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PNN Neural Network Class:

Diese Klasse realisiert ein probabilistisches neuronales Netzwerk (Probabilistisches Neuronales Netzwerk - PNN)

Autor: Yury Kulikov

 

Hallo Yury Kulikov

0 - das Lernen des Netzes ist abgeschlossen und das Lernergebnis kann durch die Klassenvariable überprüft werden: mse - Lernfehler, epoch - Anzahl der durchgeführten Lernzyklen;

können Sie mir sagen, 'mse - Lernfehler ' allgemein zwischen Hexe Intervall ?? Ich teste ein und erhalten die MSE=7.218702473434161e-008, ist es in Ordnung ??

Ich danke Ihnen vielmals!


 
qingyouwei:
Weniger MSE ist besser. Aber man muss bedenken, dass ein sehr kleiner Fehlerwert auf eine Umschulung des Netzes hinweisen kann.
 

Yurich:
MSE less is better. But one must bear in mind that a very small error value can indicate retraining network.

Vielen Dank, aber ich kann keinen kleinen Fehlerwert erhalten, in der Klasse "class_pnn", wie haben Sie leanning beenden? kann es eine lange Zeit berechnen lassen, um einen kleinen Fehlerwert zu erhalten?

 


qingyouwei: 

... Ich teste einen und erhalte den MSE=7.218702473434161e-008 , ist das in Ordnung?

Dies ist ein recht kleiner Fehler.

Fehler und Lernzeit hängen von den vorbereiteten Daten für das Training ab. Die Aufbereitung der Daten ist ein separates Thema und muss vor der Anwendung neuronaler Netze untersucht werden.

 
Gibt es ein Beispiel für die Verwendung?
 

Sehr schön. Noch schöner ist, dass es auch in MT4 perfekt funktioniert.

Bei einer großen Anzahl von Proben wird das Netzwerk ziemlich groß, weil es alle Trainingsproben speichert. Eine nützliche Ergänzung wäre eine Funktion zum Verkleinern des Netzwerks, indem alle Stichproben entfernt werden, die den Gesamtfehler erhöhen.

Eine weitere nützliche Ergänzung wäre die Möglichkeit, zu einem späteren Zeitpunkt neue Trainingsproben hinzuzufügen.

Ich werde etwas Code beisteuern, sobald ich herausgefunden habe, warum ich von Zeit zu Zeit Nan-Werte für den mse erhalte.

 
Jimmy Tee:

Sehr schön. Noch schöner ist, dass es auch in MT4 perfekt funktioniert.

Bei einer großen Anzahl von Proben wird das Netzwerk ziemlich groß, weil es alle Trainingsproben speichert. Eine nützliche Ergänzung wäre eine Funktion zum Verkleinern des Netzwerks, indem alle Stichproben entfernt werden, die den Gesamtfehler erhöhen.

Eine weitere nützliche Ergänzung wäre die Möglichkeit, zu einem späteren Zeitpunkt neue Trainingsproben hinzuzufügen.

Ich werde etwas Code beisteuern, sobald ich herausgefunden habe, warum ich von Zeit zu Zeit Nan-Werte für den mse erhalte.

Von Zeit zu Zeit erhalte ich auch mse = NaN. Dies geschieht völlig zufällig, was irgendwie seltsam ist. Ich werde einen Blick auf den Code werfen, um zu sehen, was der Fehler sein könnte...

 
Wie kann ich diese Klasse in einen EA umwandeln?
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