Rede neural sob a forma de um roteiro - página 8
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Considere a seguinte situação:
A NS trabalha, trabalha, estuda, estuda e depois pum - alguém Chubais (com uma letra pequena) corta a eletricidade que precisamos.
E todo o trabalho e aprendizado vai por água abaixo (até Chubais).
A próxima introdução:
1. Periodicamente, deixar cair (salvar) os dados de "aprendizagem".
2. No caso, como mencionado acima, leia estes dados durante a inicialização do Expert Advisor.
Desta forma, não precisaremos ensinar NS de novo.
claro! imediatamente após o treinamento
pesos e outros parâmetros serão exportados para o arquivo
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quando a eletricidade for ligada, a EA carregará o arquivo na inicialização
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é prudente reeducar a rede se os parâmetros estiverem desatualizados - ficando atrás da situação do mercadoeste é o CALLED Adaptivity
ou treinamento
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se você se aproximar dele de maneira diferente (isto é, treinar uma vez e ir ao mercado), então a rede é desnecessária!
Pergunta rápida, com que freqüência você acha que os dados devem ser descartados?
após a reciclagem
NS na CUDA:
http://quixotism.org/nnproj/index.php?title=CUDA_Code_Base
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é razoável reconfigurar a rede se os parâmetros estiverem desatualizados - atrasados em relação à situação do mercadochama-se adaptabilidade
ou aprendizagem
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Eh. O que resta entender é quando "os parâmetros se tornaram obsoletos" :(( A opção de "retardar o crescimento do lucro" e outras "violações dos parâmetros-chave da transação" é, IMHO, não é o caso, e, às vezes, é tarde demais).
É aproximadamente como com Trend/Flat - se você entender quando um acabou e quando o outro acabou, você não precisa de mais nada (sem indicadores, sem Conselheiros Especializados ...). Se entendermos que "os parâmetros estão desatualizados", nós apenas "ajustamos os parâmetros" ... Por exemplo, MACD Sample.mq4.
:(
Descobriu de onde as pernas estão crescendo.
http://richardbowles.tripod.com/neural/neural.htm
Eh. Resta entender quando "os parâmetros estão desatualizados" :( (A opção com "desaceleração do crescimento do lucro" e outras "violações dos parâmetros-chave do comércio", IMHO, não é a mesma, e, às vezes, é tarde demais).
É aproximadamente como com Trend/Flat - se você entender quando um acabou e quando o outro acabou, você não precisa de mais nada (sem indicadores, sem Conselheiros Especializados ...). Se entendermos que "os parâmetros estão desatualizados", nós apenas "ajustamos os parâmetros" ... Por exemplo, MACD Sample.mq4.
:(
talvez esta seja uma das questões complicadas
na verdade, há muitas perguntas
1 - o que queremos na produção
2 - qual circuito a escolher
PNN MLP BPN etc.
( número de neurônios em cada camada número de camadas ocultas )
que tipo de conexões entre eles
laços de feedback
( o circuito pode ser bastante complexo )
As redes que reconhecem cartas impressas são treinadas uma vez e o circuito não é muito complicado
3 - o que dar como entrada (é claro quantas entradas existem)
4 - quando se reciclar
5-que algoritmo de aprendizagem a escolher
AG - genética
BP -
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algumas perguntas
1 saída Eu quero 3 valores
1-venda 2-não sabe 3-compra
2-PNN
esquema em processo de experimentação
3 ?
como disse um conhecido - go INTIM
por exemplo, diferença entre EMA em atingir um limiar por alguns indicadores
4 ?
chegar a alguns valores que não foram previstos ( a rede ultrapassou o número permitido de erros )
conseguiu acionar uma série de LOS ou TAKE ! que também saiu da previsão da grade
temos alguns limiares - então começamos a procurar uma onda na direção oposta
Acho que correr dentro do prazo - não razoável - como depois de um novo bar
Por exemplo, as redes que reconhecem cartas impressas são geralmente treinadas uma vez - para fontes específicas - a nossa não é assim
5 ?
Estou me inclinando para a escala GA.
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E onde posso ler sobre PNN, MLP, BPN, ou seja, circuitos de rede neural?
Posso lhe dizer que há de tudo na internet!
É claro que não é muito agradável enviar um motor de busca
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olha aqui... eu postei muitos links
Qual a importância da precisão para a sigmoid?
Depois de 20, a precisão está no 9º dígito.