"New Neural" est un projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5. - page 31
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Déjà résolu et appliqué. Et il est même affiché dans ce fil.
J'ai écrit selon tol64 , je n'ai pas vu d'autre phrase de ce genre (à cause de mon inattention ou de mon manque d'attention).
Si j'ai dupliqué quelque chose, cela ne me dérange pas de laisser NeuroOpenSource le supprimer.
LeXpert:
dll n'est pas autorisé
Si j'ai dupliqué quelque chose, ça ne me dérange pas de le faire savoir. NeuroOpenSource supprimer.
Il n'est pas un administrateur :) .
Je vous dis d'utiliser vos mains, pour l'instant, et peut-être que MQ reviendra à la raison et créera des méthodes spéciales pour les cas particuliers :o)
Vous n'avez pas à essayer d'embrasser ce que vous ne pouvez pas saisir. Vous feriez mieux de prendre les choses étape par étape. Maintenant, les entités fondamentales suivantes sont décrites :
__________________________
Un réseau (composé de couches, de synapses et de tampons).
Un tuteur (algorithme d'apprentissage polyvalent externe), qui a besoin du réseau pour énumérer et appliquer tous les paramètres personnalisables. Par exemple, un tuteur génétique. Par défaut, la formation est intégrée dans les couches et à l'intérieur de la grille.
Initializer- C'est probablement l'entité la plus simple :) Initialise les paramètres réglables du réseau.
Gestionnaire de modèles. Une entité qui vous permet de créer (générer) des motifs, de les charger et de les sauvegarder, et qui est compatible avec le maillage.
Gestionnaire visuel. Une entité qui vous permet de concevoir visuellement un réseau.
Traitement des données. Entité pour la normalisation et l'analyse des modèles.
_________________________
Tu n'oublies pas quelque chose ?
Toutes les entités sont connectées d'une manière ou d'une autre (c'est-à-dire que certaines entités sont censées soutenir d'autres entités par le biais d'interfaces), mais elles sont essentiellement indépendantes.
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À l'heure actuelle, il est possible de développer un gestionnaire de motifs et un processeur de données en même temps sans aucun problème, avec des dispositions de soutien minimales.
Tu n'oublies pas quelque chose ?
Toutes les entités sont connectées d'une manière ou d'une autre (c'est-à-dire que certaines entités sont censées soutenir d'autres entités par le biais d'interfaces) mais sont essentiellement indépendantes.
_________________________
Il est actuellement possible de développer un gestionnaire de modèles d'apprentissage et un gestionnaire de données en même temps, avec des accords de soutien minimaux.
Oui, je n'ai pas l'impression d'oublier quoi que ce soit - tout est là.
Un ajout - il serait souhaitable qu'il y ait une certaine compatibilité entre legestionnaire de modèles et l'assistant standard de génération d'EA (il faudra peut-être aussi doper l'assistant lui-même) .D'où la possibilité de générer des motifs pour le neurodrive avec l'assistant standard.
Je suggère que les points architecturaux suivants soient pris en compte :
1) préparer toutes les données externes (relatives au SN) sous forme d'indicateurs, qui permettront :
- être indépendant de l'ensemble du système
- Évaluer visuellement la "justesse" de l'idée
- choisir la voie de la normalisation
2) se tourner activement vers OpenCL (CUDA n'est malheureusement pas disponible pour les heureux propriétaires de GPU AMD).
- 1536 Stream Processors sur HD6970 n'est pas 6 Core sur CPU
- Dans la plupart des cas, la formation des réseaux neuronaux est une tâche SIMD qui convient parfaitement aux GPU.
- l'architecture de l'ensemble du complexe doit être conçue dès le départ en tenant compte de ces exigences
3) l'ensemble du roulement des fichiers entre les sous-systèmes (configurations, réseaux, requêtes, ...) doit être maintenu en XML.
- norme ouverte
- 100500 éditeurs visuels
- Analyseur syntaxique prêt à l'emploihttps://www.mql5.com/ru/code/97
Réseau (composé de couches, de synapses et de tampons).
Un formateur (algorithme d'apprentissage externe et universel) qui a besoin du réseau pour énumérer et appliquer tous les paramètres configurables. Par exemple, un tuteur génétique. Par défaut, la formation est intégrée dans les couches et à l'intérieur du maillage.
Un initialisateur est probablement l'entité la plus simple :) il initialise les paramètres réglables du réseau.
Gestionnaire de motifs Une entité qui permet de créer (générer) des motifs, de les charger et de les sauvegarder, compatibles avec le maillage.
Gestionnaire visuel Une entité qui permet la conception visuelle du réseau.
Processeur de données Une entité pour la normalisation et l'analyse des modèles.
Le gestionnaire de modèles est un modèle prêt à l'emploi pour divers réseaux au format Initializer ?
Le Visual Manager dépend également de l'Initializer car le VM enregistre les motifs créés par le MF au format Initz.
L'initialisateur dépend du réseau.
Le tuteur doit être intégré au réseau lui-même, à moins bien sûr qu'il ne soit externe comme GA. Le tuteur interne dépend donc du réseau.
Traitement des données TheXpert est indépendant même de lui-même :o), le pré-processeur est indépendant du post-processeur (l'essentiel est de ne pas perdre la synchronisation).
Ainsi, pour l'instant, nous n'avons que deux entités indépendantes, le réseau et le gestionnaire.
Le gestionnaire de motifs est celui qui peut lire et écrire des motifs dans un fichier et travailler avec un filtre temporel.
Non, le gestionnaire de motifs est celui qui peut lire les motifs dans un fichier et travailler avec un filtre temporel.
Le Visual Manager est également dépendant de l'Initializer.
L'initialisateur initialise juste les données qui lui sont données, quelles dépendances ?
L'initialisateur dépend du web.
Voir ci-dessus.
Letuteur devrait être cousu au réseau lui-même, à moins, bien sûr, qu'il ne soit externe comme GA.
Exactement, c'est externe. Je l'ai mis entre parenthèses à dessein.
deux algo SVM intéressants : SVM avec déformation temporelle dynamique comme fonction de Kernell: http://notendur.hi.is/steinng/ijcnn08.pdf apprentissage SVM incrémental : http://www.isn.ucsd.edu/svm/incremental/
L'initialisateur traduira les données tabulaires sur la structure du réseau en un format d'initialisation, c'est-à-dire "appelez maintenant cette fonction, ou ce cycle aura tant d'itérations", il dépend donc de la capacité du réseau. Si le réseau ne peut pas être créé de cette manière, alors ce déni impose des restrictions à l'initialisateur.
Le gestionnaire sauvegarde/charge, sauvegarde le créé par le visualiseur, charge le sauvegardé, mais si l'initialisateur est dépendant alors la dépendance est passée à la fois au gestionnaire et au visualiseur à travers lui. Par exemple, l'utilisateur a demandé que les résultats in*wg soient additionnés par paires puis multipliés, mais la fonctionnalité de grille ne le prend pas en charge. Nous devons donc introduire des contraintes dans le moteur de rendu, ce qui constitue une dépendance.
L'initialisateur traduira les données tabulaires sur la structure du réseau en format d'initialisation.
D'où vient cette fantaisie ? J'ai l'impression que tu ne sais pas du tout de quoi tu parles.
Où sont les dépendances ?
Merde. D'où viennent ces fantasmes ? J'ai l'impression que vous ne savez pas du tout de quoi vous parlez.
Où sont les dépendances ?
Vous avez légèrement mal compris, la dépendance n'est pas directe mais inverse, en passant par la chaîne, si le réseau ne peut pas faire quelque chose (créer une configuration), alors quand vous écrivez les blocs supérieurs il faut en tenir compte, c'est la dépendance. Tant qu'il n'y a pas de configuration approuvée du réseau, il est trop tôt pour parler des blocs supérieurs, car ils flottent dans le champ de l'incertitude.
ZZY Vous pouvez procéder autrement, écrire tous les blocs tels quels, puis, lorsque vous trouvez des incohérences, mettre des correctifs, puis encore des correctifs, et enfin, lorsque le volume de correctifs atteint un niveau critique, tout analyser et déjà tout réécrire à partir de zéro. C'est un peu lourd, mais cela vous permet de commencer à travailler immédiatement et d'identifier progressivement toutes les incohérences.