Discussione sull’articolo "Utilizzo di feature map auto-organizzanti (mappe Kohonen) su MetaTrader 5" - pagina 6
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Si vede sempre quello che si vuole vedere.
è esattamente quello che hai confermato con il post qui sopra - non ho voglia di discutere sulla corretta traduzione di "mappe auto-organizzanti di Kohonen" - se c'era spazio in quella traduzione:
Io guardo sempre alla radice, sapevo che nessuno l'avrebbe chiamata rete neurale se le mappe di Kohonen non fossero state in grado di predire.
Così come non c'è assolutamente alcun interesse a discutere di "citazioni di S. Osovsky", come la pratica insegna. Osovsky", come dimostra la pratica - le ristampe di opere da risorse inglesi prevalgono in runet, non sono sicuro che Osovsky abbia scritto il proprio lavoro, e io discuto con i membri del forum, non con lo scrittore?
nel link ho mostrato le mie ricerche su questo argomento in runet, sull'autorevole, a mio avviso, sito BaseGroup Labs non c'è nemmeno la conferma.....
.... ok, ho finito - non voglio ripetermi, basta prevedere )))).
allegato. elenco delle modifiche:
1. piccola modifica nella funzione cIntBMP::Show(int aX, int aY, string aBMPFileName, string aObjectName, bool aFromImages=true)
2. aggiunta allo script principale
Modifiche alla classe CSOM
1. Aggiunta la funzione CSOM::HideChart, che oscura il grafico, la griglia e così via sotto il colore di sfondo
2. Aggiunti i parametri m_chart, m_chart e m_Images. Aggiunti i parametri m_chart, m_wnd, m_x0, m_y0 che indicano su quale grafico e quale finestra visualizzare le mappe.
+ Il prefisso viene preso automaticamente dal nome del file, altrimenti viene assegnato "SOM"
3. Le mappe vengono scritte nella cartella denominata m_sID
4. I nomi dei file bmp vengono assegnati al nome del file. I nomi dei file bmp sono dati dal nome della colonna del modello di addestramento.
4. Modificata la funzione CSOM::ShowBMP - le mappe non vengono copiate nella cartella Images, ma rimangono in Files (altrimenti si perde molto tempo)
5. Al posto di CSOM::NetDeP, viene creato il nome del file, altrimenti viene assegnato "SOM". Al posto della funzione CSOM::NetDeinit ora c'è la funzione CSOM::HideBMP
7. CSOM::ReadCSVData: le mappe non vengono copiate nella cartella Images, ma rimangono in Files (altrimenti si perde molto tempo). La funzione CSOM::ReadCSVData è stata riconfigurata in modo da leggere il file in modo che la prima colonna sia quella dei nomi
6. Aggiunto il flag a CSOM:: Train: per la funzione CSOM::Train: per la funzione CSOM::ReadCSVData. È stato aggiunto un flag alla funzione CSOM::Train per mostrare le mappe intermedie CSOM::Train( bool bShowProgress)
8. Nella funzione CSOM::Train, i dati intermedi vengono visualizzati ogni 2 secondi anziché le iterazioni,
e anche la notifica dell'avanzamento è stata spostata dal log al commento
9. Alcuni nomi di variabili sono stati accorciati e le funzioni sono state ridotte. Alcuni nomi di variabili sono stati abbreviati e le funzioni sono state categorizzate.
Il rendering Bmp rallenta molto il processo. Quindi è meglio non usarlo inutilmente.
Le mappe di Kohonen sono adatte per classificare grandi quantità di dati diversi. Ad esempio, 100 animali diversi. In questo caso, è necessario classificare in base a un unico parametro: il colore del mantello. La matematica di questo approccio non consente di mettere insieme parametri diversi.
Questo approccio è il più stupido possibile per le decisioni del Forex. Immaginate che la classificazione in base a un parametro si riduca alla decisione "comprare" o "non comprare". Allora si possono creare 2 nodi nella mappa di Kohonen e sarà piuttosto divertente. Naturalmente, ci sono mastadonti che creeranno 10 mila nodi e guarderanno questa mappa con ammirazione, dicendo: "Ah, com'è bella colorata".
Ecco un esempio con il periodo e lo spostamento di un Expert Advisor MT5 standard: una mappa di Kohonen (rete?) separata per il periodo di lisciatura e una separata per lo spostamento. Ci si siede e si pensa a cosa farne.
Un perseptron multistrato è una scatola nera, per la quale, se tutto è stato fatto correttamente, è necessario inserire diversi parametri e all'uscita si può ottenere una risposta univoca: più della soglia (risposta "sì") o meno della soglia (risposta "no"). Questo mi si addice di più.
Dopo aver letto diversi libri sul tema dell'apprendimento automatico, ho notato un'idea che si ripete sempre: non esiste un modello unico per creare una rete neurale. Ogni compito richiede uno studio estremamente individuale dei dati, la loro preparazione, l'individuazione della struttura della rete e la sua messa a punto. In altre parole, ci sono opzioni che non sono adatte per il Forex e per prendere una decisione di "acquisto" o "non acquisto". Credo che le mappe di Kohonen non siano adatte a questo scopo.
Anche se noi persone di talento spesso sbagliamo, perché gli errori sono la principale forza del talento.
allegato. elenco delle modifiche:
1. piccola modifica nella funzione cIntBMP::Show(int aX, int aY, string aBMPFileName, string aObjectName, bool aFromImages=true)
2. aggiunta allo script principale
Modifiche alla classe CSOM
1. Aggiunta la funzione CSOM::HideChart, che oscura il grafico, la griglia, ecc. sotto il colore di sfondo
2. Aggiunti i parametri m_chart, m_wnd, m_x0, m_y0, che indicano su quale grafico e quale finestra visualizzare le mappe.
+ prefisso dei nomi degli oggetti m_sID. Il prefisso viene preso automaticamente dal nome del file, altrimenti viene assegnato "SOM"
3. Le mappe vengono scritte nella cartella denominata m_sID
4. I nomi dei file bmp sono indicati nel nome del file. I nomi dei file bmp sono dati dal nome della colonna del modello di addestramento.
4. La funzione CSOM::ShowBMP è stata modificata: le mappe non vengono copiate nella cartella Images, ma rimangono nella cartella Files (altrimenti si perde molto tempo)
5. Al posto della funzione CSOM::NetDeinit - ora c'è la funzione CSOM::HideBMP
7. CSOM::ReadCSVData: le mappe non vengono copiate nella cartella Images (altrimenti si perderebbe molto tempo). La funzione CSOM::ReadCSVData è stata riconfigurata in modo da leggere il file in modo che la prima colonna sia quella dei nomi
6. È stato aggiunto un flag alla funzione CSOM::Train per mostrare le mappe intermedie CSOM::Train( bool bShowProgress)
8. Nella funzione CSOM::Train, i dati intermedi vengono visualizzati ogni 2 secondi anziché le iterazioni,
e anche la notifica dell'avanzamento è stata spostata dal log al commento
9. Alcuni nomi di variabili sono stati accorciati e le funzioni sono state ridotte. Alcuni nomi di variabili sono stati abbreviati e le funzioni sono state categorizzate.
Il rendering Bmp rallenta molto il processo. Quindi è meglio non usarlo inutilmente.
Anche se noi persone di talento commettiamo spesso degli errori, perché gli errori sono la principale forza del talento.
Ho quasi vomitato
Le mappe di Kohonen sono adatte per classificare un gran numero di dati diversi. Ad esempio, 100 animali diversi. In questo caso, dovrete classificare in base a un solo parametro: il colore del mantello. La matematica di questo approccio non consente di mettere insieme parametri diversi.
Questo approccio è il più stupido possibile per le decisioni del Forex. Immaginate che la classificazione in base a un parametro si riduca alla decisione "comprare" o "non comprare". Allora si possono creare 2 nodi nella mappa di Kohonen e sarà piuttosto divertente. Naturalmente, ci sono dei mastodonti che creeranno 10 mila nodi e guarderanno questa mappa con ammirazione, dicendo: "Ah, com'è bella colorata".
Ecco un esempio con il periodo e lo spostamento di un Expert Advisor MT5 standard: una mappa di Kohonen (rete?) separata per il periodo di lisciatura e una separata per lo spostamento. Ci si siede e si pensa a cosa farne.
Credo che le mappe di Kohonen non siano adatte a questo scopo.
Non si capisce.
Una mappa non deve necessariamente rispondere alla domanda "dove".
Può evidenziare modelli simili nella storia, in modo da non dover stare seduti manualmente per metà anno a cercarli.
Quando a una scimmia viene dato un attrezzo, c'è la possibilità che inizi a piantare chiodi con un righello.