Redes Neurais - página 26

[Sergey Golubev]

O que ler e onde aprender sobre o aprendizado de máquinas

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O que ler e onde aprender sobre a aprendizagem de máquinas

MetaQuotes Software Corp., 2017.08.25 11:37

Existem 10 livros gratuitos relacionados ao aprendizado por máquina (baseados noportalpixelbeard.com).

1. Os elementos do aprendizado estatístico: mineração de dados, inferência e previsão

Este é um ebook de T.Hastie, R. Tibshirani, J.Friedman que permite aos leitores obterem conhecimento sobre os fundamentos conceituais. Há vários tópicos incluídos como estrutura estatística e muito mais.

2. Programação Lógica Indutiva

A programação lógica indutiva é um tópico no Aprendizado de Máquina. É utilizado no campo da pesquisa na interseção da aprendizagem de máquinas e programação lógica.

3. Aprendizagem de Reforço: Uma introdução de Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

Este é um livro eletrônico escrito por Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. Com este ebook, os usuários podem aprender a aprender com a máquina da maneira mais fácil.

4. Teoria da Informação, Inferência e Algoritmos de Aprendizagem

Este é um ebook de David J.C. Mackay no qual o tópico da teoria da informação é bem explicado de tal forma que ajuda os leitores a obter bons conhecimentos sobre os sistemas práticos de comunicação, tais como codificação aritmética para compressão de dados, códigos gráficos esparsos para correção de erros e muito mais.

5. Processos Gaussianos para Aprendizagem de Máquinas

Este é um livro eletrônico de Carl E. Rasmussen, Chritopher K.I Williams. Com este ebook é possível aprender uma abordagem de princípio, prática e probabilística para aprender em máquinas de kernel de uma maneira bastante simples.

6. O Caminho do LEÃO

Este ebook foi escrito por Roberto Battiti, Mauro Brunato, e foi escrito de tal forma que ajuda os usuários na aprendizagem de máquinas e na Otimização Inteligente (LION).

7. Raciocínio Bayesiano e Aprendizagem de Máquina

Este é um livro eletrônico escrito por David Barber que tem como alvo os alunos do último ano de graduação e mestrado. Os tópicos incluem álgebra linear e cálculo. Este livro ajuda os usuários a aprender o raciocínio básico, técnicas avançadas dentro da estrutura de modelos gráficos e a desenvolver habilidades.

8. Um Curso de Aprendizagem de Máquinas

Este ebook de Hal Daume III é um livro de curso que inclui um conjunto de material introdutório cobrindo diferentes aspectos da aprendizagem de máquinas modernas.

9. Aprendizagem de máquinas, classificação neural e estatística

Este é um livro eletrônico de D. Michie, D.J Spiegelhalter que tem como objetivo fornecer uma revisão atualizada das diferentes abordagens de classificação.

10. Introdução à aprendizagem de máquinas

Este ebook é escrito por Nilis J Nilsson. Ele inclui diferentes tópicos no aprendizado de máquinas por volta de 1996 que ajudam as pessoas a buscar um meio termo entre a teoria e a prática.

[Sergey Golubev]

Rede neural

Rede neural: tópicos de discussão/desenvolvimento

1. Melhorlinha de desenvolvimento NN EA com indicadores, arquivos pdf e assim por diante.
2. Melhorlinha final de NN EA
3. levando as REDES NEURAL ao PRÓXIMO NÍVEL -linha muito interessante
4. Fio de redes neurais (boa discussão pública)
5. Como construir uma NN-EA em MT4:linha útil para os desenvolvedores.
6. Radial Basis Network (RBN) - As Fit Filter For Price:a rosca

Rede neural: Indicadores e desenvolvimento de sistemas

1. Cruz MA auto-treinado!:linha de desenvolvimento para a nova geração de indicadores
2. Algoritmo Levenberg-Marquardt:linha de desenvolvimento

Rede neural: EAs

1. CyberiaTrader EA:fio de discussão efio de EAs.
2. Tópico de auto-aprendizagem especializado com os arquivos de EAsaqui.
3. Tópicos de Inteligência Artificial EAs: como "ensinar" e usar ofio AI ("neurônio") EA e fio de Inteligência Artificial
4. Forex_NNN_Expert EA efio indicador.
5. SpiNNaker - Uma rede neuralrosca EA.

Rede Neural: Os Livros

1. O que ler e onde aprender sobre o Machine Learning(10 livros gratuitos) - o correio.

O artigo

• Redes Neurais Facilitadas - MT5
  
• Redes neurais facilitadas (Parte 2): Treinamento e testes de rede - MT5
  
• Aprendizagem de máquinas em sistemas comerciais Grid e Martingale. Você apostaria nisso? - MT5
  
• Redes neurais facilitadas (Parte 3): Redes convolucionais - MT5
  
• Redes neurais facilitadas (Parte 4): Redes recorrentes - MT5
• Redes neurais facilitadas (Parte 5): Cálculos multi-tarefa em OpenCL - MT5
• Redes neurais facilitadas (Parte 6): Experimentando a taxa de aprendizagem das redes neurais - MT5
• Redes neurais facilitadas (Parte 7): Métodos de otimização adaptativos - MT5
• Redes neurais facilitadas (Parte 8): Mecanismos de atenção - MT5
• Redes neurais facilitadas (Parte 9): Documentando o trabalho - MT5
  
• Redes neurais facilitadas (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça - MT5
  
• Redes neurais facilitadas (Parte 11): Um take sobre GPT - MT5
  
• Redes neurais facilitadas (Parte 12): Desistência - MT5
  
• Redes neurais facilitadas (Parte 13): Normalização de lotes - MT5
  
• Desenvolvimento de um algoritmo de auto-adaptação (Parte I): Encontrando um padrão básico- MT5
  
• Desenvolvimento de um algoritmo de auto-adaptação (Parte II): Melhorando a eficiência- MT5
  
• Algoritmo de auto-adaptação (Parte III): Abandonando a otimização - MT5
  
• Rede neural profunda com RBM empilhado. Auto-treinamento, auto-controle- MT4
• Aplicação prática de redes neurais no comércio - MT5
  
• Aplicação prática de redes neurais no comércio. Python (Parte I) - MT5
  
• Aplicação prática de redes neurais no comércio (Parte 2). Visão computadorizada - MT5
  
• Conectando Neuronets da NeuroSolutions- MT5
• Usando redes neurais no MetaTrader- MT4
• Previsão de preços usando redes neurais- MT4
• Receitas para Neuronets- MT4
• Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas- MT5
• Redes Neurais Barato e Alegre - Link NeuroPro com MetaTrader 5- MT5
• Criando EAs de rede neural usando MQL5 Wizard e Hlaiman EA Generator- MT5
• Rede neural: Consultor especialista auto-optimizador- MT5
• Redes Neurais: Da Teoria à Prática- MT5
• Usando MetaTrader 5 Indicadores com ENCOG Machine Learning Framework for Timeseries Prediction- MT5
• Utilização de mapas de recursos auto-organizados (Kohonen Maps) no MetaTrader 5- MT5
• Redes Neurais Profundas (Parte I). Preparando Dados- MT5

• Redes Neurais Profundas (Parte II). Trabalhando e selecionando preditores- MT5

CodeBase

• Próximo preditor de preço usando Rede Neural- indicador para MetaTrader 4
• Easy Neural Network - biblioteca para MetaTrader 5
  
• ALGLIB - Biblioteca de Análise Numérica- biblioteca para MetaTrader 4
• MTS Neural network plus MACD- especialista para MetaTrader 4
• ArtificialIntelligence_Right- especialista para MetaTrader 4
• NeuroNirvamanEA- especialista para MetaTrader 4
• Crie facilmente seu próprio preditor de rede neural (exemplo: MA e RSI Predictors)- indicador para MetaTrader 4
• Automated Trading System "Сombo"- especialista para MetaTrader 4
• MTC Rede neural mais MACD- especialista para MetaTrader 5
• Cálculo da largura de banda do Bollinger com rede neural usando- especialista para MetaTrader 5
• PNN Neural Network Class- biblioteca para MetaTrader 5
• GRNN Neural Network Class- biblioteca para MetaTrader 5
• RBF Neural Network Class- biblioteca para MetaTrader 5
• MLP Neural Network Class- biblioteca para MetaTrader 5
• Inteligência Artificial- especialista para MetaTrader 5

[Sergey Golubev]

Novo artigo -

Redes Neurais Profundas (Parte III). Seleção de amostras e redução da dimensionalidade

Conteúdo

• Introdução
• 1
• .
• Seleção de amostras
  
• 2. Redução da dimensionalidade
• 
  
• 2.1. Análise de componentes principais (PCA)
• 2.2. Análise de componentes independentes (ICA)
• 2.3. Análise probabilística de componentes principais (PPCA)
• 2.4. Autocodificador (PCA não-linear)
  
• 2.5. PCA Inversa não linear (NLPCA)
• 3. Dividindo o conjunto de dados no trem/valido/sets de testeConclusãoAplicação

[Sergey Golubev]

Próximo artigo -

Redes Neurais Profundas (Parte IV). Criação, treinamento e teste de um modelo de rede neural

Conteúdo

• Introdução
• 1. Breve descrição das capacidades do pacote
• 1.1. Funções de inicialização dos neurônios
• 1.2. Funções de ativação dos neurônios
• 1.3. Métodos de treinamento
• 1.4. Métodos de regulação e estabilização
• 1.5. Métodos e parâmetros de treinamento de um RBM
• 1.6. Métodos e parâmetros de treinamento de um DNN
• 2. Teste da qualidade de trabalho de um DNN, dependendo dos parâmetros utilizados
• 2.1. Experiências
• 2.1.1. Dados de entrada (preparação)
• 2.1.2. Modelo básico de comparação
• 2.1.3. Estrutura de um DNN
• 2.1.4. Variantes do treinamento
• Com pré-treinamento
• Sem pré-treinamento
• 2.2. Análise dos resultados
• Conclusão
• Aplicação

[Sergey Golubev]

Levando as REDES NEURAIS para o PRÓXIMO NÍVEL - fio muito interessante:

This thread won't be about a question or problem, but rather about the anouncement of the presentation and documentation of an exciting trading concept. I plan to do a series of postings here in order to keep you guys updated.

Qualquer pessoa que tenha uma opinião sobre o tema, não hesite em comentar, mesmo que você não tenha um profundo conhecimento de aprendizagem de máquinas (eu ainda estou aprendendo, também - o que nunca termina).

[Chris70]

Sergey Golubev:

Levando as REDES NEURAIS para o PRÓXIMO NÍVEL - fio muito interessante:

obrigado, Sergey; eu sou o iniciador desse fio; eu não tinha conhecimento desses dois artigos (acima) que você ligou em Oct2017. Os tópicos são extremamente próximos um do outro, então percebi que eu estava sendo um pouco redundante. No entanto, vou continuar a série, porque acho que o aspecto LSTM+autocodificador ainda pode ser de interesse.

[Sergey Golubev]

Fórum sobre comércio, sistemas comerciais automatizados e estratégias comerciais de teste

Como começar com o Metatrader 5

Sergey Golubev, 2020.03.12 06:42

Redes neurais facilitadas - MT5

Tabela de Conteúdos

• Introdução
• 1. Princípios de construção de redes de IA
• 2. A estrutura de um neurônio artificial
• 3. Treinamento em rede
• 4. Construindo nossa própria rede neural usando MQL
• 4.1. Conexões
• 4.2. Um neurônio
• 4.3. Rede neural
• Conclusão
• Referências
• Programas utilizados no artigo

A Inteligência Artificial está cobrindo cada vez mais vários aspectos de nossa vida. Muitas publicações novas aparecem, afirmando que "a rede neural foi treinada para...". Entretanto, a inteligência artificial ainda está associada a algo fantástico. A idéia parece ser muito complicada, sobrenatural e inexplicável. Portanto, tal milagre de última geração só pode ser criado por um grupo de cientistas. Parece que um programa semelhante não pode ser desenvolvido usando nosso PC de casa. Mas acredite em mim, não é tão difícil. Vamos tentar entender o que são as redes neurais e como elas podem ser aplicadas no comércio.

[Sergey Golubev]

Easy Neural Network - biblioteca para MetaTrader 5

O roteiro de teste fornecido incluiu comentários que são fáceis de acompanhar.

Você pode salvar a configuração de rede retornada em um arquivo e depois carregá-lo em diferentes sessões.

Esta biblioteca tem feito pouco uso do OOP e, portanto, deve ser fácil de seguir mesmo por programadores mais novos.

[Sergey Golubev]

Aplicação prática das redes neurais no comércio - o artigo para MT5

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Este artigo considera a aplicação de redes neurais na criação de robôs comerciais. Este é o sentido restrito deste problema. De forma mais ampla, tentaremos responder a algumas perguntas e abordar vários problemas:

1. Um sistema lucrativo pode ser criado usando o aprendizado de máquinas?
2. O que pode nos dar uma rede neural?
3. A lógica para o treinamento de redes neurais para a tomada de decisões.
4. Rede neural: é difícil ou simples?
5. Como integrar uma rede neural em um terminal comercial?
6. Como testar uma rede neural? Etapas de teste.
7. Sobre amostras de treinamento.

[Sergey Golubev]

Este é o 3º artigo:

Redes neurais facilitadas (Parte 3): Redes convolucionais- MT5

Conteúdo

• Introdução
• 1. Características distintivas das redes neurais convolucionais
• 1.1. Camada volutiva
• 1.2. Subamostragem de camadas
• 2. Princípios de treinamento de neurônios em camadas convolucionais
• 3. Construindo uma rede neural convolucional
• 3.1. Classe base dos neurônios
• 3.1.1. Feed-forward
• 3.1.2. Cálculo do gradiente de erro
• 3.2. Elemento da camada de subamostragem
• 3.2.1. Feed-forward
• 3.2.2. Cálculo do gradiente de erro
• 3.3. Elemento da camada convolucional
• 3.4. Criação de uma classe de rede neural convolucional
• 3.4.1. Construtor de classes de redes neurais convolucionais
• 3.4.2. Método de propagação da rede neural convolucional
• 3.4.3. Método de propagação da rede neural convolucional para trás
• 4. Teste
• Conclusão
• Lista de referências
• Programas utilizados no artigo

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Dois artigos anteriores relacionados a este assunto:

• Redes Neurais Facilitadas - MT5
  
• Redes neurais facilitadas (Parte 2): Treinamento e testes de rede - MT5