Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 2): Entrenamiento y prueba de la red" - página 4

Nuevo comentario
 

En hora buena, Dmitry.

Si el tema no está cerrado quiero darte una idea (y sale de tu aplicación de joyas " Personalizado evento"), aquí está su esencia:

Durante el funcionamiento de la" Red Neuronal" yaentrenada, añade"Objetos" al gráfico con el ratón. Cada objeto/definido es una señal para la Red Neuronal.

Por ejemplo...

- al añadir un"Rectángulo", la Red Neuronal recibe una señal - Aquí (en opinión del "Maestro") debe habilitarse el módulo de la Red Neuronal para acciones en la "pared lateral";

- al añadir"Flechas" - Aquí (según el "Host") debería haber una Entrada en posición (la dirección depende del tipo de flecha);

- ...

y así sucesivamente.

Al recibir correcciones "humanas" en el proceso, la Red realiza cambios y tiene en cuenta las correcciones de los usuarios en sus próximas recomendaciones.

Comprensiblemente, esto es duro para la máquina.....

Archivos adjuntos:
xidkt9.JPG  31 kb
 
hola, realmente un artículo muy útil.
Tengo una pregunta,

¿cómo el EA abrir una posición de compra o venta después del entrenamiento?
Quiero saber la exactitud de esta red neuronal
 
KrisnaMT5 red neuronal

Después del entrenamiento puede utilizar la red neuronal como indicador para generar señales para hacer operaciones.

 

Buenas tardes

Por favor, ayúdenme a entender estas preguntas:

1. ¿Es un proceso de aprendizaje sin fin?

2. Cómo puede el robot operar utilizando los resultados de su aprendizaje?

3. 3. ¿Dónde puedo ver a qué conclusiones ha llegado el robot como resultado del aprendizaje?

4. 4. ¿Puede el robot aprender y operar en paralelo?

Le agradecería su ayuda.

 

Hay errores en MT -> herramientas -> expertos:

1. Fractal - 2022.08.26 08:05:33.239 Fractal(EURUSD,H1) OnInit - 131 -> Error de lectura EURUSD_PERIOD_H1_ 5fr_ea.nnw prev Net5004

2. Fractal_2 - 2022.08.26 08:05:42.389 Fractal_2 (EURUSD,H1) CNet::feedForward - 418 -> Diferente tamaño de la capa inpur(238) y datos de entrada(240) - 20 mensajes por segundo.

También Fractal se entrena mucho más lento que Fractal_2. En Fractal el número de Error, Undefine y foracast aumenta con cada % pasado, mientras que en Fractal_2 Undefine empieza desde 100% y disminuye gradualmente.

¿Esto hay que arreglarlo o es normal?

 
uNique8 #:

Hay errores en MT -> herramientas -> expertos:

1. Fractal - 2022.08.26 08:05:33.239 Fractal (EURUSD,H1) OnInit - 131 -> Error de lectura EURUSD_PERIOD_H1_ 5fr_ea.nnw prev Net5004


Esto informa que la red pre-entrenada no está cargada. Esto es normal en el primer arranque. Debe prestar atención a este mensaje si ya ha entrenado un modelo y en la segunda ejecución el Asesor Experto no pudo cargarlo.

 
uNique8 #:

Hay errores en MT -> herramientas -> expertos:

2. Fractal_2 - 2022.08.26 08:05:42.389 Fractal_2 (EURUSD,H1) CNet::feedForward - 418 -> Diferente tamaño de la capa inpur(238) y datos de entrada(240) - 20 mensajes por segundo


Compruebe lo que está alimentando a la entrada del modelo. Este mensaje indica diferentes tamaños de matriz.
 
uNique8 #:

¡Buenas tardes!

Por favor, ayúdenme a entender estas preguntas:

1. ¿Es un proceso de aprendizaje interminable? - El proceso de aprendizaje termina cuando se alcanzan los objetivos. Puede ser un número finito de iteraciones o alcanzar un nivel de error deseado.

2. ¿Cómo puede el robot operar utilizando los resultados de su aprendizaje? - El modelo puede utilizarse como generador de señales de negociación.

3. ¿Dónde puedo ver a qué conclusiones ha llegado el robot como resultado del entrenamiento? - ¿Qué quiere decir con "qué conclusiones"?

4. ¿Puede el robot aprender y operar en paralelo? - Potencialmente sí. Depende del algoritmo de construcción del EA.

Le agradecería su ayuda.

Respuestas arriba en el texto.
 

¿Podría ayudarme a resolverlo?



 
Guilherme Mendonca #:

¿Podría ayudarme a resolverlo?



Hola, elimine "const" en los parámetros de los métodos feedForward y calcHiddenGradient


123456
Nuevo comentario