Rede neural sob a forma de um roteiro
Obrigado!
Coisinha muito útil! Obrigado!
Algo sobre a lógica deste script faz lembrar um simples codificador 4 em 2
o gizmo é interessante, é claro!
mas o que a rede foi treinada é o que é garantido mostrar!
Agora tente alimentar suas entradas com o que ela não viu durante o treinamento!
Ela está ficando louca!
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Print(MathRound( ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
Ela responde 1 0
embora, logicamente, ela deva responder 1 1
---
A rede correta fará exatamente isso - ela responderá 1 1 mesmo que não tenha visto nenhum dado desse tipo durante o processo de aprendizagem!
tente ensinar à rede o seguinte exemplo
SAÍDA = ENTRADA
30.00 = 100.00
27.50 = 87.50
25.00 = 75.00
20.00 = 50.00
15.00 = 25.00
13.75 = 18.75
12.50 = 12.5
11.25 = 6.25
10.00 = 0.00
e depois dar-lhe uma entrada de, digamos, 62,5 deve produzir uma saída de 22,50.
DEVE = ENTRADA
22.50 - 62.5
este é um exemplo simples de dimensionamento que as redes lidam como amendoins sem uma casca
Como você faz para prever o preço?
Algo sobre a lógica deste script lembra um simples scrambler 4v2
o gizmo é interessante, é claro!
mas o que a rede foi treinada é o que é garantido mostrar!
Agora tente alimentar suas entradas com coisas que ela não tenha visto durante o treinamento!
Ela está ficando louca!
test_pat[0] = 1 ;
test_pat[1] = 1 ;
test_pat[2] = 0 ;
test_pat[3] = 0 ;
test_the_network() ;
Print(MathRound( ol_a[0]), " 1100 ", MathRound(ol_a[1]) ) ;
Ela responde 1 0
embora, logicamente, deva responder 1 1
---
A rede correta fará exatamente isso - ela responderá 1 1 mesmo que não tenha visto nenhum dado desse tipo durante o processo de aprendizagem!
tente ensinar à rede o seguinte exemplo
SAÍDA = ENTRADA
30.00 = 100.00
27.50 = 87.50
25.00 = 75.00
20.00 = 50.00
15.00 = 25.00
13.75 = 18.75
12.50 = 12.5
11.25 = 6.25
10.00 = 0.00
e depois dar-lhe uma entrada de, digamos, 62,5 deve produzir uma saída de 22,50.
DEVE = ENTRADA
22.50 - 62.5
este é um exemplo simples de dimensionamento que as redes lidam como amendoins sem casca
Não há normalização dentro deste algoritmo. Para que este algoritmo funcione corretamente, é necessário
para fornecer valores de entrada e saída já normalizados entre 0 e 1 .
1. Primeiro você precisa normalizar tanto a entrada quanto a saída, ou seja, colocá-la na faixa de 0 a 1
(ou código de rede tem que ser recompilado para se adequar à nova faixa de dados)
2. Esta rede tem 4 entradas e 2 saídas .
Quais números destas colunas e quais entradas devem ser alimentados?
De acordo com o algoritmo
a rede coloca cada quádruplo dos valores de Entrada 1 0 0 0
define um par de dados de Saída 1 0
Podem existir vários conjuntos de dados desse tipo, por exemplo, 4 .
E você tem que alimentá-los de acordo com o algoritmo da rede
entrada _saída
1 0 0 0_ 0 0
1 0 0 1_ 1 0
1 0 1 0_ 0 1
1 0 1 1_ 1 1
ou como se segue, se 4 entradas e 3 saídas
1 0 0 0_ 1 1 1
1 1 0 0_ 1 0 0
1 0 1 0_ 0 1 1
1 0 1 0_ 0 0 0
1 1 1 1_ 0 1 0
para este caso alterar o código
A lógica deste script lembra um simples scrambler 4v2
Se o codificador se mostrar mais útil, teremos lucro com isso :) !
Apenas as redes ainda estão na moda.
Se você tem o código do codificador, então dê-o aqui ! Vamos brincar com isso também.
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Senhoras e senhores !
Encontrei um algoritmo de rede neural na Internet .
Decidi verificar.
Eu fiz o roteiro para o terminal . Eu o executei em e funcionou.
Para certifique-se de que esteja correto - Fiz uma visualização do processo de aprendizagem.
tornado visível .
Bem , e não para trabalho recolher pó na prateleira - post no fórum.
Acho que o código do roteiro para colocar um indicador ou um Expert Advisor é uma questão de técnica.
Você pode experimentar e experimentar sua imaginação.
O roteiro é executado em qualquer gráfico, em qualquer período de tempo.