"New Neural" est un projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5. - page 67

[TheXpert]

Mischek:
Donc nous attendrons pour l'essayer. Je vais me moquer d'elle.)

Dis-moi ce que tu vas faire. Tout est fait pour le programmeur. C'est-à-dire l'API.

Mais pour l'utilisateur, il n'y a rien, j'ai l'habitude d'automatiser, avec une possibilité minimale d'intervention par des mains non autorisées. C'est-à-dire qu'il n'y a pas d'interface utilisateur pour vous.

Urain:

Mais il ne suffit pas d'utiliser le bouton [make it good for me], il faut aussi apprendre les bases.

Il existe un moyen d'obtenir l'exposant de Hearst(yemnip) pour l'état du système prédit pour la méthode de la fenêtre de signal commun.

Il est vrai qu'il n'est pas mis en œuvre ...

[михаил потапыч]

LeXpert:

Dis-moi ce que tu vas faire. Tout est fait pour le programmeur. C'est-à-dire l'API.

Il n'y a rien pour l'utilisateur, je l'automatise généralement, avec une possibilité minimale d'intervention par des mains non autorisées. C'est-à-dire sans interface utilisateur.

Je vous l'avais dit ((

Ne vous donnez pas la peine.

[TheXpert]

Mischek:

Je vous l'avais dit ((

Ensuite, vous devrez choisir les neuro-packages. Essayez de regarder le verso du vôtre, vous ne pouvez pas obtenir un bouton "pish", seulement pour une tâche spécifique.

Vous devez préparer les données, les alimenter correctement, les former correctement et évaluer le résultat correctement.

[Mykola Demko]

Ceci est en fait dans le fil "Intéressant...", mais le sujet est plus proche ici.

Évolution et vie artificielle

et il y a de la vie ici http://www.math.com/students/wonders/life/life.html

[Mykola Demko]

Messieurs, qui êtes familiers avec les algorithmes d'apprentissage énumérés ci-dessous,

Liste des variantes du trait d'enseignement.

Par exemple, dans un backprop, il y a d'abord un mouvement avant de calcul, puis un mouvement arrière de propagation d'erreur.

Quels autres mouvements existe-t-il dans de nombreux algorithmes d'apprentissage ?

Ceci est nécessaire afin de mettre les fonctions virtuelles nécessaires dans le moteur.

ZZZY ci-dessous est un tableau, qui sait ce que écrire ce mouvement option (s) utilisé dans ces algorithmes.

[Mykola Demko]

Paradigme	Règle d'apprentissage	Architecture	Algorithme d'apprentissage	Tâche
Avec le professeur	Correction des erreurs	Perceptron monocouche et multicouche	Algorithmes d'apprentissage du perceptron Propagation inverse Adaline et Madaline	Classification de modèles Approximation de fonctions Prédiction, contrôle
	Boltzmann	Récurrence	Algorithme d'apprentissage de Boltzmann	Classification des motifs
	Hebb	Propagation directe multicouche	Analyse discriminante linéaire	Analyse des données Classification des modèles
	Concours	Concours	Quantification vectorielle	Catégorisation intraclasse Compression des données
		Réseau ART	ARTMap	Classification des images
Sans professeur	Correction des erreurs	Propagation directe multicouche	Projection de Sammon	Catégorisation en classe Analyse des données
	Hebb	Propagation directe ou concurrence	Analyse en composantes principales	Analyse des données Compression des données
		Réseau Hopfield	Apprentissage de la mémoire associative	Mémoire associative
	Concours	Concours	Quantification vectorielle	Catégorisation Compression de données
		Kohonen SOM	Kohonen SOM	Catégorisation Analyse des données
		Réseaux ART	ART1, ART2	Catégorisation
Mixte	Correction d'erreur et concurrence	Réseau RBF	Algorithme d'apprentissage RBF	Classification des motifs Approximation des caractéristiques Prédiction, contrôle

[Mykola Demko]

OK, le silence général, je le tiens de la complexité de la question.

Laissez-moi reformuler la question :

Pour quel algorithme d'apprentissage, le retour en arrière des couches n'est pas approprié ?

[Serj]

Urain:

OK, le silence général, je le tiens de la complexité de la question.

Laissez-moi reformuler la question :

Pour quel algorithme d'apprentissage, le backtracking n'est pas approprié ?

Plutôt, "Pour quel algorithme d'apprentissage, le retour en arrière des couches n'est pas nécessaire ?".

Je suis sûr d'une chose, l'algorithme génétique n'en a pas besoin.

Dans d'autres cas, je peux me tromper, elle l'est.

[Mykola Demko]

son.humain :

Plutôt, "Quel algorithme d'apprentissage ne nécessite pas de retour en arrière de couche ?".

Je suis sûr d'une chose, l'algorithme génétique n'en a pas besoin.

Dans d'autres cas, je peux me tromper, c'est le cas.

L'essence de ce qui, fixer pour l'algorithme d'apprentissage (pour ajuster les poids) que le coup en arrière de l'énumération des couches, si nous n'avons pas besoin pour l'apprentissage d'un mouvement de la grille elle-même, nous pouvons appeler un coup en avant de calcul d'une grille, si elle est nécessaire, nous pouvons appeler et inverser.

J'ai juste un doute, peut-être qu'un algorithme a besoin de l'avancement du calcul de la grille et de l'avancement des poids d'ajustement ?

Je ne connais pas vraiment ces algorithmes, mais je ne peux pas tout savoir.

[Alexey]

Bonjour, ce n'est pas vraiment le sujet, mais j'ai besoin d'un conseil.

On m'a confié une tâche. J'ai besoin de sélectionner la fenêtre de temps adaptative du moment actuel, au lieu de la définir dans les paramètres, par exemple 10 barres. Ensuite, parcourez l'historique en profondeur pour déterminer à quel cluster appartient la fenêtre sélectionnée. Les réseaux neuronaux peuvent-ils s'en charger ou est-il plus facile de faire autre chose ? Si vous le voulez bien, envoyez-moi un livre sur les grilles au niveau des saucisses uniquement.