Утилита позволяет обучать нейронную сеть (многослойный перцептрон) не прибегая к языку программирования. В сеть можно подавать любые индикаторы. Нормализация входных данных происходит на лету, по выбору пользователя. Обучение сети происходит также на...
申し訳ございません、コードを掲載したことがないだけです。
解決したんですね......よかったです。
であれば、wikipediaからリンク切れを削除してください。
MetaTrader 5 プラットフォームのためのオープンソース ニューラルネットワークエンジンプロジェクト
それで、結果はどうなったのですか？MT5用のニューロンはどこかにあるのでしょうか？どこにあるんだ？
それで、結果はどうなったのですか？MT5用のニューロニックはありますか？どこにあるんだ？
が、 残念ながら失速してしまいました。
しかし、Alglibは端末の一部として登場しました、お楽しみに。
が、残念ながら失速してしまいました。
でも、Alglibはもう端末の一部です、お楽しみに。
が、残念ながら失速してしまいました。
でも、Alglibは端末に追加されました、お楽しみに。
MLPの層数には制限があります。アルグリブの原型のように。
うーん、まったく不思議なことに、こんな書き込みもあるんですね。
反応についてエヘン（控えめに）--ニューロン用のリブはすでに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...を扱った。,
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ネットワークの実装です。
本当に久しぶりですが（エコーネットワークは別として）、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。
私にとっては、実装されたネットワークのうち4つが興味深いものです。
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ようなクラスタパーティショニングに使うといいでしょう。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。正直なところ、正常に動作するノンリニア実装を見たことがない。情報圧縮や主成分抽出（PCA）に利用されています。最も単純な線形形式では、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（展開された形式では3層）。
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、もし論理式による トポロジー構築を自動化できたら（記憶が正しければ）、非現実的なほどクールなものになるでしょうね。
そして、「すごい！天才が集まっている！」と思っても、結果的には「プロジェクトが止まっている」「準備ができたところからこれだけしか ない」「ほとんどが小うるさいだけの人たちだ」と思われてしまう。
うーん、全然おかしいな、みたいな書き込みがあるのを読むと。
その結果、「プロジェクトが止まっている」「これだけしか ない」「ほとんどが小うるさいだけ」となってしまう。
彼らの市場には、たくさんの汚れがあります。
うーん、全然気持ち悪い、みたいな書き込みもあるんですね。
その結果、「プロジェクトが停滞している」「これだけしか ない」「ほとんどが小うるさいだけだ」ということになる。