スクリプト形式のニューラルネットワーク
ありがとうございました。
とても便利な小物ですありがとうございました。
このスクリプトのロジックは、シンプルな4in2スクランブラーを思わせるものがあります。
ギズモはもちろん面白いです
しかし、ネットが訓練されたものは、必ず映るのです
今度は、トレーニングで見たことのないものをインプットさせてみてください
彼女は気が狂っている！
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Print(MathRound( ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
彼女は答える 1 0
論理的には1 1と答えるべきですが
---
正しいネットワークは、まさにその通りです。
ネットワークに次のような例を教えてみてください。
OUTPUT = INPUT
30.00 = 100.00
27.50 = 87.50
25.00 = 75.00
20.00 = 50.00
15.00 = 25.00
13.75 = 18.75
12.50 = 12.5
11.25 = 6.25
10.00 = 0.00
を入力し、例えば62.5を入力すると、22.50の出力が得られるはずです。
MUST = INPUT
22.50 - 62.5
これは、ネットワークが皮なしのピーナッツのように扱えるスケーリングの簡単な例です。
どうやって価格を予測させるのか？
このスクリプトのロジックは、何か単純な4vs2のスクランブラーを彷彿とさせます。
ギズモはもちろん面白いです
しかし、ネットが訓練されたものは、必ず映るのです
今度は、トレーニングで見たことのないものをインプットさせてみてください
彼女は気が狂っている！
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Print(MathRound( ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
彼女は答える 1 0
論理的には1 1と答えるべきですが
---
正しいネットワークはまさにその通り、学習過程でそのようなデータを見ていないにもかかわらず、1 1と答えてしまうのです!
ネットワークに次のような例を教えてみてください。
OUTPUT = INPUT
30.00 = 100.00
27.50 = 87.50
25.00 = 75.00
20.00 = 50.00
15.00 = 25.00
13.75 = 18.75
12.50 = 12.5
11.25 = 6.25
10.00 = 0.00
を入力し、例えば62.5を入力すると、22.50の出力が得られるはずです。
MUST = INPUT
22.50 - 62.5
これは、ネットワークが皮なしのピーナッツのように扱われるスケーリングの簡単な例です。
このアルゴリズムの内部では正規化は行われていない。このアルゴリズムが正しく動作するためには、以下のことが必要です。
を使用して、0 と 1 の間で正規化された入力と出力の値を供給します。
1.まず、入力と出力の両方を正規化する必要があります。つまり、0から1の範囲にするのです
(または、新しいデータ範囲に合わせてネットワークコードを再コンパイルする必要があります。）
2.このネットワークは、4つの入力と2つの出力を持ちます。
これらの列のどの数値を、どの入力に入力すればよいのでしょうか？
アルゴリズムによると
ネットワークは入力値1 0 0 0の各4倍を置く。
出力データ 1 0 の組を設定する。
このようなデータセットが複数存在することもあり、例えば、4 .
そして、ネットワークのアルゴリズムにしたがって、餌を与える必要があります
入力 _output
1 0 0 0_ 0 0
1 0 0 1_ 1 0
1 0 1 0_ 0 1
1 0 1 1_ 1 1
または、4入力3出力の場合、以下のようになります。
1 0 0 0_ 1 1 1
1 1 0 0_ 1 0 0
1 0 1 0_ 0 1 1
1 0 1 0_ 0 0 0
1 1 1 1_ 0 1 0
この場合、コードを変更します。
このスクリプトのロジックは、単純な4vs2のスクランブラーを連想させるものである
スクランブラーの方が便利だとわかったら、そちらで利益を出すことにします :)!
ネットワークだけでは、まだ流行に乗り切れない.
スクランブラーのコードをお持ちの方は、ここで教えてください !私たちも遊んでみましょう。
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Ladies and gentlemen !
インターネットでニューラルネットワークの アルゴリズムを見つけたんだ。
調べてみることにしました。
スクリプト を 端末用に作ってみた . で実行したところ、うまくいきました。
が正しいか確認するために ・学習過程を可視化した。
は、 を可視化した。
まあ , としない 仕事 棚に埃を集める - 投稿 フォーラムで。
スクリプトからインジケーターやExpert Advisorに入れるコードは、テクニックの問題だと思います。
想像力を働かせて試してみてはいかがでしょうか。
このスクリプトは、あらゆる時間枠のあらゆるチャートで実行されます。