Rete neurale in forma di script
Grazie!
Una piccola cosa molto utile! Grazie!
Qualcosa nella logica di questo script ricorda un semplice scrambler 4in2
l'aggeggio è interessante, naturalmente!
ma ciò su cui la rete è stata addestrata è ciò che è garantito che mostri!
Ora cerca di alimentare i suoi input con ciò che non ha visto durante l'allenamento!
Sta impazzendo!
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Stampa(MathRound( ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
Lei risponde 1 0
anche se logicamente dovrebbe rispondere 1 1
---
La rete giusta farà lo stesso - risponderà 1 1 anche se non ha visto alcun dato del genere durante l'addestramento!
prova a insegnare alla rete il seguente esempio
USCITA = INGRESSO
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
e poi dargli un input di, diciamo, 62,5 dovrebbe produrre un output di 22,50.
MUST = INPUT
22.50 - 62.5
questo è un semplice esempio di scaling che le reti gestiscono come noccioline senza buccia
Come si fa a far prevedere il prezzo?
Qualcosa nella logica di questo script ricorda un semplice scrambler 4v2
l'aggeggio è interessante, naturalmente!
ma ciò su cui la rete è stata addestrata è ciò che è garantito che mostri!
Ora cerca di alimentare i suoi input con cose che non ha visto durante l'allenamento!
Sta impazzendo!
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Stampa(MathRound( ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
Lei risponde 1 0
anche se logicamente dovrebbe rispondere 1 1
---
La rete corretta farà esattamente questo - risponderà 1 1 anche se non ha visto alcun dato del genere durante il processo di apprendimento!
prova a insegnare alla rete il seguente esempio
USCITA = INGRESSO
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
e poi dargli un input di, diciamo, 62,5 dovrebbe produrre un output di 22,50.
MUST = INPUT
22.50 - 62.5
questo è un semplice esempio di scaling che le reti gestiscono come noccioline senza buccia
Non c'è alcuna normalizzazione in questo algoritmo. Affinché questo algoritmo funzioni correttamente, è necessario
per fornire valori di ingresso e di uscita che sono già normalizzati tra 0 e 1 .
1. Prima dovete normalizzare sia l'ingresso che l'uscita, cioè metterli nell'intervallo 0 - 1
(o il codice di rete deve essere ricompilato per adattarsi al nuovo intervallo di dati)
2. Questa rete ha 4 ingressi e 2 uscite.
Quali numeri di queste colonne e quali input devono essere inseriti?
Secondo l'algoritmo
la rete mette ogni quadruplo dei valori di ingresso 1 0 0 0
imposta una coppia di dati di uscita 1 0
Ci possono essere diverse serie di dati di questo tipo, per esempio 4 .
E devi nutrirli secondo l'algoritmo della rete
ingresso _uscita
1 0 0 0_ 0 0
1 0 0 1_ 1 0
1 0 1 0_ 0 1
1 0 1 1_ 1 1
o come segue, se 4 ingressi e 3 uscite
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
per questo caso cambiare il codice
La logica di questo script ricorda un semplice scrambler 4v2
Se lo scrambler si rivela più utile, ci guadagneremo :) !
Solo le reti sono ancora una cosa di moda.
Se avete il codice dello scrambler, allora datelo qui! Giochiamo anche noi.
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Signore e signori!
Ho trovato un algoritmo di rete neurale su internet.
Ho deciso di controllare.
Ho fatto lo script per il terminale . L'ho eseguito su e ha funzionato.
Per assicurarsi che sia corretto - ho fatto una visualizzazione del processo di apprendimento.
ha reso visibile .
Bene , e non lavoro prendere polvere sullo scaffale - post sul forum.
Penso che il codice dello script da mettere in un indicatore o Expert Advisor sia una questione di tecnica.
Potete provarlo e mettere alla prova la vostra immaginazione.
Lo script funziona su qualsiasi grafico in qualsiasi timeframe.