Discussion de l'article "Réseaux de neurones de troisième génération : Réseaux profonds"
Merci pour cet article. "C'est beaucoup à assimiler d'un seul coup.
Question à l'auteur. En ce qui concerne la construction d'un Expert Advisor, le nombre de coefficients à ajuster avec la logique de la multiplication et de l'addition est-il également hors échelle ici ?
Merci pour cet article. "C'est beaucoup à assimiler d'un seul coup.
Question à l'auteur. En ce qui concerne la construction d'un Expert Advisor, le nombre de coefficients à ajuster avec la logique de la multiplication et de l'addition est-il également hors échelle ici ?
Je ne comprends pas la question. De quoi parlez-vous ?
FÉLICITATIONS !
Article très instructif et de qualité !
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Article très instructif et de qualité !
Je vous salue.
Nous pouvons utiliser cet exemple pour comprendre le regroupement des données d'entrée et la mise en correspondance des grappes avec la grappe cible, ainsi que d'autres problèmes de classification.
Je vais terminer le calcul et le publier
Je vous souhaite bonne chance.
Salutations.
Nous pouvons utiliser cet exemple pour comprendre le regroupement des données d'entrée et la mise en correspondance des regroupements avec la cible, ainsi que d'autres problèmes de classification.
Je vais terminer le calcul et le publier
Bonne chance.
vlad1949:
...
- Indicateur i_SAE.mq4, placez-le dans le dossier ~/MQL4/Indicateurs/
- Expert Advisor e_SAE.mq4, placez-le dans le dossier ~/MQL4/Experts/.
- Library mt4Rb7.dll, à placer dans le dossier ~/MQL4/Libraries/.
- Fichier d'en-tête mt4Rb7.mqh, à placer dans le dossier ~/MQL4/Include/. La bibliothèque et le fichier d'en-tête ont été développés et fournis par une personne aimable, Bernd Kreuss. Dans le nom, j'ai ajouté l'index de la dernière modification (b7). Lorsqu'il y a plusieurs versions (comme la mienne) avec les mêmes noms, il y a des erreurs qui prennent beaucoup de temps à corriger.
...
Très intéressant. J'aimerais comparer les options. J'ai essayé de comprendre le regroupement - il y a une quantité effrayante d'outils.
C'est vrai. Mais ce qui est important ici, ce n'est pas tant le regroupement lui-même que la détermination du nombre optimal de groupes dans lesquels nous pouvons (devons) diviser notre ensemble.
C'est beaucoup d'écriture. Je le terminerai peut-être demain.
Je vous souhaite bonne chance
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Un nouvel article Réseaux de neurones de troisième génération : Réseaux profonds a été publié :
Cet article est consacré à une nouvelle direction en perspective dans l’apprentissage automatique - l’apprentissage profond ou, pour être précis, les réseaux de neurones profonds. Il s’agit d’un bref examen des réseaux de neurones de deuxième génération, de l’architecture de leurs connexions et de leurs principaux types, méthodes et règles d’apprentissage et de leurs principaux inconvénients, suivi de l’histoire du développement des réseaux de neurones de troisième génération, de leurs principaux types, particularités et méthodes d’entraînement. Des expériences pratiques sur la construction et l’entraînement d’un réseau neuronal profond initié par les poids d’un autoencodeur empilé avec des données réelles sont menées. Toutes les étapes, de la sélection des données d’entrée à la dérivation métrique, sont discutées en détail. La dernière partie de l’article contient une implémentation logicielle d’un réseau de neurones profond dans un Expert Advisor avec un indicateur intégré basé sur MQL4/R.
Jetez un coup d’œil aux graphiques de balance (le dernier résultat surligné en rouge).
Fig. 32. Balance sur les 500 derniers bars par les signaux de réseaux de neurones entraînés en 500 et 300 époques
Comme nous pouvons le constater, le réseau de neurones formé à 300 époques, a montré un meilleur résultat que le réseau formé à 500 époques.
Le temps d’entraînement de ces dernières est adapté à un recyclage rapide lors d’une session de trading sur cette période.
Auteur : Vladimir Perervenko