"New Neural"은 MetaTrader 5 플랫폼용 신경망 엔진의 오픈 소스 프로젝트입니다.

새 코멘트
 

인사말.

여기에서 나는 프로젝트 의 목표와 목적을 지정할 것을 제안합니다. 세부 사항과 뉘앙스를 논의하십시오.

어서 오십시오!

 
더엑스퍼트 :

우선, 프로젝트를 위한 새로운 간단한 포럼이 필요할 것입니다.

대부분의 경우oursforge에서 프로젝트를 만들고 즉시 토론을 전송해야 합니다.

우선, 브레인스토밍 세션이 필요하고 초현실적이긴 하지만 아이디어의 기반이 필요하며 포럼 스레드(개방성 측면에서)가 완벽하게 맞습니다.

전문가가 아니더라도 누구나 폭풍을 부를 수 있습니다. 폭행 문장은 나머지 텍스트에서 색상으로 가장 잘 강조 표시됩니다.

예를 들어 , 그리드를 생성하기 위한 그래픽 엔진을 만들려면 엔진을 시작하기 전에 레이어 수에 대한 매개변수를 설정하고 뉴런 수로 각 레이어에 대한 입력 창을 추가한 다음 사용자가 추가하는 추세선을 결정합니다. 연결.

 
더엑스퍼트 :

Andrey, 이 스레드에서 브레인스토밍해도 될까요?

물론 반대는 아닙니다. 그것이 이 스레드가 만들어진 이유입니다.
 

공격 주제:

-- 프로젝트 유형(사용자와의 상호작용 방식)

-- 프로젝트에서 구현할 네트워크

-- 데이터 전처리 및 이와 관련된 모든 것

-- 아키텍처, 인터페이스

-- 구현, 연결.

--테스트, 디버깅.

그것은 금지되어 있습니다. 가장 망상적인 생각이라도 비판하는 것은 범람하는 것입니다. 능력의 수준은 중요하지 않습니다 . 관심이 있고 생각이 있으면 말하십시오 !

환영 : 새로운 아이디어를 제안하고 기존 아이디어를 개발합니다.

 
더엑스퍼트 :
...

추가할 가치가 있을 수 있습니다.

-- 후처리

제 생각에는 확장성(다양한 신호의 연결/분리, 네트워크 위원회 생성 기능 등)을 기대하면서 개별 모듈의 인터페이스에 특별한주의를 기울일 필요가 있다고 생각합니다. 따라서 네트워크 자체(예: 두 개의 은닉층이 있는 MLP와 같은 네트워크 자체는 공격의 예인 수십 줄만 사용)를 학습 알고리즘에서 분리해야 할 필요성이 즉시 발생합니다.

파일:
F_MLP.mqh  5 kb
 

벡터 정규화, 입력 및 출력 데이터 시각화,

외부 생성자 Neurosolutions 사용, neurosolutions와 함께 DLL 사용, niterface ..

데이터 로드 및 언로드용 인터페이스: 벡터, 가중치,

EDNA 진화적 디자인 네트워크 아키텍처

활성화 기능, 학습 알고리즘을 선택하고 구성하는 기능,

 
젤 :
대부분의 칩 중 하나는 dll이 없다는 것입니다.
 

...다음과 같이 나타납니다.

프로젝트 유형 : 클래스 라이브러리,

1) 상호 작용 방식은 시스템 코드에서 (자세히 문서화된) API를 사용하는 것입니다.

내가 이해하는 한 라이브러리의 실제 적용은 다음과 같습니다.

  1. 자신의 유틸리티를 빠르게 작성하시겠습니까?(이름 지정) - 원하는 유형의 네트워크를 설정하고, 구성을 구성하고, 네트워크에 공급할 항목(훈련 세트) 등을 규정합니다.
    이러한 각 유틸리티는 입력 매개변수가 있는 별도의 애플리케이션으로 작동할 수 있습니다. 테스터에서 그러한 유틸리티를 실행하고 있습니까? 출력에서 파일( FILE_COMMON ) 형식의 훈련된 네트워크가 있습니다.

  2. 훈련된 네트워크의 파일( 들 ?)을 사용할 수 있는 쓰기 전문가

2) 상호 작용의 두 번째 방법. 네트워크 생성/교육 유틸리티의 생성을 단순화하는 GUI 애플리케이션( 유형 매개변수 등)은 간단합니다. 하지만 다른 유형의 설정을 위해? + UI에서 네트워크에 공급할 대상을 설정하는 방법은 무엇입니까? 코드로 하는 것이 더 쉽습니다. 신경망 생성 마법사와 같이 네트워크 생성 유틸리티 템플릿 생성을 메타 편집기에 삽입할 수 있습니까? 출력 - 기성품 코드에서 네트워크 입력에 공급되는 것을 규정하는 것만 남아 있습니까?


PS 위의 joo 는 "확장성을 기대하는 개별 모듈의 인터페이스"를 사용하도록 요청받았고, 마스터를 기반으로 메타에디터에서 생성하기만 하면 되며 학습 알고리즘이 추가되어야 합니다.

 
주 :

여기에서 나는 프로젝트의 목표와 목적을 지정할 것을 제안합니다. 세부 사항과 뉘앙스를 논의하십시오.

내가 올바르게 이해한다면 FANN과 같은 것이 훨씬 더 넓고 더 일반적이라고 생각합니까? 나는 그러한 괴물의 전망을 평가하는 방법도 알고 있습니다. 이것은 엄청난 레이어입니다) 너무 많은 세부 사항과 뉘앙스가 있습니다. joo 가 배치한 작은 코드 조각에서도 특정 구현을 위해 날카롭게 하지 않은 것은 아닙니다(활성화 함수의 숫자 7은 이 오페라에서 가장 가능성이 높음). 신경망은 전적으로 그러한 세부 사항입니다. 관심을 가지고 프로젝트를 진행하며 방해가 되지 않도록 노력하겠습니다만, 여러 매니아 분들의 힘으로 원칙적으로 가능한 일인지는 아직 잘 모르겠습니다....

 

모듈식 신경망

대규모 네트워크를 부분적으로 훈련하는 기능을 추가할 수 있습니다. 사실 이것은 위원회의 훈련이지만 네트워크를 하나의 시스템으로 결합하는 데에는 문제가 없습니다.
Модулярні нейронні мережі — Вікіпедія
  • uk.wikipedia.org
Модулярна нейронна мережа (англ. ) — група нейронних мереж (які в даному випадку називаються модулями), що керуються певним посередником. Кожна нейронна мережа слугує модулем і оперує окремими входами для вирішення певних підзавдань із групи завдань, які повинна виконати модулярна нейронна мережа. [1] Посередник приймає вихідні сигнали кожного...
 
figar0 :

내가 올바르게 이해한다면 FANN과 같은 것이 훨씬 더 넓고 더 일반적이라고 생각합니까?

훨씬 "넓고" "일반적"입니다. :)

그렇지 않으면 왜 귀찮게합니까?

figar0 :

너무 많은 세부 사항과 뉘앙스. joo 가 배치한 작은 코드 조각에서도 특정 구현을 위해 날카롭게 하지 않은 것은 아닙니다(활성화 함수의 숫자 7은 이 오페라에서 가장 가능성이 높음). 신경망은 전적으로 그러한 세부 사항입니다.

바로 여기, 아니. 활성화 함수의 숫자 7은 S자형 곡률 섹션이 [-1.0;1.0] 섹션에 속하도록 스케일 팩터입니다.

또한 혼동을 피하고 동일한 인터페이스를 제공하기 위해 모든 유형의 그리드의 입력 및 출력에 이 범위를 사용할 것을 제안합니다. 그것이 내가 거기에 7을 넣은 이유입니다 - 나의 미래 발전에 대한 기대와 함께.

그러나 이 계수를 변수로 공식화하면 FA가 있는 모든 뉴런에 대해 Sigmoid의 곡률을 조정할 수 있습니다(논리적 전환에서 비선형 S형 변환이 있는 중간 섹션을 포함하는 단순 선형 스케일링으로).

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100
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