"New Neural" è un progetto di motore di rete neurale Open Source per la piattaforma MetaTrader 5. - pagina 86

[TheXpert]

Serj_Che:

Cosa c'è di così imbarazzante?

Beh, ecco un'altra prova - non ho sputato per niente :) e infatti - il perseptron di Rosenblatt regna ))

[yu-sha]

Pronti a essere coinvolti - con soluzioni pronte, esperienza e persino codifica.

Abbiamo bisogno di un thread chiuso dove possiamo discutere adeguatamente di architettura, prospettive e direzioni

[Yury Reshetov]

yu-sha:

Pronti a essere coinvolti - con soluzioni pronte, esperienza e persino codifica.

Molte persone sono pronte da molto tempo. Ma MetaQuotes non può passare dalle parole ai fatti, vero?

yu-sha:

Serve un thread chiuso dove si possa discutere adeguatamente di architettura, prospettive e direzioni

Quanto possiamo discutere ancora? 86 pagine solo di questo thread.

Il fatto che tutti i flooders in questo thread si sposteranno in un ramo privato, naturalmente, il resto dei visitatori del forum sarà meglio, perché leggere decine di pagine di flooding non dovrà.

In realtà tutto è molto più facile, perché chi ha bisogno e chi lo sa fare ha da tempo progettato una griglia. Il resto di noi ha letto 86 pagine di diluvi su questo forum.

Il punto è che alcuni visitatori di questo forum hanno anche una certa esperienza e conoscenza sull'argomento.

Per esempio, ho un progetto OOP fatto da me in Java. Non l'ho ricostruito per mql5, perché non ce n'era bisogno.

L'ho fatto per me stesso con il mio algoritmo di apprendimento. Il vantaggio principale è che non si sa in anticipo quanti neuroni sono necessari in uno strato nascosto. La griglia può rimuovere i neuroni extra dallo strato nascosto e rispettivamente i coefficienti di ponderazione extra dal neurone di uscita.

Questo è l'aspetto di un neurone artificiale:

package neuronet;
import java.util.*;

/**
 * Искусственный нейрон
 * @author Yury V. Reshetov
 */
public class Neuron {
    /**
     * Весовые коэффициенты
     */
    private double[] weights = null;
    
    /**
     * Пороговое значение
     */
    private double threshold = 0 d;
    
    private int[] result = null; 
    
    /**
     * Конструктор нейрона
     * @param w весовые коэффициенты
     * @param t пороговое значение
     */
    public Neuron(double[] w, double t) {
        this.weights = w;
        this.threshold = t;
    }
    
    /**
     * Конструктор случайного нейрона
     * @param inputs количество весовых коэффициентов
     * @param rand генератор псевдослучайных чисел
     */
    public Neuron(int inputs, Random rand) {
        this.threshold = rand.nextDouble() * 2 d - 1 d;
        this.weights = new double[inputs];
        for (int i = 0; i < inputs; i++) {
            this.weights[i] = rand.nextDouble() * 2 d - 1 d;
        }
    }

    /**
     * Вычисление
     * @param inputs входные значения
     * @return результат на выходе нейрона
     */
    public double getOutput(double[] inputs) {
        double sum = this.threshold;
        for (int i = 0; i < this.weights.length; i++) {
            sum = sum + inputs[i] * this.weights[i];
        }
        return this.getSigmoidValue(sum);
    }
    
    /**
     * Возвращает значения весовых коэффициентов
     * @return весовые коэффициенты
     */
    public double[] getWeights() {
        return this.weights;
    }
    
    /**
     * Возвращает пороговое значение
     * @return пороговое значение
     */
    public double getThreshold() {
        return this.threshold;
    }
    
    /**
     * Возвращает результаты
     * @return результаты
     */
    public int[] getResult() {
        return this.result;
    }
    
    public void changeWeights(double[] w) {
        this.weights = w;
    }
    
    
    /**
     * Обучение нейрона
     * @param samples обучающая выборка. Последний элемент столбца - выходное значение
     */
    public void learning(double[][] samples) {
        // Заменяем выходное значение на обратную функцию сигмоида из этого значения
        for (int i = 0; i < samples.length; i++) {
            samples[i][samples[0].length - 1] = this.getArcSigmoidValue(samples[i][samples[0].length - 1]);
        }
        
        double[][] tempsamples = new double[samples.length][samples[0].length * 2];

        int count = samples[0].length;

        for (int i = 0; i < tempsamples.length; i++) {
            for (int j = 0; j < count; j++) {
                tempsamples[i][j] = samples[i][j]; 
                tempsamples[i][j + count] = - tempsamples[i][j];
            }
        }
        
        // Создаем объект оптимизатора
        Optimizator opt = new Optimizator(new Random());
        
        // Получаем результаты
        this.result = opt.getDataForColls(tempsamples, tempsamples[0].length);
        
        // Переводим результаты в вещественный формат
        double[] res = new double[this.result.length];
        
        for (int i = 0; i < res.length; i++) {
            res[i] = this.result[i];
        }

        
        // Получаем значения количества использований оптимизатором для примеров
        int[] getP = opt.getP();
        // Максимальное значение количества использований
        int maximum = getP[0];
        // Индекс примера с максимальным количеством использований
        int maxindex = 0;
        // Ищем индекс примера с максимальным количеством использований
        for (int i = 1; i < getP.length; i++) {
            if (getP[i] > maximum) {
                maximum = getP[i];
                maxindex = i;
            }
        }
    
    
       // Максимальное значение весового коэффициента
        double maxi = Math.abs(res[0]);
    
        // Ищем максимальное значение весового коэффициента
        for (int i = 1; i < res.length; i++) {
            if (Math.abs(res[i]) > maxi) {
                maxi = Math.abs(res[i]);
            }
        }
        
        // Стабильное абсолютное значение константы 
        double bestsum = 0;
        // Вычисляем стабильное значение константы 
        for (int j = 0; j < samples[0].length; j++) {
            bestsum = bestsum + res[j] * samples[maxindex][j];
        }
        // Получаем стабильное абсолютное значение константы 
        bestsum = Math.abs(bestsum);
    
        // Корректируем результаты на стабильное абсолютное значение константы
        for (int i = 0; i < res.length; i++) {
            res[i] = res[i] / bestsum;
        }
        
        // Вычисляем пороговое значение
        this.threshold = 1 d / res[res.length - 1];
        
        // Вычисляем весовые коэффициенты
        for (int i = 0; i < this.weights.length; i++) {
            this.weights[i] = -res[i] / res[res.length - 1];
        }
        
    }
    
    /**
     * Вычисляет значение сигмоидальной функции
     * @return значение сигмоидальной функции
     */
    private double getSigmoidValue(double x) {
        return Math.atan(x);
    }
    
    /**
     * Вычисляет обратное значение сигмоидальной функции
     * @return обратное значение сигмоидальной функции
     */
    private double getArcSigmoidValue(double x) {
        return Math.tan(x);
    }
}

Questo è l'aspetto di uno strato nascosto:

package neuronet;

import java.util.*;

/**
 * Скрытый слой 
 * @author Yury V. Reshetov
 */
public class HiddenLayer {
    
    // Массив нейронов скрытого слоя
    private Neuron[] neurons = null;
    
    /**
     * Создание скрытого слоя нейронов
     * @param neuronscount количество нейронов в скрытом слое
     * @param inputscount количество входов у нейронов
     * @param rand генератор склучайных чисел
     */
    public HiddenLayer(int inputscount, Random rand) {
        this.neurons = new Neuron[inputscount * 5];
        System.out.println("Количество нейронов скрытого слоя = " + this.neurons.length);
        for (int i = 0; i < this.neurons.length; i++) {
            this.neurons[i] = new Neuron(inputscount, rand);
        }
    }
    
    /**
     * Возвращает массив нейронов
     * @return массив нейронов скрытого слоя
     */
    public Neuron[] getNeurons() {
        return this.neurons;
    }
    
    /**
     * Возвращает результаты входного слоя
     * @param inputs массив входных значений
     * @return массив результатов
     */
    public double[] getOutputs(double[] inputs) {
        double[] results = new double[this.neurons.length];
        for (int i = 0; i < this.neurons.length; i++) {
            results[i] = this.neurons[i].getOutput(inputs);
        }
        return results;
    }
    
    /**
     * Получает обучающую выборку для следующего нейрона из входной обучающей выборки
     * @param samples обучающая выборка
     * @return обучающая выборка для следующего нейрона
     */
    public double[][] getOutputs(double[][] samples) {
        double[][] results = new double[samples.length][this.neurons.length + 1];
        for (int i = 0; i < samples.length; i++) {
            for (int j = 0; j < this.neurons.length; j++) {
                results[i][j] = this.neurons[j].getOutput(samples[i]);
            }
            results[i][this.neurons.length] = samples[i][samples[0].length - 1];
        }
        return results;
    }
    
    /**
     * Изменение архитектуры скрытого слоя.
     * Удаляет лишние нейроны из скрытого слоя и лишние весовые 
     * коэффициенты из следующего за данным слоем нейрона.
     * @param nextneuron нейрон после скрытого слоя
     */
    public void reorganization(Neuron nextneuron) {
        int counter = 0;
        int[] result = nextneuron.getResult();
        for (int i = 0; i < result.length - 1; i++) {
            if (result[i] != 0) {
                counter++;
            }
        }
        Neuron[] temp = new Neuron[counter];
        double[] weights = new double[counter];
        counter = 0;
        for (int i = 0; i < result.length - 1; i++) {
            if (result[i] != 0) {
                weights[counter] = nextneuron.getWeights()[i];
                temp[counter] = this.neurons[i];
                counter++;
            }
        }
        nextneuron.changeWeights(weights);
        this.neurons = temp;
    }
    
}

Questo è il modo in cui la griglia a tre strati è implementata:

package neuronet;

import java.util.*;

/**
 * Трехслойная нейронная сеть с одним выходом
 * @author Yury V. Reshetov
 */
public class NN {
    
    private Random rand = null;
    private HiddenLayer hiddenlayer = null;
    private Neuron tailneuron = null;
    
    /**
     * Конструктор нейронной сети
     * @param inputs
     */
    public NN() {
    }
    
    /**
     * Результат нейронной сети
     * @param sample значения входов
     * @return результат
     */
    public double getOutput(double[] sample) {
        double[] sample1 = this.hiddenlayer.getOutputs(sample);
        return this.tailneuron.getOutput(sample1);
    }
    
    /**
     * Обучение нейронной сети
     * @param samples обучающая выборка
     */
    public void learning(double[][] samples) {
        this.rand = new Random();
        this.hiddenlayer = new HiddenLayer(samples[0].length - 1, this.rand);
        double[][] samples1 = this.hiddenlayer.getOutputs(samples);
        this.tailneuron = new Neuron(samples1[0].length - 1, this.rand);
        this.tailneuron.learning(samples1);
        this.hiddenlayer.reorganization(tailneuron);
    }
    
}

[fellow]

anche l'algoritmo della griglia è pronto, non resta che modellarlo in file mqh

[yu-sha]

Scrivere una rete non è un problema

Laquestione principale è come e in quale salsa integrarlo nel terminale

[fellow]

Manteniamola semplice o avremo un sacco di flub, suggerisco di prevedere solo la prossima barra

[yu-sha]

collega:
Non diventiamo troppo complicati o ci saranno molti flub, propongo di prevedere solo la prossima barra

Detto questo, cancellatemi da))))

[fellow]

Il codice suggerito da Reshetov è più vicino dalla teoria alla pratica, ma ancora non capisco perché i pesi casuali sono necessari quando possono essere determinati empiricamente

[Mykola Demko]

yu-sha:

No, beh, se la domanda è posta in questo modo, allora non nominarmi))))

Generazione nekst storms neroyproekt :) gli stessi errori, il granchio e il luccio.

La pratica dimostra che i progetti Open Source si sviluppano se e solo se c'è un'implementazione iniziale (core) e in Open Source si fa la lucidatura (aggiungendo ogni sorta di gingilli e facilità d'uso).

[yu-sha]

Quelli che sanno "fare" lo hanno già fatto.Per se stessi, naturalmente.

Renat2013.05.04 14:45#

Vuoi partecipare direttamente?

Noi metteremo i finanziamenti e la gestione generale. Inizieremo il progetto comune inMQL5 Storage e possiamo iniziare.

Ci sono due prerequisiti che dobbiamo soddisfare:

- Il finanziamento è stato fatto con il metodo del "finanziamento", ma non con quello del "finanziamento".

- gestione comune

C'è un altro importante vantaggio: l'iniziatore del progetto è il "vecchio" manager di MetaQuotes.

Così, le possibilità che questa impresa cada a pezzi prima ancora di iniziare sono minime.

P.S.

Che sia un Open Source - qual è il problema?