기고글 토론 "신경망 네트워크: 이론에서 실전까지" - 페이지 9

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설명해 주세요:

파일1의 테스트 샘플로 퍼셉트론1을 훈련시켰다고 가정해 보겠습니다.

그런 다음 이 퍼셉트론1을 새로운 데이터(파일2)에 대해 테스트했습니다.

퍼셉트론1을어떻게훈련시킬수 있나요?

옵션 1:
파일1과 파일2 = 파일12를 붙입니다. 퍼셉트론2에 파일12 + 정답을 공급하여 처음부터 훈련시킵니다.

옵션 2:

파일2의 정답을 수동으로 수정하고 퍼셉트론1을 다시 훈련시킵니다.

옵션 1은 설명이 필요 없습니다. 새로운 퍼셉트론을 처음부터 다시 훈련하는 것입니다.

하지만 옵션 2를 구현하는 방법은 무엇인가요? 실현 가능할까요?

=========

저는 현재 파이썬의 주피터에서 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 실험하고 있습니다. 거기에는 새로운 데이터로 퍼셉트론을 훈련시키는 방법이 없습니다....

http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html#sklearn.neural_network.MLPClassifier

sklearn.neural_network.MLPClassifier — scikit-learn 0.18.dev0 documentation
  • scikit-learn.org
class hidden_layer_sizes=(100, ), activation='relu', algorithm='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001, power_t=0.5, max_iter=200, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=False, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, early_stopping=False, validation_fraction=0.1...
 

이 기사는 아마도 다소 상세하고 이해하기 쉬운 프레젠테이션이있는 유일한 기사입니다,

결국이 예제에서는 네트워크가 아니라 퍼셉트론을 고려하기 때문에 저자에게 그림을 수정해달라고 요청하고 싶습니다,

그리고 우리는 예를 들어 신경망의 예를 기다리고 있습니다: 입력에 2 개의 뉴런, 숨겨진 계층에 3 개, 출력에 1 개입니다.

기사 작성해 주셔서 감사합니다!

파일:
pyb.jpg  1958 kb
 
아주 좋은 기사, 나는 이번 주에 기사에 정의 된 것을 구현하기 위해 공부할 것입니다.
하지만 더 많은 뉴런을 구현하려면 어떻게 해야 하나요?

Osb: 저는 아직 프로그래밍 초보자입니다.


몇 가지 기본적인 질문이 있고 개발하는 동안 몇 가지 질문이 나올 것입니다. 상담을 받을 수 있을까요?

 
저는 프로그래밍을 처음 접해서 아는 것이 거의 없지만 몇 가지 테스트를 위해 EA를 연구하고 조정하고 있습니다. 이 작업은 매우 흥미롭습니다.
이제 자체 최적화 시스템을 생각하고 있는데 이에 대한 흥미로운 기사를 발견했습니다. EA의 구조를 구현할 수 있을까요? 지금은 그럴 능력이 없습니다.

이 작업을 개발하는 데 관심이 있으신가요?

https://www.mql5.com/ko/articles/2279

Rede neural: Expert Advisor auto-otimizável
Rede neural: Expert Advisor auto-otimizável
  • 2016.10.17
  • Jose Miguel Soriano
  • www.mql5.com
Será que é possível criar um Expert Advisor que, de acordo com os comandos do código, otimize os critérios de abertura e fechamento das posições automaticamente e em intervalos regulares? O que acontecerá se nós implementarmos no EA uma rede neural (um perceptron multi-camada) que, sendo módulo, analise o histórico e avalie a estratégia? É possível dar ao código um comando para uma otimização mensal (semanal, diária ou por hora) de rede neural com um processo subsequente. Assim, é possível criar um Expert Advisor que se auto-otimize.
 

활성화 기능의 가파른 정도를 변경하는 것은 전혀 필요하지 않습니다!

공식을 참조하세요:

for(int n=0; n<10; n++) 
  {
   NET+=Xn*Wn;
  }
NET*=0.4;

학습할 때 네트워크는 승수 Wn을 선택해야 합니다. 네트워크가 총 *0.4를 갖는 것이 더 유리하다면, 네트워크는 이미 *0.4인 모든 가중치를 선택하기만 하면 됩니다. 즉, 괄호 안에 공통 승수를 넣기만 하면 최소 오차에 의해 결정됩니다.

이 구현에서는 가중치를 선택하는 단계를 간단히 줄일 수 있습니다. 더 심각한 신경망에서는 필요한 계수를 스스로 찾을 수 있습니다.

 

정규화가 잘못 수행된 후 어떤 이유로 계수가 0.4로 설정됨....

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10의 일련의 값이 있다고 가정합니다.

이 수열의 값은 [0,1] 수열로 환원되어야 합니다. 논리적으로는 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1의 수열이 될 것입니다.

그러나 이 방법론은 난수만 생성합니다. 지표에서 6, 7, 8, 9, 10의 값을 얻었다고 가정해 보겠습니다. 공식을 단순화합니다:

우리는 다음과 같이 얻습니다:

6 >> 0

7 >> 0.25

8 >> 0.5

9 >> 0.75

10 >> 1

이 시리즈에서는 문서의 지침에 따라 정규화된 마지막 값만 참입니다.

선형 대수학을 수강하고 코사인과 탄젠트를 구분할 수 있다면 이렇게 간단한 작업을 어떻게 엉망으로 만들 수 있는지 이해할 수 없습니다. 작업 결과는 순전히 무작위입니다 !!!

그러나 나는 바로이 출판물을 출발점으로 사용했음을 인정합니다. 나는 그것을 인쇄하고주의 깊게 다시 읽고 펜으로 메모를했습니다. 그런 다음 책의 집에 가서 오소프스키의" 정보 처리를 위한신경망 "을 샀어요. 나는 그것을 읽고 매우 똑똑해졌고 여기에 글을 쓰고 있습니다....

 
MT5 트레이딩을 위한 인공지능에 대해 쉽게 소개해 주셔서 감사합니다. 따라서 '가중치'는 최적화를 통해 찾아지는데, 이를 까가테이는 커브 피팅이라고 부릅니다. 실제로 신경망 (가중치)은 사람이 라벨을 붙인 방대한 양의 훈련 데이터를 입력하고 결과에 옳고 그름을 표시함으로써 "훈련"됩니다. MT5에서 이를 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 있나요?
 
이 스마트 로봇을 사용하고 구입하는 방법을 알고 싶습니다 내 마이크로 신호는 13552272531 선생님 저를 추가 해주세요, 나는 뭔가를하고 싶습니다.
 

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