Réseau neuronal sous forme de script
Merci !
Une petite chose très utile ! Merci !
Quelque chose dans la logique de ce script rappelle un simple brouilleur 4en2.
le gadget est intéressant bien sûr !
mais ce sur quoi le filet a été formé est ce sur quoi il est garanti de montrer !
Maintenant, essayez de nourrir ses entrées avec des choses qu'elle n'a pas vues pendant la formation !
Elle devient folle !
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Print(MathRound( ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
Elle répond 1 0
bien que logiquement elle devrait répondre 1 1
---
Le réseau de droite fera de même - il répondra 1 1 même s'il n'a pas vu de telles données pendant la formation !
essayez d'enseigner au réseau l'exemple suivant
OUTPUT = INPUT
30.00 = 100.00
27.50 = 87.50
25.00 = 75.00
20.00 = 50.00
15.00 = 25.00
13.75 = 18.75
12.50 = 12.5
11.25 = 6.25
10.00 = 0.00
et lui donner une entrée de, disons, 62,5 devrait produire une sortie de 22,50.
DOIT = INPUT
22.50 - 62.5
il s'agit d'un exemple simple de mise à l'échelle que les réseaux manipulent comme des cacahuètes sans pelure
Comment faire pour qu'il prédise le prix ?
Quelque chose dans la logique de ce script fait penser à un simple brouilleur 4v2.
le gadget est intéressant bien sûr !
mais ce sur quoi le filet a été formé est ce sur quoi il est garanti de montrer !
Maintenant, essayez de nourrir ses entrées avec ce qu'elle n'a pas vu pendant la formation !
Elle devient folle !
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Print(MathRound( ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
Elle répond 1 0
bien que logiquement il devrait répondre 1 1
---
Le réseau correct fera exactement cela - il répondra 1 1 même s'il n'a pas vu de telles données pendant le processus d'apprentissage !
essayez d'enseigner au réseau l'exemple suivant
OUTPUT = INPUT
30.00 = 100.00
27.50 = 87.50
25.00 = 75.00
20.00 = 50.00
15.00 = 25.00
13.75 = 18.75
12.50 = 12.5
11.25 = 6.25
10.00 = 0.00
et lui donner une entrée de, disons, 62,5 devrait produire une sortie de 22,50.
DOIT = INPUT
22.50 - 62.5
il s'agit d'un exemple simple de mise à l'échelle que les réseaux manipulent comme des cacahuètes sans pelure
Il n'y a pas de normalisation dans cet algorithme. Pour que cet algorithme fonctionne correctement, il est nécessaire de
pour fournir des valeurs d'entrée et de sortie qui sont déjà normalisées entre 0 et 1 .
1. Il faut d'abord normaliser l'entrée et la sortie, c'est-à-dire les placer dans l'intervalle 0 - 1.
(ou le code réseau doit être recompilé pour s'adapter à la nouvelle plage de données).
2. Ce réseau a 4 entrées et 2 sorties .
Quels chiffres de ces colonnes et quelle entrée doivent être introduits ?
Selon l'algorithme
le réseau place chaque quadruple des valeurs d'entrée 1 0 0 0 0
définit une paire de données de sortie 1 0
Il peut y avoir plusieurs ensembles de données de ce type, par exemple 4 .
Et vous devez les nourrir selon l'algorithme du réseau.
entrée _sortie
1 0 0 0_ 0 0
1 0 0 1_ 1 0
1 0 1 0_ 0 1
1 0 1 1_ 1 1
ou comme suit, si 4 entrées et 3 sorties
1 0 0 0_ 1 1 1
1 1 0 0_ 1 0 0
1 0 1 0_ 0 1 1
1 0 1 0_ 0 0 0
1 1 1 1_ 0 1 0
pour ce cas, changez le code
La logique de ce script fait penser à un simple brouilleur 4v2
Si le brouilleur s'avère plus utile, nous ferons un profit dessus :) !
Les réseaux sont toujours à la mode.
Si vous avez le code du brouilleur, alors donnez-le ici ! Nous allons aussi jouer avec.
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Mesdames et Messieurs !
J'ai trouvé un algorithme de réseau neuronal sur internet .
J'ai décidé de vérifier.
J'ai fait le script pour le terminal . Je l'ai lancé sur et ça a marché.
Pour s'assurer que est correct - J'ai réalisé une visualisation du processus d'apprentissage.
a rendu visible .
Eh bien , et pas pour travailler prendre la poussière sur l'étagère - poster sur le forum.
Je pense que le code du script à mettre dans un indicateur ou un Expert Advisor est une question de technique.
Vous pouvez l'essayer et faire appel à votre imagination.
Le script fonctionne sur n'importe quel graphique et sur n'importe quelle période.