"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 60

新しいコメント
 
joo:

一個一個、理解しています。

他の選択肢は理解できない。すべてのサンプルを一度に提出するにはどうすればよいですか？- それとも私がバカなのでしょうか？

例えば、bekpropsは一度に1つの例をランダムな順序で提出しますが、例のリスト全体を数回スクロールします。

HZはダムではなく、ちょうど私がそこに何を考えていたのか分からない、私は説明でそれをすべて修正します。

ZZZY ただ今、すべてを説明する準備ができていないのですが、私自身は理解したいと思っています :)

 
gpwr

Rebyata, ya budu seldom syuda zahodit'.このサイトへのアクセスは、YahooのEメール（プロフィール）をご利用ください。

EngiNeuroプロジェクト、頑張ってください。

ウラジミールさん、ありがとうございます！これからもよろしくお願いします。）

ウラン です。

一挙に公開

私も以前は、ピース・バイ・ピースが一番だと思っていました。でも、ダメなんです。勾配アルゴリズムは、まさに累積誤差を想定して設計されているので、個単位で送り出すと、正確には勾配降下法とは言えません。

したがって、少なくともフィードフォワードについては、一度にすべて行う必要があります。

 
TheXpert です。

ウラジミールさん、ありがとうございます！また来てくださいね。）

私も以前は、ピース・バイ・ピースが一番だと思っていました。でも、ダメなんです。勾配アルゴリズムは、まさに全誤差を想定して設計されているので、駒単位で送り込むと、正確には勾配降下法とは言えません。

だから、少なくともフィードフォワードについては、一度にすべてしか


そうですね、アルゴリズムの実装に依存します。何か忘れていることがあれば、今、ブレインストーミングをしているところです。
 

NSトレーニングの注意点

1) フィットネス関数（学習関数）

NSのあらゆる学習過程は、適応的な引数の空間（我々の場合は重みの空間）において最大（最小）関数を見つけることに帰着する

2) MSE

この関数の古典的なバージョンはMSE（平均二乗誤差）である

これについては、各適応パラメータに対する偏導関数が容易に求められるため、重みの勾配フィッティングを利用することが可能である。

NSの入力に供給される各例に対して、ネットワークの応答-yが 得られ、「正しい応答」-y' を得ることができるのである。

漸増学習法では、各例が終わるごとに重みが調整される。この場合、MSE=MODUL(y-y')

バッチ法では、学習サンプル全体を実行した後に重みを調整する。ここで、MSE=ROUND((AMOUNT(y-y'))^2)

MSEの主な欠点は、各例に対して「正しい」答えを用意する必要があることです

この機能は、例えば、各バーでの「正しい」値が分かっている場合、「未知」の指標アルゴリズムの再構築に有効です。

3）非標準的な機能

非標準の機能を使って、より幅広いタスクを解決することができます。

例えば、合成的な取引戦略を探すには、例えばF=Profit/MaxDownload関数を最大化するように学習させたニューロネットを用いることができる。

ここでは，期間終了時にのみストラテジー性能を評価できるため，全トレーニング実行後に推定を行う。

すべてのバーに対して正しい答えを用意する必要はありません。

各重みについて関数の偏導関数を求めることができないため，重みの構築に勾配を用いる方法は使えない．

そこでGPUの出番となるわけですが、GPUに代わる安価な製品はまだありません。

追伸

特定の取引戦略のパラメータを最適化するのとは異なり、ニューラルネットワークは取引戦略の完全な合成アルゴリズムを「成長」させることができる ))) 。

そして、このようなアプローチの可能性は非常に大きいです

 

グリッドをbinファイルに保存する機能を準備中です。すべての情報は簡単にulongの配列に暗号化されるが、重みをどうするかは分からない。

標準の配列保存機能を使いたいのですが。

誰かulongで復元可能な二重暗号のアルゴリズムを持っていませんか？

グリッドはMQL5で使うのに適した簡単なフォーマットで保存されるべきだと思うのですが（これをベースに）、それを使って、異なるニューラルネットワークパケットの異なるフォーマット用のコンバータを書かなければならないのです。

 
ウラン です。

グリッドをbinファイルに保存する機能を準備中です。すべての情報は簡単にulongの配列に暗号化されるが、重みをどうするかは分からない。

標準の配列保存機能を使いたいのですが。

double を ulong に復元可能な暗号化アルゴリズムをお持ちの方はいらっしゃいませんか？

グリッドは、MQL5で使うのに適した（ベースとなる）シンプルなフォーマットで保存し、異なるニューラルネットワークパケットの異なるフォーマット用のコンバータは、そのフォーマットから書き出すべきだと思うのですが、いかがでしょうか。


なぜFileWriteArrayはあなたに合わないのですか？問題がよくわからない。例を挙げていただけますか？

とにかく、グリッド構成は1つのファイルに、ウェイトは別のファイルに。

MQLにとって何が便利なのか、暗号を復元 する必要があるのか、無駄なブレーキがかかってしまうのでわからない。

 
her.human:

FileWriteArrayの何が問題なのでしょうか？問題がよくわからない。例を挙げていただけますか？

いずれにせよ、グリッド構成は1つのファイルに、ウェイトは別のファイルに。

MQLの何が便利なのか、暗号を復元 する必要があるのか、無駄なブレーキがかかってしまうのでわかりません。

そうですね、遅くなりますね（私の試算では1マイルの重みを暗号化するのに5秒かかります）。ただ、重みとグリッドの設定の両方を1つのファイルに保存したい ので、何ファイルかかるかは気にせず、便利に使いたいと思っています。

FileWriteArrayの ためだけに、シャープにしたいが、ネットワークの説明（層数、ニューロン数、ニューロンの種類、それらの間の関係）を形成する配列ulongの存在下で、それはまだ重みの配列が、重複して接続されています。

これらを1つのbinファイルにどのように詰め込むか（パーティショニングが明確でないと仮定すると、パーティショニング自体はグリッドの最初の数字に符号化されている）？

 
ウラン です。

0.グリッドをbinファイルに保存する機能を準備中です。すべての情報は簡単にulongの配列に暗号化されるが、重みをどうするかは分からない。

標準の配列関数を使いたいのですが、どうすればいいのかわかりません。

1.誰か、ulongの復元可能な二重暗号化アルゴリズムを持っていませんか？

グリッドは、MQL5で使うのに適したシンプルなフォーマットで保存し（これをベースに）、それを様々なニューラルネットワークパッケージの異なるフォーマットに変換するべきだと思います。

0. 極めて時期尚早である。まず、データ全体を明確にし、グリッドの構造と構成に明確にマッピングし、論理的な レベルで合意する必要があります。物理的なストレージは決して問題ではありません。

1.簡単なことです。mql5では、このような変換のための特別な穴があります。異なる型の構造体でも、同じサイズ であれば、制限なく互いに割り当てることができます。

// ulongとdoubleは全く同じです。

変態的な例として、https://www.mql5.com/ru/forum/3775/75737#comment_75743 をご覧ください。

2.うーん...一方では、便利でシンプルなフォーマットであるべきで、他方では、xmlのような非常に普遍的なものであるべきだと思います。テキストとバイナリの2つのオプションを用意するのもいいかもしれません。

---

この支店の周りを、邪魔しようかどうしようか、まだ迷いながら歩いているのですが...。だから、我慢できなかったんです。

ある思いがよぎった。1つです // 考えはたくさんあるけど、1つだけです:)

グリッドコードは、「グリッドエディター」（コンフィギュレーター）で事前に設定した後に生成する必要がある、というものです。// このアイデアは、これまでにも何度も提案され、否定された覚えはありません。

したがって、この方式では、ニューロンネットの構造に関する 完全な情報を含む中間表現（例えば、xml-fileの形式）が必須 である。

中間表現は、慎重に考え、完全性やその他の複雑さを分析し、検証し、そして にて.

(1)各種グリッドコンフィギュレータ、(2)中間表現をmql5コードに変換するコードジェネレータを個別にコーディングできるようになるのはそのあとです。

この2つの実装はいくつでも可能で、それは良いことであり正しいことです。

 
ウラン です。

はいブレーキは（私の推定による1千の重量は5秒を暗号化します）、ちょうどしたいと重量とグリッドデバイスを格納する1つの ファイルにし、ファイルの束と悪魔自身が足を折る、この中で私は利便性を参照してくださいされます。

FileWriteArrayをシャープにしたいのですが、ネットワークの説明（層数、ニューロン数、ニューロンの種類、ニューロン間の接続）を形成する配列ulongと、それに付随する重みの配列が重複しているのです。

どのように1つのbin-fileにすべてを詰め込むか（パーティショニングが明確でないと仮定すると、パーティショニング自体はグリッドの最初の数字で暗号化されている）？

1つのファイルにすべてを押し込むことには断固として反対です。ネットワークの説明別途-ウェイト別途。そうでなければ、他の不要な問題が発生します。

 
なぜビンなのか？プレーンテキストファイルの方が、目で見て分かるので良いのでは？
1...535455565758596061626364656667...100
新しいコメント