Discussão do artigo "Redes neurais: Da teoria à prática" - página 3

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marketeer:

Yedelkin: Ou seja, para um neuroconsultor completo (autoaprendizagem), é necessário incorporar o "algoritmo de otimização genética padrão" ao código do programa?

Não, é claro que não! É por isso que ele é padrão, porque já está incorporado ao otimizador. Ele otimiza os pesos da grade por si só.
Então, não estou entendendo. Se o "algoritmo de otimização genética padrão" está incorporado ao otimizador, como um consultor neural de autoaprendizagem pode usar esse algoritmo "externo" para fins de autoaprendizagem?
 
Yedelkin:
Então não entendo. Se o "algoritmo interno de otimização genética" é inserido no otimizador, como um neuroconsultor de autoaprendizagem pode usar esse algoritmo "externo" para fins de autoaprendizagem?
A direção da interação é oposta. Em analogia com um Expert Advisor comum, há um otimizador que aciona a "caixa preta" do EA (qualquer EA) por meio de parâmetros de entrada. Se houver uma rede neural no Expert Advisor, ele não deixará de ser uma "caixa preta". Apenas os parâmetros otimizados são um conjunto de pesos de grade.
 
Yedelkin:
Então não entendo. Se o "algoritmo interno de otimização genética" for inserido no otimizador, como uma rede neural de autoaprendizagem pode usar esse algoritmo "externo" para fins de autoaprendizagem?

Uma rede neural é, simplificadamente, uma função da forma f[x1,x2,...,xn][w1,w2,...,wn], em que x é a informação de entrada (ela muda e depende da situação do mercado) e w são os pesos da rede, coeficientes fixos (no contexto deste artigo, parâmetros de entrada) que são selecionados por otimização no testador.

Portanto, se for necessário treinar a rede no modo on-line, não será possível usar o otimizador padrão e será necessário usar algum algoritmo de otimização (ele deve ser incorporado ao Expert Advisor).

 
marketeer:
A direção da interação é oposta. Por analogia com um Expert Advisor comum, há um otimizador que puxa os parâmetros de entrada da "caixa preta" do Expert Advisor (qualquer um). Se houver uma rede neural no Expert Advisor, ela não deixa de ser uma "caixa preta". Apenas os parâmetros otimizados são um conjunto de pesos de grade.
Se esse for o caso, não há como falar em autotreinamento de neuroconsultores. E o treinamento é chamado de ajuste comum de parâmetros.
 
joo:  Portanto, se você precisar treinar a rede on-line, não poderá usar o otimizador padrão e terá de usar algum algoritmo de otimização (a ser incorporado ao Expert Advisor).
Sim, esse é o ponto que eu queria esclarecer. Acontece que somente nesse caso um neuroconsultor pode realmente ser chamado de autoaprendizagem.
 
yu-sha: http://lancet.mit.edu/ga/ - Instituto de Tecnologia de Massachusetts
Obrigado a todos! Tenho uma ideia aproximada da direção.
 


yu-sha: http://lancet.mit.edu/ga/ - Massachusetts Institute of Technology

Yedelkin:

Obrigado a todos! Entendo a direção de forma geral.
Todas as ferramentas necessárias para a MQL5 já estão disponíveis aqui, no fórum nativo.
 
joo: Todas as ferramentas necessárias para a MQL5 já estão disponíveis aqui, no fórum nativo.
Isso é certo :) Eu só precisava entender o truque básico.
 
Yedelkin:
Se for assim, então não há autotreinamento de neuroconsultores, e o treinamento é chamado de ajuste comum de parâmetros.
Você acredita ingenuamente que o autotreinamento é um ajuste incomum?
 

Reshetov:
А Вы наивно полагаете, что самообучение - это необычная подгонка?

Aprendizado de rede = ajuste

Autoaprendizagem = autoajuste

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