"New Neural "は、MetaTrader 5プラットフォーム用のオープンソース・ニューラルネットワークエンジンプロジェクトです。 - ページ 2 123456789...100 新しいコメント Renat Fatkhullin 2011.10.18 17:37 #11 すでに取引の現場で働いているニューラル・システム開発者を専門家として迎え入れるのはどうだろう。他のウェブサイトから招待する。 Mykola Demko 2011.10.18 17:48 #12 レナートすでに取引の現場で活躍しているニューラル・システム開発者を専門家として迎え入れるのはどうだろうか。他のウェブサイトから呼び出す。有料のインフルエンサーのことなのか、それとも ただ、より多くの人に情報を提供し、興味を持ってもらうということですか？ Renat Fatkhullin 2011.10.18 17:51 #13 ウラン です。有料のインフルエンサーのことなのか、それとも 単に多くの人に知らせて、興味を持ってもらおうということなのでしょうか。私たちにとって、エンジンの開発という課題は、すでに実装の段階に移っています。今日、そのアイデアについて社内で議論し、インフラの準備に移りました。あとは、言葉と行動で助けてくれる専門家が必要です。 Mykola Demko 2011.10.18 17:55 #14 レナート私たちにとって、エンジンの開発という課題は、すでに実装の段階に移っています。今日、そのアイデアについて社内で議論し、インフラの準備に移りました。あとは、言葉と行動で助けてくれる専門家が必要です。それなら、自分の持っているものを公開する必要がありますね。議論することがあるはずです。 しかし、何の反応もなければ、首をかしげることもある。 TheXpert 2011.10.18 18:22 #15 ウラン です。でも、反応がなければ、頭をかいたほうがいい。エヘン（控えめに）反応について -- ニューロニクスのリブはすでに3つあります。 1つは10枚以上の網を持つもの。コホーネンネット、MLP、再循環、ホップフィールド...といったものを扱ってきました。, もう一つは、MLP＋Jordana-Elmanネットワークの一般的なケース、すなわち、任意の層をループバックさせることが可能な任意のトポロジー（有向グラフ）の実装です。 3つ目は、私のお気に入りであるEcho-Networkの実装です :) . 本当に昔のことですが（エコーネットワークを除く）、人はそれを記憶することができます。確率的なモデルではうまくいかなかった。最近の勾配降下法、ハイブリッド法の改良に詳しくない。 --- 2011.10.18 19:27 #16 TheXpert: エヘン（控えめに）対応について -- ニューロン用のリブはすでに3つあります。 本当に昔のことですが（エコーネットワークを除く）、思い出せますよね。確率論的なモデルを扱ったことがない。最近の勾配降下法やハイブリッド法の改良に慣れていない。OKです。あらゆるネットワークトポロジーを概要として提供できるか？ つまり、多ければ多いほど良いが、構造や図式で表現できるか？そのため、実装するモデルを定義することで、抽象的な一般ベースクラスの設計を 開始することができます。ところで、目標は、結果としてあるネットワークのセットを作るだけでなく、クラスがそれを他の特定のネットワークトポロジに拡張できるように することです。 Илья 2011.10.18 20:21 #17 グラフィカルなインターフェイスを 予定しています。わかりやすくするため、ネットワークの構造を感じられるようにするため、など。 Viktor Vasilyuk 2011.10.18 20:23 #18 何かを始める前に、人々にとってわかりやすい、理解しやすい理論と実践を用意し、それから何かを作り始める。また、MQL5だけで書かれたNSのメリットとデメリットを、今後のクリエイターに教えてください。エミュレートされた言語で書かれたプログラムは、上位言語に比べて動作が遅くなることを知っている人が、わざわざMT5でエミュレートとして動作するパッケージを作ろうとは思わないと思うんです。それでも書きたいという人は、DLLで数理モデルを作り、MQL5でデータを用意するのがよいでしょう。NSの種類ごとに別々のDLLで実装する。例えばコホネン・ニューラル・ネットワークは module_kohhonen.dll に、ホップフィールド・ネットワークは module_hopfield.dll に格納されることになります。言語は意図したとおりに使い、車輪の再発明をしないことです。 --- 2011.10.18 20:27 #19 sayfuji さん。 そして、グラフィカルなインターフェイスも計画されています。わかりやすさのために、ネットワークの構造を感じることができること、など。 そうですね、何かを可視化する機能を別途追加することは、それほど難しいことではないと思います。要は "何か "を持つことです。:) TheXpert 2011.10.18 20:34 #20 セルゲイ OKです。すべての種類のネットワークトポロジーを概観として提供することができるのか？OK、実装されているネットワークのうち4つに興味があります。1.SOMを含むコウホネンネットワーク。何を見ればいいのかわからないクラスタパーティションに使うのが良い。ベクトルを入力、ベクトルを出力、あるいはそれ以外のグループ化された出力というトポロジーはよく知られていると思います。学習は、先生と一緒でもいいし、いなくてもいい。2.MLP，その最も一般的な形態，すなわち，フィードバックを持つグラフとして構成された任意の層集合を持つもの．非常に広く使われています。3.再循環ネットワーク。正直、普通に動くノンリニア実装を見たことがない。データ圧縮や主成分抽出（PCA）に使用します。最も単純な線形形態では、両側から信号が伝搬できる線形2層ネットワークとして表現される（拡張された形態では3層となる）。 4.エコーネットワークMLPと原理が似ており、そちらにも応用されている。しかし、構成が全く異なり、学習時間がきちんと決められている（まあ、それとは対照的に常にグローバルミニマムを生成するのだが）。5.PNN -- 使ったことがないので、よくわからないのですが。でも、できる人はいると思うんです。6.ファジー論理のモデル（確率的ネットワークと混同しないように）。未実施。しかし、役に立つかもしれない。もし誰かが情報を見つけたら、plzを投げる。ほとんどの機種が日本人の作者です。ほとんどすべて手動で構築していますが、（記憶が正しければ）論理式 によるトポロジー構築を自動化することができれば、とてもクールだと思います。_______________他の機種を提案する。すべてのネットワークは、入力--ブラックボックス--出力として表現できる。すべてのネットワークを完全に連動させることは、おそらくうまくいかないと思います。 Документация по MQL5: Основы языка / Типы данных / Целые типы / Тип bool www.mql5.com Основы языка / Типы данных / Целые типы / Тип bool - Документация по MQL5 123456789...100 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
すでに取引の現場で働いているニューラル・システム開発者を専門家として迎え入れるのはどうだろう。
他のウェブサイトから招待する。
すでに取引の現場で活躍しているニューラル・システム開発者を専門家として迎え入れるのはどうだろうか。
他のウェブサイトから呼び出す。
有料のインフルエンサーのことなのか、それとも
ただ、より多くの人に情報を提供し、興味を持ってもらうということですか？
有料のインフルエンサーのことなのか、それとも
単に多くの人に知らせて、興味を持ってもらおうということなのでしょうか。
私たちにとって、エンジンの開発という課題は、すでに実装の段階に移っています。今日、そのアイデアについて社内で議論し、インフラの準備に移りました。
あとは、言葉と行動で助けてくれる専門家が必要です。
私たちにとって、エンジンの開発という課題は、すでに実装の段階に移っています。今日、そのアイデアについて社内で議論し、インフラの準備に移りました。
あとは、言葉と行動で助けてくれる専門家が必要です。
それなら、自分の持っているものを公開する必要がありますね。
議論することがあるはずです。
しかし、何の反応もなければ、首をかしげることもある。
でも、反応がなければ、頭をかいたほうがいい。
エヘン（控えめに）反応について -- ニューロニクスのリブはすでに3つあります。
1つは10枚以上の網を持つもの。コホーネンネット、MLP、再循環、ホップフィールド...といったものを扱ってきました。,
もう一つは、MLP＋Jordana-Elmanネットワークの一般的なケース、すなわち、任意の層をループバックさせることが可能な任意のトポロジー（有向グラフ）の実装です。
3つ目は、私のお気に入りであるEcho-Networkの実装です :) .
本当に昔のことですが（エコーネットワークを除く）、人はそれを記憶することができます。確率的なモデルではうまくいかなかった。最近の勾配降下法、ハイブリッド法の改良に詳しくない。
エヘン（控えめに）対応について -- ニューロン用のリブはすでに3つあります。
本当に昔のことですが（エコーネットワークを除く）、思い出せますよね。確率論的なモデルを扱ったことがない。最近の勾配降下法やハイブリッド法の改良に慣れていない。OKです。あらゆるネットワークトポロジーを概要として提供できるか？ つまり、多ければ多いほど良いが、構造や図式で表現できるか？
そのため、実装するモデルを定義することで、抽象的な一般ベースクラスの設計を 開始することができます。
ところで、目標は、結果としてあるネットワークのセットを作るだけでなく、クラスがそれを他の特定のネットワークトポロジに拡張できるように することです。
何かを始める前に、人々にとってわかりやすい、理解しやすい理論と実践を用意し、それから何かを作り始める。
また、MQL5だけで書かれたNSのメリットとデメリットを、今後のクリエイターに教えてください。エミュレートされた言語で書かれたプログラムは、上位言語に比べて動作が遅くなることを知っている人が、わざわざMT5でエミュレートとして動作するパッケージを作ろうとは思わないと思うんです。
それでも書きたいという人は、DLLで数理モデルを作り、MQL5でデータを用意するのがよいでしょう。NSの種類ごとに別々のDLLで実装する。例えばコホネン・ニューラル・ネットワークは module_kohhonen.dll に、ホップフィールド・ネットワークは module_hopfield.dll に格納されることになります。言語は意図したとおりに使い、車輪の再発明をしないことです。
そして、グラフィカルなインターフェイスも計画されています。わかりやすさのために、ネットワークの構造を感じることができること、など。
OKです。すべての種類のネットワークトポロジーを概観として提供することができるのか？
OK、実装されているネットワークのうち4つに興味があります。
1.SOMを含むコウホネンネットワーク。何を見ればいいのかわからないクラスタパーティションに使うのが良い。ベクトルを入力、ベクトルを出力、あるいはそれ以外のグループ化された出力というトポロジーはよく知られていると思います。学習は、先生と一緒でもいいし、いなくてもいい。
2.MLP，その最も一般的な形態，すなわち，フィードバックを持つグラフとして構成された任意の層集合を持つもの．非常に広く使われています。
3.再循環ネットワーク。正直、普通に動くノンリニア実装を見たことがない。データ圧縮や主成分抽出（PCA）に使用します。最も単純な線形形態では、両側から信号が伝搬できる線形2層ネットワークとして表現される（拡張された形態では3層となる）。
4.エコーネットワークMLPと原理が似ており、そちらにも応用されている。しかし、構成が全く異なり、学習時間がきちんと決められている（まあ、それとは対照的に常にグローバルミニマムを生成するのだが）。
5.PNN -- 使ったことがないので、よくわからないのですが。でも、できる人はいると思うんです。
6.ファジー論理のモデル（確率的ネットワークと混同しないように）。未実施。しかし、役に立つかもしれない。もし誰かが情報を見つけたら、plzを投げる。ほとんどの機種が日本人の作者です。ほとんどすべて手動で構築していますが、（記憶が正しければ）論理式 によるトポロジー構築を自動化することができれば、とてもクールだと思います。
_______________
他の機種を提案する。
すべてのネットワークは、入力--ブラックボックス--出力として表現できる。
すべてのネットワークを完全に連動させることは、おそらくうまくいかないと思います。