Discussão do artigo "Redes neurais: Da teoria à prática"
em princípio, o artigo não é ruim, tudo é claro, claro, por assim dizer, nas prateleiras ..... digamos que há um lugar para começar, não para procurar em outros fóruns, mas é necessário continuar, parte 2,3.....
você precisa de um exemplo de trabalho com NS multicamadas, porque as imagens mostram NS multicamadas, mas o exemplo é apenas para uma rede com um neurônio - renomeie o artigo ou escreva a parte 2.
Boa sorte!
- www.mql5.com
o artigo é bom, as introduções são reveladas. mas não entendi muito bem como ocorre o "treinamento" dos neurônios e com que frequência ele é nano.
O artigo é bom, as introduções são abordadas, mas não entendi muito bem como os neurônios são "treinados" e com que frequência isso é feito.
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Eu o apoiarei por sua vez!!! e postaremos um após o outro )))))).
Eu estava lidando com redes neurais há muito tempo - não conseguia entender como elas funcionavam, entendia o aparato matemático, havia muitos exemplos, mas não conseguia entender por que era necessário treiná-las e o que isso proporcionava por muito tempo, porque só havia exemplos de treinamento para uma tarefa específica (reconhecimento de padrões, negociação) na Internet, e não encontrei nenhum exemplo elementar (primitivo, cotidiano), até que encontrei um exemplo de treinamento sin(x)...... em algum fórum.
Então, escrevi para mim mesmo um script que ensinava a tabuada de NS on-line e imprimia os resultados na tela usando Comment(), e .... que maravilha... Eu estava com lágrimas nos olhos de felicidade, pois vi como o NS aprende, realmente aprende, e não com fórmulas secas para obter o resultado desejado. Seria bom mostrar um exemplo no artigo como um exemplo 2x2=4,1 2x3=5,9 ..... 9x9= 80,2 , mas 11x2 = 10,3 porque a tabuada de 11 NS não estudou, aqui está howtoktotak ))))))
ZY: Sobre mim: estudei, estudei, servi, trabalhei, casei, vivi feliz e morri no mesmo dia e ainda não vou morrer - ainda há negócios inacabados !!!!
Bom artigo para o nível de entrada, mas também gostaria de um acompanhamento.
Em seguida, escrevi para mim mesmo um script que ensinava a tabuada NS on-line e imprimia os resultados na tela usando Comment(), e ... oh maravilha... Fiquei com lágrimas nos olhos de felicidade, pois vi como o NS aprende, realmente aprende, e não com fórmulas secas para obter o resultado desejado. Seria bom mostrar um exemplo no artigo como um exemplo 2x2=4,1 2x3=5,9 ..... 10x10= 10,2, mas 11x2 = 10,3, pois a tabuada de 11 NS não foi estudada, wotkaktotak ))))))
Essa é uma boa maneira de colocar a questão.
Embora a tabuada tenha pouco a ver com negociação, ainda me pergunto se a rede conseguiu ensinar a tabuada.
Talvez, ao responder à pergunta "Por que a rede não consegue aprender a tabuada?", haja uma compreensão de como ensinar a rede a negociar.
Boa pergunta.
1) Embora a tabuada tenha pouco a ver com negociação, ainda me pergunto se foi possível ensinar a tabuada à rede.
2 - Talvez respondendo à pergunta, por que a rede não consegue aprender a tabuada?
3) Haverá uma compreensão de como ensinar a rede a negociar.
1. sim, NS aprendeu a tabuada de 1x1 a 9x9 inclusive, o vídeo parece mostrar os resultados com a segunda casa decimal.
2. a rede não aprendeu a tabuada além de 9x9, o que não é surpreendente - ninguém a ensinou, qualquer coincidência com os resultados corretos é aleatória.
3. há um entendimento, mas havia esperança para os desenvolvedores do "New Neural" - projeto de código aberto do mecanismo de rede neural para a plataforma MetaTrader 5, mas, como dizem, "e ainda não há nada" (Krylov). É uma tarefa demorada desenvolver um projeto de NS multicamadas - é mais fácil adicionar .dll , embora, provavelmente, no mql5 puro haverá uma perda na velocidade de treinamento em comparação com implementações prontas de pacotes NS/.dll .
SZY: Você pode perguntar no tópico com o MT5 se deseja uma implementação embutida do NS multicamadas, mas, como acontece com os desenvolvedores, eles responderão que não, que não é fornecido e, em seis meses, anunciarão essa atualização.)
ZYZY: para mim, para experimentos com o NS, essa importação é suficiente:
#import "fannmql.dll" void fannmql_build(string NN_config); // cria uma rede neural FANN, propriedades das camadas de neurônios em NN_config // você pode usar os delimitadores: ', . ; -' ou espaço void fannmql_unbuild(); // exclui a rede neural FANN double fannmql_train(double &input[],double &output[]); // treinamento da rede neural FANN, retorna o valor RMS void fannmql_run (double &input[],double &output[]); // calcular o FANN da rede neural void fannmql_savetofile (string File_name); // salvando o FANN da rede neural em um arquivo void fannmql_loadfromfile(string File_name); // carregando FANN da rede neural do arquivo #import string s = "8-10-10-2"; // NS com 8 entradas, 2 camadas ocultas de 10 neurônios em cada camada e 2 saídas double inp[8],out[2]; //________________________________________________ int init(){ fannmql_build(s); ..............mas, aparentemente, construir tais funções nas funções padrão do MT5 é um problema grandioso e difícil de ser realizado;)))))
Talvez, ao responder à pergunta "por que a rede não consegue aprender a tabuada?", seja possível entender como ensinar a rede a negociar.
O mais interessante é que a rede não pode aprender a tabuada (no sentido amplo). Ou seja, é claro que você pode ensinar a multiplicação de 1*1 a 9*9, e então... a pintura de Repin - "Fig you".
Mas o cérebro executa essas etapas sem dificuldade, por que isso acontece? - É aqui que se encontra o tesouro da sabedoria, você tem que cavar aqui, mas não é tão simples quanto parece - faz fronteira com o campo da inteligência artificial, e essa é uma história totalmente diferente....
O mais interessante é que a rede não pode aprender a tabuada (no sentido amplo). Ou seja, é claro que você pode ensinar a multiplicação de 1*1 a 9*9, e então... a pintura de Repin - "Fig you".
Mas o cérebro executa essas etapas sem dificuldade, por que isso acontece? - Esse é o tesouro da sabedoria, precisamos cavar aqui, mas não é tão simples quanto parece - está no limite do campo da inteligência artificial, e essa é uma história diferente....
Não concordo com a figwam.
A rede neural não faz parte do campo da inteligência artificial?
Se você quiser continuar com esse tópico, sugiro que acesse aqui "New Neural" - projeto de código aberto do mecanismo de rede neural para a plataforma MetaTrader 5.
Ou via mensagem privada, acho que será redundante aqui.
O mais interessante é que a rede não pode aprender a tabuada (no sentido amplo). Ou seja, é claro que você pode ensinar a multiplicação de 1*1 a 9*9, e então... a pintura de Repin - "Fig you".
Mas o cérebro executa essas etapas sem dificuldade, por que isso acontece? - É aqui que se encontra o tesouro da sabedoria, precisamos cavar aqui, mas não é tão simples quanto parece - está no limite do campo da inteligência artificial, e essa é uma história diferente....
Yura Reshetov chegou a escrever que é possível ensinar ao NS a tabuada de multiplicação, onde 2*2 = 5, e todas as outras variações estarão aritmeticamente corretas. A propósito, essa é a essência da adaptação. E sobre por que o NS começará a mentir se você ensiná-lo de 1 a 9 e alimentá-lo com 10 a 20, também há uma resposta. A questão é que a rede pode funcionar corretamente apenas e tão somente se os dados fora da amostra estiverem no mesmo intervalo do conjunto de treinamento. Em termos gerais, nossas entradas estarão no intervalo [1;9]. E, em seguida, forneceremos os dados NS em um intervalo diferente, o que fará com que os dados de entrada não sejam estacionários, e a não estacionariedade dará respostas falsas. Tente treinar a rede em amostras no intervalo [1;20] e, em seguida, forneça a ela outras amostras no mesmo intervalo e, oh, que maravilha, ela realmente funcionará. Você pode testá-la.
Aqui eu o testei. Funciona muito bem fora da amostra )
NS aprendeu a tabuada de 1 a 20. O treinamento e a interrupção do treinamento foram feitos em exemplos selecionados aleatoriamente (1/3 e 1/3 do tamanho da amostra). Validação - o 1/3 restante do tamanho da amostra, mas, o mais importante, do mesmo intervalo. Os resultados da validação são tão bons quanto os das amostras de treinamento. O erro está dentro de +-0,1.
A questão é que o NS aprende qualquer função, como você sabe, e o faz com sucesso; o principal é que o intervalo de dados fora da amostra deve estar dentro do intervalo de treinamento.
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Atualmente, todo negociador já deve ter ouvido falar sobre redes neurais e sabe como é interessante utilizá-las. A maioria acredita que as pessoas que sabem lidar com redes neurais são algum tipo de super-humano. Neste artigo, tentaremos explicar a arquitetura da rede neural, descrever as suas aplicações e apresentar exemplos de uso prático.
O conceito de redes neurais
As redes neurais artificiais são uma das áreas de pesquisa de inteligência artificial que é baseada em tentativas de simular o sistema nervoso humano no que se refere a sua capacidade de aprender e de se adaptar, o que deve permitir que seja construída uma simulação muito simplificada da operação do cérebro humano.
Curiosamente, as redes neurais artificiais são constituídas de neurônios artificiais.
Autor: Dmitriy Parfenovich