Diskussion zum Artikel "Growing Neural Gas: Umsetzung in MQL5" - Seite 2

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Hallo!

Vielen Dank für die tolle Arbeit, das ist sehr spannend.

Können Sie den Expert Advisor für diesen Artikel herunterladen? Kann dies mit Strategy Tester getestet werden?

 
Interessanter Artikel!
Aber ziemlich alt - der Compiler wurde geändert und jetzt gibt der Code Fehler und Warnungen!
 

Sehr interessant,

Ich freue mich darauf, es zu implementieren und es anstelle eines festen neuronalen Netzes zu verwenden.

 
sigma7i:
Interessanter Artikel!
Aber er ist ziemlich alt - der Compiler wurde geändert und jetzt erzeugt der Code Fehler und Warnungen!
Die korrigierte Version ist veröffentlicht.
 

Hallo

ich frage, ob jemand von der Gemeinschaft Erfolg zu entwickeln EA mit GNG?

Ich frage, ob das Ergebnis gut ist?

danke

 
Gute Arbeit an der portugiesischen Version, aber ich denke, "Evolving Neural Gas" ist eine üblichere Übersetzung von GNG (Growing Neural Gas).
 
Jamel:

Hallo

ich frage, ob jemand von der Gemeinschaft Erfolg zu entwickeln EA mit GNG?

Ich frage, ob das Ergebnis gut ist?

Danke

Nun... nach was? fünf Monaten o_O ist niemand bereit, also kann ich das vielleicht selbst kommentieren.

In der Implementierung, die Sie in diesem Artikel gesehen haben, ist das NN eine selbstanpassende Variante eines so genannten radial-basierten Funktionsnetzes. Wenn Sie einen EA, der auf dem GNG-Algorithmus basiert, mit dem gleichen Typ EA vergleichen, der auf einem nicht-adaptiven Typ eines neuronalen Clusternetzes basiert, werden Sie höchstwahrscheinlich mit GNG bessere Ergebnisse erzielen als ohne GNG. Um also Ihre letzte Frage zu beantworten: Ja, das Ergebnis ist gut in dem Sinne, wie ich es gerade erklärt habe.

Was die erste Frage betrifft, so habe ich selbst EAs mit einem GNG darin entwickelt, und es hat mäßig gut funktioniert, yay. Für den täglichen Gebrauch bevorzuge ich jedoch andere Algorithmen, die in der Regel nicht-neural sind. Ich kann das damit untermauern, dass ANN immer eine "Black Box" darstellen, was bedeutet, dass man nicht wirklich versteht, was da drinnen vor sich geht, wenn es Eingabedaten verarbeitet. Das bedeutet, dass ANN nur dann ein Algorithmus der Wahl wäre, wenn man einen völlig unstrukturierten Datensatz mit absolut unbekannten intrinsischen Abhängigkeiten hätte, die das ANN irgendwie extrahieren soll. Anmerkung: ohne Aussicht auf ein genaues Ergebnis. In jedem anderen Fall, d. h. wenn Sie eine Vorstellung davon haben, wie die Abhängigkeiten in Ihrem Datensatz organisiert sein könnten, sollten Sie zunächst andere, deterministischere "White Box"-Möglichkeiten zur Strukturierung ausprobieren. Es gibt Tausende von ihnen.

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