"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 3
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Probablemente no podrás interconectar todas las redes, aunque deberías intentarlo.
6. Modelos de lógica difusa (no confundir con las redes probabilísticas). No se ha aplicado. Pero puede ser útil. Si alguien encuentra información que arroje plz. Casi todos los modelos son de autoría japonesa. Casi todos se construyen manualmente, pero si fuera posible automatizar la construcción de la topología por medio de una expresión lógica(si no recuerdo mal), sería realmente genial.
si pones todas las funciones en una clase base y les das virtual, puedes hacer una abstracción flexible.
No se puede adoptar un enfoque tan torpe. ¿Por qué una red Kohonen necesita funciones de topología de red virtual para los MLP?
Sólo se pueden abstraer las funciones básicas, como
-distribuir la señal (ejecutar las entradas)
-tren
-añadir patrones de entrenamiento
-emitir un error
-guardar/recuperar de un archivo
¿No se trata de la Red Neural Incremental Autoorganizada?
No se puede adoptar un enfoque tan torpe. ¿Por qué una red Kohonen necesita funciones de topología de red virtual para los MLP?
Sólo se pueden combinar funciones básicas, como
Por supuesto, de eso estamos hablando.
Pero funciones como "CreateNet" también deberían estar en las clases base. y cómo se implementa ya en las descendientes - cuál será la topología - depende de las propias descendientes.
Pero funciones como "CreateNet" también deberían estar en las clases base, y cómo se implementa en las descendientes -cuál será la topología- depende de las propias descendientes.
5. PNN... no lo he usado, no lo sé. Pero creo que hay alguien por ahí que puede hacerlo.
Sugiere otros modelos.
PNN es fácil. Por ejemplo, se puede tomar el código ya listo de "vecino más cercano" (kNN) en la base de código. La GRNN también se incluye aquí.
Este proyecto es bastante grande. Uno podría pasarse años escribiendo código para todas las redes y aun así no contentar a todo el mundo. Me han dicho conocidos neuroespecialistas de aquí que si una red no se ha introducido en los últimos 10-15 años, ya está obsoleta. Las últimas tendencias en este campo son las redes biológicas de autoaprendizaje mediante ICA y codificación dispersa. Busca en Google "sparse coding" y "compressed sensing", así como el trabajo de Olshausen y Fields sobre Sparse Nets y sus seguidores. Es un tesoro. Las máquinas de Boltzman restringidas (RBM), que son la base de las redes de creencia profunda (DBN), y las redes convolucionales también han ganado mucha popularidad debido a su versatilidad. Lea la obra de Geoffrey Hinton y Yann LeCun:
http://www.cs.toronto.edu/~hinton/
http://yann.lecun.com/
Estas conferencias de Ohlshausen y Hinton en inglés son muy interesantes:
https://www.youtube.com/watch?v=_G1RsAZXovE
https://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M
Si alguien decide codificar Sparse Net para MQL5, estaré muy interesado en colaborar. Aunque, para los que me conocen, mi paciencia es muy corta y suelo perder el interés :)
Propongo un sistema de trading basado en la intersección de dos MAs para comprobar
Cuál es la ventaja: El sistema es elemental, fácil de entender y tan antiguo como el mundo.
Lo que se requiere: El sistema requiere la reoptimización constante de sólo 2 parámetros, pero cuando se trata de - el número de pares de divisas, marcos de tiempo, y encontrar la longitud de los períodos de optimización - la tarea crece exponencialmente. Se puede añadir progresión si se añaden métodos de promediación de ondas y métodos de cálculo.
Esencialmente sólo hay dos parámetros. No nos distraeremos con el sistema de comercio en sí, sino que nos concentraremos en el propio neuroproyecto.
PD Actualmente mi Asesor Experto está participando en dos MAs en mi concurso. No me hago ilusiones, el Asesor Experto fue desarrollado a toda prisa, los riesgos y parámetros fueron puestos al azar y no serán relevantes en tres meses. Basta con que mi sueño de participar en el concurso se haya hecho realidad :-), aunque quiero estar en la primera página de la clasificación, pero es sólo por diversión...
Propongo un sistema de trading basado en la intersección de dos MAs para comprobar
Cuál es la ventaja: el sistema es elemental, comprensible y tan antiguo como el mundo.
(Por supuesto, todo está claro aquí, excepto una cosa: ¿qué tiene que ver con NS?)
Puedes pasarte años escribiendo código para todas las redes y aun así no complacerás a todo el mundo. Conocidos neuroespecialistas me dicen que si una red no se ha introducido en los últimos 10-15 años, ya está anticuada. Las últimas tendencias en este campo son las redes biológicas de autoaprendizaje mediante ICA y codificación dispersa. Busca en Google "sparse coding" y "compressed sensing", así como el trabajo de Olshausen y Fields sobre Sparse Nets y sus seguidores. Es un tesoro. Las máquinas de Boltzman restringidas (RBM), que son la base de las redes de creencia profunda (DBN), y las redes convolucionales también han ganado mucha popularidad debido a su versatilidad. Lea las obras de Geoffrey Hinton y Yann LeCun:
Si empiezas por ahí, puedes abandonar la idea. Puedes quedarte atrapado en él durante años. Por cierto, gracias por las referencias, he empezado a leerlas). Pero aún así es mejor empezar con algo simple (lista de clásicos de NS será bastante en mi opinión) y poco a poco a la compleja y nueva para todos, complementando y mejorando. Cuanto antes dé el proyecto algún "resultado" tangible, más posibilidades tendrá de llegar a su conclusión lógica.