Redes Neurais - página 27

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Levando as redes neurais para o próximo nível

Sergey Golubev, 2021.04.13 10:14

Aprendizagem de máquinas nos sistemas de comércio Grid e Martingale. Você apostaria nisso? - MT5

Aprendizagem de máquinas em sistemas comerciais Grid e Martingale. Você apostaria nisso?

Temos trabalhado arduamente estudando várias abordagens para utilizar a aprendizagem de máquinas com o objetivo de encontrar padrões no mercado forex. Você já sabe como treinar modelos e implementá-los. Mas há um grande número de abordagens de negociação, quase todas elas podem ser melhoradas através da aplicação de modernos algoritmos de aprendizado de máquina. Um dos algoritmos mais populares é a grade e/ou o martingale. Antes de escrever este artigo, eu fiz uma pequena análise exploratória, procurando as informações relevantes na Internet. Surpreendentemente, esta abordagem tem pouca ou nenhuma cobertura na rede global. Fiz uma pequena pesquisa entre os membros da comunidade sobre as perspectivas de tal solução, e a maioria respondeu que nem sequer sabia como abordar este tópico, mas a própria idéia me pareceu interessante. No entanto, a idéia em si parece bastante simples.

Vamos conduzir uma série de experimentos com dois propósitos. Primeiro, tentaremos provar que isto não é tão difícil quanto poderia parecer à primeira vista. Em segundo lugar, tentaremos descobrir se esta abordagem é aplicável e eficaz.



 

Redes neurais facilitadas (Parte 12): Dropout

Since the beginning of this series of articles, we have already made a big progress in studying various neural network models. But the learning process was always performed without our participation. At the same time, there is always a desire to somehow help the neural network to improve training results, which can also be referred to as the convergence of the neural network. In this article we will consider one of such methods entitled Dropout.

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Redes neurais facilitadas (Parte 13): Normalização de lotes

In the previous article, we started considering methods aimed at increasing the convergence of neural networks and got acquainted with the Dropout method, which is used to reduce the co-adaptation of features. Let us continue this topic and get acquainted with the methods of normalization.

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Neural networks made easy (Part 13): Batch Normalization
Neural networks made easy (Part 13): Batch Normalization
  • www.mql5.com
In the previous article, we started considering methods aimed at improving neural network training quality. In this article, we will continue this topic and will consider another approach — batch data normalization.
 

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Levando as redes neurais para o próximo nível

Sergey Golubev, 2021.10.20 11:21

Programação de uma rede neural profunda a partir do zero usando a linguagem MQL

https://www.mql5.com/en/articles/5486

Desde que o aprendizado de máquinas ganhou popularidade recentemente, muitos ouviram falar do Aprendizado Profundo e desejam saber como aplicá-lo na linguagem MQL. Eu tenho visto implementações simples de neurônios artificiais com funções de ativação, mas nada que implemente uma verdadeira Rede Neural Profunda. Neste artigo, vou apresentar a vocês uma Rede Neural Profunda implementada na linguagem MQL com suas diferentes funções de ativação, tais como a função tangente hiperbólica para as camadas ocultas e a função Softmax para a camada de saída. Passaremos do primeiro passo até o final para formar completamente a Rede Neural Profunda.

 
Olá Sergey Golubev: Gostaria de lhe desejar boas festas, li muito seus artigos e referências, você conhece algum programador que tenha a experiência de trabalhar com neurônios? Eu uso 3 indicadores, que quando alinhados, é muito rentável!!, Muito obrigado por qualquer informação, um abraço!
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