Discusión sobre el artículo "Hablando de nuevo sobre los mapas de Kohonen"
Es bastante bueno y muy sencillo de resolver. Basta con inicializar la red seleccionando aleatoriamente entradas de las que se van a enseñar.
Es bastante bueno y muy sencillo de resolver. Basta con inicializar la red seleccionando aleatoriamente entradas de las que se van a enseñar.
No es un problema calcular, dibujar mapas. Hoy en día se trabaja mucho en este tema.
¿Dónde y en calidad de qué aplicar? ¿Clusterización? Hay métodos más fiables.
Para mí, nunca he encontrado una aplicación útil en el comercio.
Pero como ejercicio de programación, probablemente sea útil.
Sin minimizar los esfuerzos del autor.
Suerte
No es un problema calcular, dibujar mapas. Hoy en día se trabaja mucho en este tema.
¿Dónde y en calidad de qué aplicar? ¿Clusterización? Hay métodos más fiables.
Así que comparta la información.
Concreta más tu pregunta. No está claro de qué información estás hablando.
Decidí probar las estadísticas y esto es lo que obtuve:
Capturas de pantalla de la plataforma de comercio MetaTrader
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Y luego, en todas partes hay una transición consistente de colores de izquierda a derecha o de derecha a izquierda, como está dibujado en la paleta de colores debajo de la imagen. Y aquí con salto de colores.
Hay algunas deficiencias en la implementación de la visualización de los resultados..... Pero incluso en esta forma es una variante de trabajo.
Decidí probar las estadísticas y esto es lo que obtuve:
Y luego, en todas partes hay una transición consistente de colores de izquierda a derecha o de derecha a izquierda, como se dibuja en la paleta de colores debajo de la imagen. Y aquí con salto de colores.
Guarda la rejilla entrenada y publica la rejilla y los datos para el entrenamiento. Creo que al analizar la respuesta se encontrará cómo es posible. O, alternativamente, se encontrará cuál es el error.
En general, necesitamos un ejemplo reproducible.
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Artículo publicado Hablando de nuevo sobre los mapas de Kohonen:
El artículo describe los métodos de funcionamiento de los mapas de Kohonen. Le resultará interesante tanto a los investigadores del mercado con habilidades básicas de programación en MQL4 y MQL5, como a los programadores expertos que sufren dificultades con la aplicación de los mapas de Kohonen en sus proyectos.
En la red de Kohonen se usa aprendizaje no supervisado. Para el aprendizaje de la red se aplican mecanismos de competencia. Cuando se aplica un patrón a la entrada, gana la neurona cuyo vector se diferencie menos del patrón de entrada. Para la neurona ganadora se ejecuta la siguiente relación:
donde:
La más común es usar una medida euclídea como distancia.
Autor: Nikolay Demko