ライブラリ: PNNニューラルネットワーククラス
qingyouwei:
MSEは小さい方が良い。しかし、誤差が非常に小さい場合は、ネットワークの再トレーニングが必要であることを覚えておく必要がある。
Yurich:
MSE less is better. But one must bear in mind that a very small error value can indicate retraining network.
クラス "class_pnn "で、どのようにリーニングを終了したのですか？ 小さなエラー値を得るために長い時間を計算させることができますか？
qingyouwei:
...テストしたところ、MSE=7.218702473434161e-008となりました 。
これはかなり小さな誤差です。
誤差と学習時間は、トレーニングのために準備されたデータに依存します。データを準備することは別の問題であり、ニューラルネットワークを 適用する前に検討する必要があります。
使い方の例は？
Jimmy Tee:
いいね。MT4でも完璧に動作するのがさらにいい。
サンプル数が多いと、すべてのトレーニングサンプルを保存するため、ネットワークがかなり大きくなります。便利な追加機能は、総誤差を増加させるサンプルを削除してネットワークを縮小する機能です。
もう1つの有用な追加は、後日新しいトレーニングサンプルを追加できることです。
mseの値が時々nanになる理由がわかったら、コードを投稿します。
また、mse = NaNも時々得られます。これは完全にランダムに起こるもので、ちょっと不思議だ。何がバグなのか、コードを見てみるよ。
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PNNニューラルネットワーククラス:
作者: Yury Kulikov