Discussão do artigo "Rede neural quântica em MQL5 (Parte I): Criando um arquivo de inclusão"
Bem, o que há de errado nisso? Foram os Transformers que avançaram poderosamente a tecnologia de processamento de linguagem natural em sua época. Em comparação com os RNNs que vieram antes, isso é realmente mais legal. Acho que, no futuro, veremos uma síntese da computação quântica e das redes neurais, a arquitetura de rede neural em anel, em que há 12 cópias do modelo, como no artigo, que, em uma rodada como a do bousting, melhoram os resultados uns dos outros e aprendem com os resultados, a confiança e os erros uns dos outros, está indo muito bem. Aqui está um teste, mesmo sem pré-treinamento, é apenas aprendizado on-line.....
O script do artigo foi compilado somente dessa forma, após a substituição do includnik. Caso contrário, ele não vê a rede neural. Provavelmente porque eu o coloquei na seção Expert Advisors sem ler o artigo até o fim.
//#include <Shtenco_SimpleQuantumNeural.mqh> #include <QuantumNeuralMQL.mqh>
mas ainda não está claro o que testar :) como lição de casa - terminar de escrever o bot?
O script do artigo foi compilado somente dessa forma, após a substituição do includnik. Caso contrário, ele não vê a rede neural. Provavelmente porque eu o coloquei na seção Expert Advisors sem ler o artigo até o fim.
mas ainda não está claro o que testar :) como lição de casa - terminar de escrever o bot?
Oi Maxim, substituí os arquivos agora - misturei as inclusões em diferentes versões do artigo
Quanto ao bot - na próxima parte, terei um bot simples sobre esse NS).
O script do artigo foi compilado somente dessa forma, após a substituição do includnik. Caso contrário, ele não vê a rede neural. Provavelmente porque eu o coloquei na seção Expert Advisors sem ler o artigo até o fim.
mas ainda não está claro o que testar :) como lição de casa - terminar de escrever o bot?
Bem, o que há de errado? Foram os Transformers que, em sua época, avançaram poderosamente as tecnologias de processamento de linguagem natural. Em comparação com os RNNs que vieram antes, esse é realmente mais legal. Acho que, no futuro, veremos uma síntese de computação quântica e redes neurais, a arquitetura de rede neural em anel, em que há 12 cópias do modelo, como no artigo, que, em uma rodada como a de bousting, melhoram os resultados uns dos outros e aprendem com os resultados, a confiança e os erros uns dos outros, está indo muito bem. Aqui está um teste, mesmo sem pré-treinamento, é apenas aprendizado on-line.....
Um teste sobre histórias de 2017?
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Novo artigo Rede neural quântica em MQL5 (Parte I): Criando um arquivo de inclusão foi publicado:
O cérebro humano opera com vários tipos de memória ao mesmo tempo. Quando um trader experiente olha para um gráfico, ele imediatamente se lembra de situações parecidas do passado, analisa o contexto atual e compreende de forma intuitiva o que pode acontecer em seguida. Foi exatamente esse princípio que serviu de base para o nosso ContextAnalyzer, um componente revolucionário que recria a intuição humana em formato digital.
Nosso sistema de memória funciona em cinco níveis, cada um com sua própria especialização. A memória de curto prazo registra as mudanças instantâneas do mercado, cada tick, cada movimento de preço. A memória de médio prazo acumula informações sobre tendências horárias e diárias. A memória de longo prazo armazena padrões fundamentais que se manifestam ao longo de meses e anos.
Mas a verdadeira mágica começa com a memória episódica. Ela é ativada apenas quando acontece algo realmente importante, como um salto brusco na volatilidade, uma notícia inesperada ou uma mudança de tendência. Esses momentos ficam gravados com força especial, formando "memórias" únicas, que o sistema usará para reconhecer situações semelhantes no futuro.
Autor: Yevgeniy Koshtenko