El artículo muestra cómo encapsular una neurona en MQL5 mediante la clase C_Neuron, con pesos, sesgo y un número de entradas definido por un parámetro. Detallamos el cálculo del costo por mínimos cuadrados y la disposición de los datos de entrenamiento en arrays. Así resulta sencillo cambiar las entradas y repetir experimentos sin modificar la implementación.
Antes de empezar, debemos aclarar un detalle, mi querido lector: la clase que vamos a crear para representar una neurona será, por ahora, muy sencilla y directa. No incluiremos nada que no sea estrictamente necesario. El código será lo más sencillo y didáctico posible, aunque no sea eficiente en cuanto al tiempo de cálculo. Entiende este tiempo de cálculo como el tiempo de ejecución.
El objetivo aquí no es crear un código eficiente, sino uno funcional que cualquiera pueda comprender perfectamente. Incluso alguien que esté empezando a programar en MQL5 y tenga interés por las redes neuronales podrá entenderlo, ya que usaremos MQL5 puro. Tal vez incorpore algo de SQL en el futuro, pero intentaré ceñirme al máximo a MQL5 puro y simple.
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Artículo publicado Red neuronal en la práctica: Nacimiento de C_Neuron:
Antes de empezar, debemos aclarar un detalle, mi querido lector: la clase que vamos a crear para representar una neurona será, por ahora, muy sencilla y directa. No incluiremos nada que no sea estrictamente necesario. El código será lo más sencillo y didáctico posible, aunque no sea eficiente en cuanto al tiempo de cálculo. Entiende este tiempo de cálculo como el tiempo de ejecución.
El objetivo aquí no es crear un código eficiente, sino uno funcional que cualquiera pueda comprender perfectamente. Incluso alguien que esté empezando a programar en MQL5 y tenga interés por las redes neuronales podrá entenderlo, ya que usaremos MQL5 puro. Tal vez incorpore algo de SQL en el futuro, pero intentaré ceñirme al máximo a MQL5 puro y simple.
Autor: Daniel Jose