記事「MQL5行列を使用した誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク」についてのディスカッション

MetaQuotes 2023.05.17 07:30

この記事では、行列を使用してMQL5で誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）アルゴリズムを適用する理論と実践について説明します。スクリプト、インジケータ、エキスパートアドバイザー(EA)の例とともに、既製のクラスが提示されます。

以下で説明するように、MQL5には組み込み活性化関数の大規模なセットがあります。関数は、特定の問題（回帰、分類）に基づいて選択する必要があります。通常、いくつかの関数を選択し、実験的に最適なものを見つけることができます。

良く知られている活性化関数

活性化関数は、制限付きまたは無制限のさまざまな値の範囲を持つことができます。特に、シグモイド(3)はデータを範囲[0,+1]にマッピングするもので、分類問題に適しています。双曲線正接はデータを範囲[-1,+1]にマッピングするもので、回帰と予測の問題により適していると考えられます。