일반적으로 NS가 아닌 기사 자체에 관한 것입니다. 무엇이 문제일까요? 맞출 계수의 수는 기록의 양과 비슷합니다.
계수의 수를 히스토리의 양과 같다고 가정해 봅시다. 그러면 조정이 완벽할 것 같습니다. 단 한 번의 손실 거래도 없을 것이며 역사에서 가능한 최대치를 짜낼 것입니다.
NS 구성에 임의의 수의 계수를 선택하는 것으로 접근하면 그렇게 좋은 것이 필요하지 않습니다.
기사 제목이 "성배 만들기"라면 당신의 주장은 공정할 것입니다. :)
그러나 이 기사는 그것에 관한 것이 전혀 아닙니다. 따라서 NS의 구조는 기사의 목적에 완전히 적합하며 다음을 허용합니다:
1) EA 생성 단계를 명확하게 보여줍니다 (특히 훈련되지 않은 네트워크와 훈련 된 네트워크의 정확도 차이는 완벽하게 눈에 띄며 네트워크에 뉴런이 몇 개만 있으면 눈에 띄는 차이가 없을 것입니다);
2) 큰 규모의 네트워크에서 작업을 시연합니다. 예제에 뉴런이 몇 개만 있다면 메모장에서 대량 텍스트 교체에 대한 이러한 모든 조작은 이해할 수 없을 정도로 필요할 것입니다. 그리고 독자들이 어떤 크기의 NS를 만들지 누가 알겠습니까? 그래서 저는 모든 것을 미리 알려드렸습니다.
그러나 그것은 이 기사의 주제가 전혀 아닙니다. 따라서 NS의 구조는 기사의 목적에 완전히 적합하며 다음을 허용합니다:
1) EA 생성 단계를 명확하게 보여줍니다 (특히, 훈련되지 않은 네트워크와 훈련 된 네트워크의 정확도 차이는 완벽하게 눈에 띄며 네트워크에 뉴런이 몇 개만 있으면 눈에 띄는 차이가 없을 것입니다);
2) 큰 규모의 네트워크에서 작업을 시연합니다. 예제에 뉴런이 몇 개만 있다면 메모장에서 대량 텍스트 교체에 대한 이러한 모든 조작은 이해할 수 없을 정도로 필요할 것입니다. 그리고 독자들이 어떤 크기의 NS를 만들지 누가 알겠습니까? 그대로, 나는 그들에게 모든 것을 미리 가르쳤습니다.
귀하의 기사는 마침내 NS를 냉정하게 보는 데 매우 유용합니다. "곱하기와 더하기" 논리는 매우 원시적이기 때문에 더 의미 있는 접근 방식보다 허용 가능한 적합성을 위해 더 많은 입력 매개 변수가 필요하다는 것을 깨달았습니다.
물론, 전 세계의 경험에 따르면 이러한 단순한 로직으로도 캡차, 이미지 등 한정된 수의 패턴을 인식하는 데 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 무한한 수의 패턴(시계열)을 처리해야 하는 경우에는 기사에서 얻은 것과 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다.
BP와 관련이 없지만 여전히 BP를 예로 들어 NS에 관심을 갖는 것이 목표였다면 이는 다소 이상한 접근 방식입니다. 그러나 아마도 귀하의 글이 NS에 대해 가장 솔직하게 표현한 글일 것입니다. 안타깝게도 아무도 소스 코드를 보고 요점을 이해하지 못합니다. NS 주제에 대해 논의해야 할 내적 필요를 채우기 위해 NS 대 NS에 대한 토론은 기사에 대한 일부 댓글에서 잘 설명되어 있습니다.
Neuroph is lightweight Java neural network framework to develop common neural network architectures. It contains well designed, open source Java library with small number of basic classes which correspond to basic NN concepts. Also has nice GUI neural network editor to quickly create Java neural network components. It has been released as open...
일반적으로 NS가 아닌 기사 자체에 관한 것입니다. 무엇이 문제일까요? 맞출 계수의 수는 기록의 양과 비슷합니다.
계수의 수를 히스토리의 양과 같다고 가정해 봅시다. 그러면 조정이 완벽할 것 같습니다. 단 한 번의 손실 거래도 없을 것이며 역사에서 가능한 최대치를 짜낼 것입니다.
NS 구성에 임의의 수의 계수를 선택하는 것으로 접근하면 그렇게 좋은 것이 필요하지 않습니다.
기사 제목이 "성배 만들기"라면 당신의 주장은 공정할 것입니다. :)
그러나 이 기사는 그것에 관한 것이 전혀 아닙니다. 따라서 NS의 구조는 기사의 목적에 완전히 적합하며 다음을 허용합니다:
1) EA 생성 단계를 명확하게 보여줍니다 (특히 훈련되지 않은 네트워크와 훈련 된 네트워크의 정확도 차이는 완벽하게 눈에 띄며 네트워크에 뉴런이 몇 개만 있으면 눈에 띄는 차이가 없을 것입니다);
2) 큰 규모의 네트워크에서 작업을 시연합니다. 예제에 뉴런이 몇 개만 있다면 메모장에서 대량 텍스트 교체에 대한 이러한 모든 조작은 이해할 수 없을 정도로 필요할 것입니다. 그리고 독자들이 어떤 크기의 NS를 만들지 누가 알겠습니까? 그래서 저는 모든 것을 미리 알려드렸습니다.
앞으로 어느 기간 동안 선물이 쏟아지지 않는지 궁금합니다. 한 달이라면 다행입니다.
대부분의 트레이더는 매수 중지 주문을 올바르게 열 수 없으며 여는 방법을 모릅니다 ....
그리고 그러한 기사를 보면 그들은 단순히 요실금이 될 것입니다 ...
글의 제목이 "성배 만들기"라면 여러분의 주장은 타당할 것입니다. :)
그러나 그것은 이 기사의 주제가 전혀 아닙니다. 따라서 NS의 구조는 기사의 목적에 완전히 적합하며 다음을 허용합니다:
1) EA 생성 단계를 명확하게 보여줍니다 (특히, 훈련되지 않은 네트워크와 훈련 된 네트워크의 정확도 차이는 완벽하게 눈에 띄며 네트워크에 뉴런이 몇 개만 있으면 눈에 띄는 차이가 없을 것입니다);
2) 큰 규모의 네트워크에서 작업을 시연합니다. 예제에 뉴런이 몇 개만 있다면 메모장에서 대량 텍스트 교체에 대한 이러한 모든 조작은 이해할 수 없을 정도로 필요할 것입니다. 그리고 독자들이 어떤 크기의 NS를 만들지 누가 알겠습니까? 그대로, 나는 그들에게 모든 것을 미리 가르쳤습니다.
귀하의 기사는 마침내 NS를 냉정하게 보는 데 매우 유용합니다. "곱하기와 더하기" 논리는 매우 원시적이기 때문에 더 의미 있는 접근 방식보다 허용 가능한 적합성을 위해 더 많은 입력 매개 변수가 필요하다는 것을 깨달았습니다.
물론, 전 세계의 경험에 따르면 이러한 단순한 로직으로도 캡차, 이미지 등 한정된 수의 패턴을 인식하는 데 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 무한한 수의 패턴(시계열)을 처리해야 하는 경우에는 기사에서 얻은 것과 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다.
BP와 관련이 없지만 여전히 BP를 예로 들어 NS에 관심을 갖는 것이 목표였다면 이는 다소 이상한 접근 방식입니다. 그러나 아마도 귀하의 글이 NS에 대해 가장 솔직하게 표현한 글일 것입니다. 안타깝게도 아무도 소스 코드를 보고 요점을 이해하지 못합니다. NS 주제에 대해 논의해야 할 내적 필요를 채우기 위해 NS 대 NS에 대한 토론은 기사에 대한 일부 댓글에서 잘 설명되어 있습니다.
글쎄요, 어떤 사람들은 코드를 읽습니다. 개인적으로 이 기사의 유용성 측면에서 보면 100% 만족합니다.
"현대" NS의 관점에서도 이 접근 방식은 여전히 존재할 권리가 있습니다.
어떤 사람들이 코드에서 + 및 * 연산을 보지 못한다면 어떻게 말해야할까요...? 이 글은 트레이더가 아닌 개발자를 위한 글입니다(특히 바이스탑에 대해 모르는 분들).
작성자에게 감사드립니다. 이 자료로 여러 번 돌아올 것이므로 즐겨찾기에 추가했습니다.
오, 내, 어떤 열정....., 뉴런, 유전자, 자연 돌연변이, 인공 복제, 염색체 식민지)) 그들이 고전에서 이혼했다는 것을 이해하기 위해 얼마나 많이 알아야하는지, 단순화 할 수 없습니까?
당신이 그것을 가르치면 신경망은 무엇을 제어합니까, 쌍의 성격? 아니면 내가 뭔가를 놓쳤습니까? 그렇다면 돈과 문제를 쓸 가치가 없습니다.
안녕하세요 앤드류,
매우 흥미로운 기사 감사합니다...! MT5를 신경망과 연결하는 방법을 보게되어 기쁩니다.신경망 예제를 MT4와 연결하는 것을 고려해 보셨습니까?
MT4는 훨씬 더 많은 사용자 기반을 가지고 있으며 더 많은 사람들이 귀하의 훌륭한 기사가 실제로 제공하는 것을 높이 평가할 것입니다.
또한...NeuroPro를 검색하여 사용해 보려고했지만 찾기가 어렵고 지원이 많지 않은 것 같습니까?
대신 Neuroph라는 무료 신경망 프로그램을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다 ...
http://neuroph.sourceforge.net/
Neuroph는 (코딩할 필요 없이) 네트워크를 구축하고 테스트할 수 있는 사용자 친화적인 GUI를 갖춘 최신 Java 지원 프로그램입니다.사실... Neuroph는 게시하신 NeuroPro 예제와 매우 유사하므로 변환이 상당히 쉬울 것입니다.
뉴루프는 현재 및 이전 창에서도 작동하며 멀티 코어 용 32 비트 또는 64 비트 버전이 모두 있으므로 내가 읽은 호환성 문제는 없습니다.어쨌든... Neuroph / MT4 기사를 고려해보시기 바랍니다... 그것은 엄청난 도움이 될 것입니다...!
한편... 신경망을 사용하여 많은 가능성을 가진 매우 유익한 기사에 감사드립니다...!
조심하세요,로버트
그리고 Neuroph에 대한 훌륭한 팁 감사합니다 Robert, 매우 흥미로워 보입니다!
건배
Stu