Diskussion zum Artikel "Neuronales Netz in der Praxis: Das erste Neuron"

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Neuer Artikel Neuronales Netz in der Praxis: Das erste Neuron :

In diesem Artikel beginnen wir damit, etwas Einfaches und Bescheidenes zu bauen: ein Neuron. Wir werden es mit einer sehr kleinen Menge an MQL5-Code programmieren. Das Neuron hat in meinen Tests hervorragend funktioniert. Gehen wir in dieser Artikelserie über neuronale Netze ein wenig zurück, um zu verstehen, wovon ich spreche.

Wenn Sie die vorangegangenen Artikel aufmerksam lesen, werden Sie feststellen, dass wir bestimmte mathematische Manöver anwenden mussten, um die bestmöglichen Werte sowohl für die Konstante <a>, die die Steigung darstellt, als auch für die Konstante <b>, die den Achsenabschnitt bezeichnet, zu ermitteln. Diese Anpassungen ermöglichten es uns, die am besten geeignete lineare Gleichung zu finden. Wir haben zwei Methoden untersucht, um dies zu erreichen: eine durch Ableitungsberechnungen und die andere durch Matrixberechnungen.

Von diesem Zeitpunkt an sind solche Berechnungen jedoch nicht mehr sinnvoll. Das liegt daran, dass wir eine alternative Methode zur Bestimmung der Konstanten in unserer linearen Gleichung entwickeln müssen. Im vorherigen Artikel habe ich gezeigt, wie man die Konstante der Steigung findet. Ich hoffe, es hat Ihnen Spaß gemacht, mit diesem Code zu experimentieren, denn jetzt werden wir uns an eine etwas komplexere Aufgabe machen. Dieser nächste Schritt ist zwar nur eine kleine Herausforderung, eröffnet aber zahlreiche Möglichkeiten. In der Tat könnte dies der interessanteste Artikel in unserer Serie über neuronale Netze sein, da alles, was folgt, wesentlich einfacher und praktischer wird.

Autor: Daniel Jose