Diskussion zum Artikel "Neuronale Netzwerke: Von der Theorie zur Praxis" - Seite 8

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Toller Artikel!!!
Nur die Frage nach einem Beispiel für ein System aus 2 oder mehr Neuronen bleibt offen.


Vielleicht hat jemand ein einfaches Beispiel für einen 2, 3 Neuronen-Berater?

 
sigma7i:

Toller Artikel!!!
Nur die Frage nach einem Beispiel für ein System aus 2 oder mehr Neuronen bleibt offen.


Vielleicht hat jemand ein einfaches Beispiel für einen Berater mit 2 oder 3 Neuronen?

Ich hatte vor, einen zweiten Artikel zu diesem Thema zu schreiben, aber ich habe noch keine Zeit.

Versuchen Sie diesen Entwurf

double out_net; //Netzergebnis
double out[2];  //Ergebnisse der ersten Schicht von Neuronen

out[0]=CalculateNeuron(inputs0,weight0); //Berechnung des ersten Neurons in der ersten Schicht
out[1]=CalculateNeuron(inputs1,weight1); //Berechnung des zweiten Neurons in der ersten Schicht
out_net=CalculateNeuron(out,weight2);    //Berechnung des Ausgangsneurons des Netzes
Ich denke, die Idee ist klar.
 
fyords:

Versuchen Sie diesen Entwurf.

Ich denke, Sie haben die Idee.

Es ist sehr klar, danke!

Hier stellt sich heraus, dass sich die Anzahl der Gewichtskoeffizienten mit jedem Neuron verdoppelt, aber das ist eine Frage der Kreativität :).

Ich werde auf den Artikel warten!

 
MetaQuotes:

Neuer Artikel Neuronale Netze: Von der Theorie zur Praxis ist veröffentlicht:

Autor: Дмитрий

Sehr geehrte Damen und Herren, vielen Dank für den Artikel, wäre es möglich, dass Sie die (,) Kommas in Fließkommas umwandeln?

733,562 658,29

733.562 658.29
 

Dies ist ein großartiger Artikel, gut gemacht.

Ich habe einige Fragen aber...

In Ihrem 1 Neuron Beispiel die Eingabe ist die letzten 10 Periode Werte des RSI-Indikators. Daher ist die Ausgabe für dieses Neuron wird einfach eine anspruchsvolle Form der gewichteten Durchschnitt für die letzten 10 RSI-Werte, ist dies, wie Sie Indikator Daten in der Realität verwendet werden vorstellen würde?

Zum Beispiel, wenn ich 3 Indikatoren als Eingänge verwenden wollte, würden Sie erwarten, 3 Neuronen in der Art und Weise in Ihrem Artikel Kaskadierung zu einem 2. Schicht Neuron zu implementieren, oder würden Sie einfach den letzten Wert von jedem der 3 Indikatoren als Eingabe in ein einzelnes Neuron verwenden?

Meine andere Frage lautet: Müssten Sie in einem mehrschichtigen Netzwerk die Daten aus der ersten Schicht für die Eingabe in die zweite Schicht noch normalisieren, da sie ohnehin im Bereich -1,1 oder 0,1 liegen werden?

Vielen Dank!

 

Hat jemand versucht, die Ergebnisse zu emulieren?

Alle meine Versuche führen zu einem Abwärtssaldo bei den Forward-Ergebnissen.

Auch die Anzahl der verarbeiteten Ticks stimmt nicht überein - es ist fast die Hälfte von dem, was auf dem Bild angezeigt wird.

Eine Sache, die mir aufgefallen ist: die Anzahl der Ticks 17331 aus dem Zeitraum zwischen 2012.01.02 und 2012.09.14 stimmt genau überein, wenn ich die Forward-Option deaktiviere. Hmmm ...

 

Ein guter Artikel, der das Grundkonzept neuronaler Netze leicht verständlich macht . Er hat mir sehr geholfen. Ich danke Ihnen!

[Gelöscht]  

Vielen Dank.
Ein interessantes Beispiel, das das Konzept nutzt. https://www.mql5.com/de/code/1649

Bollinger Band Width calculation with Neural Network using
Bollinger Band Width calculation with Neural Network using
  • Stimmen: 14
  • 2013.04.16
  • surubabs
  • www.mql5.com
This Expert Advisor works with Neural Network method
 
MetaQuotes:

Neuer Artikel Neuronale Netze: Von der Theorie zur Praxis wird veröffentlicht:

Autor: Дмитрий

Das beste Beispiel auf der Grundlage des Artikels ist https://www.mql5.com/de/code/1649,

Die meisten Händler, die Bolinger Bands verwenden, sind auf der Suche nach Bollinger Breite basierte EA,

Die EA, die ich gepostet haben, geben Breite von Bollinger Band, es dosent verwenden Sie alle iCustom Indikatoren, alle die Berechnung wurde auf der Grundlage von Bollinger Band Indikator getan,

Mit der Verwendung von Neural Network-Methode, können Sie sehen, dass die Breite EA Handel, wenn seine ausbrechen.

Realy interessant ist es beobachten Sie es selbst.

Bollinger Band Width calculation with Neural Network using
Bollinger Band Width calculation with Neural Network using
  • Stimmen: 14
  • 2013.04.16
  • surubabs
  • www.mql5.com
This Expert Advisor works with Neural Network method
 

Toller Artikel. Allerdings führt diese Methode Sie zu einem Ergebnis, Kurvenanpassung. Schließlich, reales Konto Live-Tests können Enttäuschung sein. Die Informationen in diesem Artikel ist wertvoll für diejenigen, die zu verstehen, wie man in AI beginnen will, aber sie müssen einen besseren Weg der Umsetzung zu vermeiden, sich von Kurvenanpassung Methoden zu finden. Jedes Handelssystem muss in der Lage sein, einige dynamische Parameter zu verwenden, die die sich ändernden Bedingungen des Marktes widerspiegeln. Andernfalls wird EA in kürzester Zeit veraltet sein und Ihr Konto auf Null setzen. Die Eingaben müssen also sehr sorgfältig gestaltet werden. Das Wichtigste ist die Gestaltung der Inputs und Sie müssen wissen, wie der Output aussehen soll. KI bedeutet nicht, dass Sie irgendeinen Input geben und einen großartigen Output erhalten. KI-Entwickler haben ein sehr gängiges Wort: "GARBAGE IN, GARBAGE OUT".

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