Discusión sobre el artículo "Matrices y vectores en MQL5: funciones de activación"
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Artículo publicado Matrices y vectores en MQL5: funciones de activación:
En este artículo, describiremos solo uno de los aspectos del aprendizaje automático: las funciones de activación. En las redes neuronales artificiales, las funciones de activación de neuronas calculan el valor de la señal de salida en función de los valores de una señal de entrada o un conjunto de señales de entrada. Hoy le mostraremos lo que hay "debajo del capó".
Como ilustraciones, hemos preparado gráficos de la función de activación y sus derivados en una secuencia monótonamente creciente de -5 a 5. Hemos preparado un script que muestra el gráfico de la función en el gráfico de precios. Al presionar la tecla Page Down, se mostrará un cuadro de diálogo de apertura de archivo para especificar el nombre de la imagen a guardar.
La tecla ESC finaliza el script. No ofrecemos el texto de este script aquí, lo encontrará adjunto al artículo. Un script similar fue escrito por el autor del artículo Redes neuronales de propagación inversa del error en matrices MQL5; tomamos la idea de él para mostrar, junto con el gráfico de la función de activación, un gráfico con los valores de las derivadas de la función de activación correspondiente.
Autor: MetaQuotes