記事「MQL言語を使用したゼロからのディープニューラルネットワークプログラミング」についてのディスカッション
ストラテジー・テスターに 組み込まれた汎用アルゴリズムを使ってウェイトを最適化するという、素晴らしいアプローチだ！大好きだ！
なぜ「バイアス」も最適化するのですか？0値を避けるために常に「1.0」なのでは？
いい記事だ。ニューラルネットワークの 基本を説明しているし、トレーニングにオプティマイザーを使っていることも重要だ。
李さん、こんにちは、
記事を更新し、2つのデモファイルを追加しました。1つはMQL5用、もう1つはMQL4用です。DeepNeuralNetwork.mqhは、MQL5とMQL4の両方に使用できます。
いずれにせよ、使い方を示すためにこのファイルをここに添付する。
また質問があれば教えてほしい。
コードを教えてくれてありがとう。あなたの方法を理解しようとしました。
yValues[0]、yValues[1]、yValues[2]は変化せず、常に 0 ,33333。xValues[1,2,3]は新しいバーで変化して いるので、yValuesに基づいて 取引すると、_xValuesに基づく条件では取引が発生する一方で、私は何の取引も表示されませんでした。
これは私のミスでしょうか、それとも単に元のコードのコーディングミスでしょうか？
テスターの遺伝的アルゴリズムを、トレーニングのための既存の構造として使うとは。
こんにちは。
私はニューラルネットワークを 2019年のために訓練しました。その後、2020年のために最適なパラメータ/結果（戦略の最適化から--これが訓練の場であるため）を使用してみましたが、良い結果は得られませんでした。
質問です：
1) トレーニングは何をするのか？
2) トレーニングはどのくらいの頻度で行うのか？
3) 2019年のベスト・パラメーターは2020年でも問題なく機能するのか？
4) 2019年のベストパラメータが2020年に良い結果をもたらさないのであれば、トレーニングはどれくらいの頻度で行うもので、その限界は？
5) 毎日、毎週のトレーニングは可能ですか？数日、数週間、数ヶ月のトレーニングですか？
ありがとうございました。
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新しい記事「MQL言語を使用したゼロからのディープニューラルネットワークプログラミング」はパブリッシュされました:
この記事は、MQL4/5言語を使用してディープニューラルネットワークを最初から作成する方法を読者に教えることを目的としています。
それはニューラルネットワークの基本単位である単一ニューロンから始まります。この記事では、ディープニューラルネットワークで使用するニューロンの種類のさまざまな部分に焦点を当てますが、ニューロンの種類の最大の違いは通常活性化関数です。
人工ニューロンは人間の脳のニューロンを大まかにモデル化しており、単に数学的な計算をホストします。私たちのニューロンのように、人工ニューロンは十分な刺激に遭遇したときにトリガーされます。ニューロンは、データからの入力を、その入力を増幅または減衰する一連の係数または重みと組み合わせます。これにより、アルゴリズムが学習しようとしているタスクの入力に重要性が割り当てられます。次の画像で、動作中のニューロンの各部分を確認してください。
作者: Anddy Cabrera