Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 602
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En cuanto al interés, tal vez has oído hablar de los gráficos de TensorFlow, los búferes de protocolo, la generación de código para diferentes plataformas y lenguajes, es decir, esencialmente de bajo nivel, por lo que hago lo mismo, sólo que para mi lenguaje NS y MQL.
No sólo he oído hablar de él, sino que lo uso. Pero con el lenguaje R para la ejecución en MT. Así que tenemos un enfoque y una dirección diferentes. Mis desarrollos no le serán útiles. Probablemente no te hayas enterado: Hlaiman EA Generator.
He oído hablar de él, lo he leído. No es el camino que quiero seguir.
Visualización de gráficos, topologías NS, serialización, formatos ProtoBuf, procesamiento por lotes e importación/exportación de arrays n-dimensionales Pesos NumPy de NS, etc.
Si tiene esa información o experiencia en su realización, estaría dispuesto a discutirla con usted.
Lo repetiré una vez más. Tenemos un enfoque y una dirección diferentes. Mi experiencia no le servirá de nada.
Buena suerte
Tal vez, por el contrario, nuestros desarrollos le sean útiles, por ejemplo el Generador de EAs de Hlaiman con consolas Python y R - entorno integrado que contiene elementos de TensorBoard y RStudio, componentes nativos de NS y conecta con terminales MT4, MT5 vía DLL, NamedPipes y REST.
Vamos, Mikhail.
pero es una máquina virtual, y usan su propia gpuha).
Eso me recuerda. He visto este proyecto. Estoy seguro de que en estos proyectos es posible crear y guardar, así como intercambiar modelos antes de querer enseñarlos. Porque a la hora de la verdad este recurso no ha funcionado. Hay un litro sobre el tema ... Léalo...
Eso me recuerda. He visto este proyecto antes. Estoy seguro de que estos proyectos tienen la capacidad de crear y guardar, así como de intercambiar modelos antes de querer enseñarlos. Porque a la hora de la verdad este recurso no ha funcionado. Hay un litro sobre el tema ... ...para leer...
Hay código Python estándar, la interfaz se aprende en 15 minutos. Por lo menos, entendí todo de una vez aún sin saber muy bien de python... Lo básico de python se aprende en varios días. Todo lo demás - los liberales del modus operandi. En resumen, es muy fácil empezar. Pero si no estás seguro de para qué lo necesitas - es mejor no involucrarse :) Sólo estoy aprendiendo diferentes redes neuronales allí.
Deberías, porque estás atado a un predictor y no sabes lo básico para poder empezar. Se necesita al menos un año para aprender lo básico sin tener conocimientos de matemáticas.
La ventaja es que no necesitas instalar el entorno en tu ordenador y no lo necesitas para investigar o estudiar el idioma.
por ejemplo el terwer bayesiano - ¿sabes cómo funcionan las NS en esencia? sobre las distribuciones a priori y a posteriori allí, la paradoja de Monty Hall, los métodos de entrenamiento... O en qué se diferencia la SVM de la RBMhay un código python estándar, la interfaz se aprende en 15 minutos. Al menos entendí todo de una vez, incluso sin saber bien de python... lo básico de python se aprende en unos días. Todo lo demás - los liberales del modus operandi. En resumen, es muy fácil empezar. Pero si no estás seguro de para qué lo necesitas, es mejor que no te metas :) Yo sólo estoy estudiando diferentes redes neuronales allí.
Deberías, porque estás atado a un predictor y no sabes lo básico para poder empezar. Se necesita al menos un año para aprender lo básico sin conocimientos de matemáticas.
el lado positivo es que no tienes que instalar el entorno en tu ordenador y no lo necesitas para ninguna investigación o aprendizaje de idiomas
¿De qué estás hablando? Conozco los fundamentos de la MdD bastante bien. Otra cosa es la sintaxis de Python, etc. De acuerdo. Quiero comprobar los servicios públicos, cómo construyen los modelos y si son mejores que los míos en OOS. Ahí ya puedo sacar conclusiones. Teóricamente es posible replicar los principios básicos del optimizador para hacer una característica comparativa adecuada....
¿Qué estás haciendo? Conozco los fundamentos de la MdD bastante bien. Otra cosa es la sintaxis de Python, etc. De acuerdo. Quiero comprobar los servicios públicos, cómo construyen los modelos y si son mejores que los míos en OOS. Ahí ya puedo sacar conclusiones. Teóricamente es posible repetir los principios básicos del optimizador para que la característica comparativa sea adecuada....
Bueno, para repetir el optimizador hay que estudiar toda la teoría, incluidas las probabilidades... Esas cosas no se entienden con un chasquido de dedos )
Están escritas por gente terriblemente inteligente )
Iván, por ejemplo, escribió su Hlaimann ... eso es un fastidio, intenta escribir algo así :)
¡Tú y yo, los usuarios sólo podemos envidiarte en silencio y aprender lo básico!
Bueno, para replicar un optimizador hay que estudiar toda la teoría, incluidas las probabilidades... esas cosas no se realizan con un chasquido de dedos )
Están escritas por gente muy inteligente )
Iván, por ejemplo, escribió su Hlaimann ... eso es un fastidio, intenta escribir algo así :)
Tú y yo, usuarios como nosotros, sólo tenemos que envidar en silencio y aprender lo básico.
Lo principal es entender el principio del enfoque. La aplicación será diferente para cada uno....
Lo principal es entender el principio del enfoque. La aplicación será diferente para cada uno....
el principio del enfoque es todo matemático no intuitivo :)
ejemplo sencillo
Eso fue una broma. No hay bromas - girar el giro, ver cómo afecta.
Si las entradas son adecuadas para la tarea, puede hacerlo en "1 neurona".
En el contexto de mo, ideológicamente correcto en toxic-a.
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Profesor de redes profundas - youtu.be/qx3iM2aa2yU
31 min. "Todavía no hay mucha ciencia, pero sí mucha magia vudú".
Todavía no sé cuál es mejor, si la sigmoidea o la tangente... ) Algunos dicen tangente, ahora estoy leyendo eso.
Y sería interesante optimizar la inclinación, pero se puede hacer en un paquete casero. Los paquetes preparados probablemente no permiten hacerlo.
Estaba comparando estas características: la sigmoide da menos error que la tangente. Pero tal vez esto sólo sea cierto para una sección de la prueba elegida al azar. Tenemos que hacer una comparación más grande.
No creo que el segundo párrafo sea importante. Un desplazamiento en una neurona desplazará 0,5 sigmoide a 0 si da menos error, y 0 tangente a cualquier otro valor también se desplazará.
Y sería interesante optimizar la inclinación, pero se puede hacer en un paquete casero. Los paquetes preparados probablemente no permiten hacerlo.
Estaba comparando estas características: la sigmoide da menos error que la tangente. Pero tal vez esto sólo sea cierto para una sección de la prueba elegida al azar. Tenemos que hacer una comparación más grande.
dicen que ReLU es mejor :)
libe Fuzzy mt5 tiene todo tipo de f-iones, y puedes construir el NS original a partir de piezas, mitad NS mitad experto, pero entrenar en el optimizador entonces