MQL5とMQL5 Cloud Networkのユニバーサル数学計算の追加サポートのために追加すべきものは何ですか？ - ページ 11

[Yury Reshetov]

sergeev:

Reshetov, "wash your eyes", I asked to show your single development, but a project that least couple of other programmers take part.

さあ、すべてを捨てて、いろんなデマゴーグや詮索好きなド素人たちをプロジェクトに 紹介し始めます。

セルゲイ

とか、言葉のチョイスが攻撃的なのは勘弁してください。

私はあまり悪態をつかず、文脈に応じて言葉を選ぶようにしています。つまり、物事を正式名称で呼ぶようにしているんですね。

私の気持ちを傷つけたのなら、失礼ですが、司令官さん、誰もあなたに議論に参加し、私の研究を批判することを強要していませんよ。

プロジェクトの進め方に関するあなたの個人的な意見はすでに知られており、私はそれに興味がない、つまり無視されているので、これ以上あなたと議論する意味はないと思います。アドバイザーなど、井戸端会議は必要ない。

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決して議論をしたいわけではありません。

私はいつも建設的で、さらに他人の時間を無駄にしないことを、尊敬しているので歓迎します。

[Mykola Demko]

ここが楽しいんです。

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「New Neural」があります。 少なくとも読むべきものはありますが、このスレッドは暴言から始まります。

[Yury Reshetov]

Renat:

そこで、「計算ネットワークの能力を向上させるためには、他にどのような機能を盛り込む必要があるのだろうか？

リファインが必要です。遺伝的アルゴリズムでは、極限から遠く離れたところで止まってしまうことが多く、多くの数学的計算では受け入れがたい。

自作のゲン担ぎで私は次のようにしました。

GAの後、解決した。

1.フラグをfalseにした。

2. 入力パラメータ（調査した関数の引数）を個別に取る。

3.選択した入力パラメータの値を記憶し、その上で二分法を実行する（極限を探す）。

4.入力パラメータの値が二分された後に変化した場合、このフラグは真となる。

5.さらに入力パラメータがある場合は、par.2

6.このフラグが真であれば、項目1．1

その結果は、遺伝子が生み出すものとは全く異なることが多いのです。したがって、極値が安定であるならば、入力パラメータの離散性によって与えられる精度で極値を検出するためには、微調整が唯一の方法となるのです。