記事についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2021.05.26 13:06 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に(第11部): GPTについて」はパブリッシュされました: GPT-3は現在存在する言語ニューラルネットワークの中でおそらく最も高度なモデルの1つであり、その最大バリアントには1,750億個のパラメータが含まれています。もちろん、家庭にあるようなPCでそのような怪物を作成するつもりはありませんが、どのアーキテクチャソリューションを作業に使用し、それらからどのように利益を得ることができるかは確認することができます。 ニューラルネットワークの新しいクラスは、以前のテストで使用されたものと同じデータセットでテストされました(H1時間枠のEURUSD、最後の20個のローソク足の履歴データをニューラルネットワークに供給)。 テスト結果で、より多くのパラメータがより長い訓練期間を必要とするという仮定が確認されました。最初の訓練エポックでは、パラメータが少ないエキスパートアドバイザーがより安定した結果を示していますが、訓練期間が延長されると、多数のパラメータを持つエキスパートアドバイザーがより良い値を示すようになります。一般に、33エポック後、Fractal_OCL_AttentionMLMH_v2のエラーはFractal_OCL_AttentionMLMH EAのエラーレベルを下回り、さらに低いままでした。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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GPT-3は現在存在する言語ニューラルネットワークの中でおそらく最も高度なモデルの1つであり、その最大バリアントには1,750億個のパラメータが含まれています。もちろん、家庭にあるようなPCでそのような怪物を作成するつもりはありませんが、どのアーキテクチャソリューションを作業に使用し、それらからどのように利益を得ることができるかは確認することができます。
ニューラルネットワークの新しいクラスは、以前のテストで使用されたものと同じデータセットでテストされました(H1時間枠のEURUSD、最後の20個のローソク足の履歴データをニューラルネットワークに供給)。
テスト結果で、より多くのパラメータがより長い訓練期間を必要とするという仮定が確認されました。最初の訓練エポックでは、パラメータが少ないエキスパートアドバイザーがより安定した結果を示していますが、訓練期間が延長されると、多数のパラメータを持つエキスパートアドバイザーがより良い値を示すようになります。一般に、33エポック後、Fractal_OCL_AttentionMLMH_v2のエラーはFractal_OCL_AttentionMLMH EAのエラーレベルを下回り、さらに低いままでした。
作者: Dmitriy Gizlyk