Ausgang. (oder andersherum))
Was gibt es da zu besprechen? Als ein Wettbewerb für genetische Algorithmen angesetzt wurde, wurden 90% des Forums hysterisch, als ob das möglich wäre, es stellte sich heraus, dass niemand wusste, was das ist, ganz zu schweigen davon, dass sie ihre eigene Implementierung hatten oder zumindest versuchten, eine zu erstellen... aber hey, wie viel Spaß hatten alle!
Ja... es war ein episches Fiasko... in jeder Hinsicht... Ich bin wahrscheinlich auch ein schlechter Organisator.
Manche Leute benutzen es, sie schreiben persönlich
aber niemand weiß, wie man Muster auf dem Markt isoliert, d.h. in, fast, SB. Und das ist ein großer Engpass für jede ML-Strategie, über den man nachdenken muss, sonst nichts.
Maxim, bis die Zeit zwischen den BP-Werten in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist wird und das Netz die Marktzyklen berechnet (was es getan hat, das versichere ich Ihnen) - wird nichts funktionieren. Sie sollten Stichproben von einer Handelssitzung bis zu einem Jahr suchen. Die Stichprobe solltegenau dem Zeitraum entsprechen und nichts anderes.
Es ist die Zeitstruktur, in der sich der Markt BP von SB unterscheidet, ich habe das schon oft geschrieben.
Aus diesem Grund funktioniert nichts für jeden.
Sagen wir: "Funktioniert fast nicht"... und das ist das, was von dem ganzen "Funktioniert nicht" übrig ist, und es bleibt übrig, die Reste zusammenzukratzen.
Ich meinte nicht eine mathematische Funktion, sondern eine Programmfunktion. Ein Neuron als Software-Entität unterscheidet sich konzeptionell von einer Software-Funktions-Entität, die Parameter entgegennimmt, sie umwandelt und das Ergebnis ausgibt.
Das ist nicht anders. Es handelt sich um eine gewöhnliche Funktion. Eingabe eines Parameters, Ausgabe eines Wertes.