Discussão do artigo "Rede neural na prática: Surgimento de C_Neuron"
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Novo artigo Rede neural na prática: Surgimento de C_Neuron foi publicado:
O artigo mostra como encapsular um neurônio em MQL5 usando a classe C_Neuron, com pesos, viés e quantidade de entradas definida por parâmetro. Detalhamos o cálculo do custo por mínimo quadrado e a organização dos dados de treino em arrays. Como resultado, torna-se simples alterar entradas e repetir experimentos sem modificar a implementação.
Um detalhe, do qual precisamos deixar claro para você, meu caro leitor, antes mesmo de começarmos. Esta classe que iremos criar, cujo objetivo é comportar um neurônio, será neste momento uma classe bem simples e direta. Não iremos colocar absolutamente nada, que não seja extremamente necessário dentro da mesma. O código a ser usado, será o mais simples e didático quanto for possível ser feito. Mesmo que ele não seja de fato eficiente em termos de tempo de fatoração. Entenda este tempo de fatoração, como sendo o tempo de execução.
O objetivo aqui não será criar um código eficiente, mas sim funcional e que possa ser perfeitamente compreendido por qualquer pessoa. Mesmo quem esteja começando a programar em MQL5, e venha a demonstrar interesse sobre redes neurais. Isto por que o código usará MQL5 puro. Talvez eu venha no futuro colocar um pouco de SQL nele. Mas vou tentar ao máximo evitar sair do MQL5 puro e simples.
Autor: Daniel Jose