"New Neural" est un projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5. - page 90
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Je m'excuse, je n'ai jamais affiché le code.
Je vois que c'est résolu, c'est tout bon.
puis supprimer le lien brisé de wikipedia.
Projet de moteur de réseau neuronal open source pour la plateforme MetaTrader 5
Alors, quel est le résultat ? Y a-t-il un neurone pour MT5 quelque part ? Où se trouve-t-elle ?
Alors, quel est le résultat ? Existe-t-il une neuronique pour MT5 ? Où se trouve-t-elle ?
leprojet est malheureusement au point mort.
Mais Alglib est apparu comme faisant partie du terminal, cherchez-le.
le projet est malheureusement au point mort.
Mais Alglib fait maintenant partie du terminal, surveillez-le.
le projet est malheureusement au point mort.
Mais Alglib a été ajouté au terminal, recherchez-le.
Il y a une limite au nombre de couches dans le MLP. Comme dans l'original Alglib.
Hmmm... étrange du tout, en lisant certains posts comme :
Ahem (modestement) à propos de la réaction -- il y a déjà 3 libs pour les neurones.
L'un d'eux a plus de 10 filets. J'ai travaillé avec des réseaux Kohonen, MLP, recirculation, Hopfield ... ,
le second est l'implémentation du cas général du réseau MLP + Jordana-Elman -- c'est-à-dire n'importe quelle topologie (graphe dirigé) avec la possibilité de reboucler n'importe quelle couche,
le troisième est une implémentation d'un réseau Echo, mon préféré :) .
Cela fait vraiment longtemps (à part le réseau écho), mais vous pouvez vous en souvenir. Je n'ai pas travaillé avec des modèles probabilistes. Ne connaît pas les récentes améliorations apportées à la méthode de descente du gradient et aux méthodes hybrides.
Pour moi, 4 des réseaux mis en œuvre sont intéressants
1. Réseaux de Kohonen, y compris SOM. Il est bon de l'utiliser pour le partitionnement des clusters lorsque l'on ne sait pas exactement ce que l'on doit rechercher. Je pense que la topologie est bien connue : vecteur en entrée, vecteur en sortie ou autres sorties groupées. L'apprentissage peut se faire avec ou sans professeur.
2. MLP , dans sa forme la plus générale, c'est-à-dire avec un ensemble arbitraire de couches organisées comme un graphe avec des rétroactions. Utilisé très largement.
3. Réseau de recirculation. Pour être franc, je n'ai jamais vu une mise en œuvre non linéaire fonctionnant normalement. Il est utilisé pour la compression de l'information et l'extraction des composantes principales (ACP). Dans sa forme linéaire la plus simple, il est représenté comme un réseau linéaire à deux couches dans lequel le signal peut être propagé des deux côtés (ou à trois couches dans sa forme dépliée) .
4.Réseau Echo. Similaire dans son principe à MLP, appliqué là aussi. Mais totalement différent dans son organisation et possède un temps d'apprentissage bien défini (enfin, et produit toujours un minimum global, en revanche).
5. PNN -- Je ne l'ai pas utilisé, je ne sais pas. Mais je pense qu'il y a quelqu'un là-bas qui peut le faire.
6. Modèles pour la logique floue (à ne pas confondre avec les réseaux probabilistes). Non mis en œuvre. Mais peut être utile. Si quelqu'un trouve des informations, lancez-les s'il vous plaît. Presque tous les modèles sont d'origine japonaise. Presque toutes sont construites manuellement, mais s'il était possible d'automatiser la construction de topologies parexpression logique(si je me souviens bien de tout), ce serait irréellement cool.
Et vous vous dites "wow, quels génies sont réunis ici", mais le résultat est "projet bloqué" et il n'y a que ça de prêt et il semble que la plupart d'entre eux ne sont que des petits menteurs.
Hmmm... c'est bizarre du tout, tu lis certains des posts comme :
Et vous vous dites : "Quels génies sont réunis ici ?", mais le résultat est "projet bloqué" et il n'y a que ça et il semble que la plupart d'entre eux ne soient que des menteurs.
Il y a beaucoup de saletés sur leur marché.
Hmmm... c'est bizarre du tout, tu lis certains des posts comme :
Et on se dit : "Quels génies sont réunis ici ?" Mais le résultat est que "le projet est au point mort" et qu'il n'y a que ça, et il semble que la plupart d'entre eux ne soient que de petits menteurs.