Discussão do artigo "Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas"
Obrigado pelo artigo. "É muita coisa para absorver de uma só vez.
Pergunta para o autor. Com relação à construção de um Expert Advisor, o número de coeficientes a serem ajustados com a lógica de multiplicar e somar também está fora da escala aqui?
Obrigado pelo artigo. "É muita coisa para absorver de uma só vez.
Pergunta para o autor. Com relação à construção de um Expert Advisor, o número de coeficientes a ser ajustado com a lógica de multiplicar e somar também está fora da escala aqui?
Não estou entendendo a pergunta. Do que você está falando?
PARABÉNS!
Artigo muito informativo e de qualidade!
PARABÉNS!
Artigo muito informativo e de qualidade!
Saudações.
Podemos usar esse exemplo para entender o agrupamento de entrada e a correspondência de clusters com o cluster de destino e outros problemas de classificação.
Vou concluir o cálculo e publicá-lo
Boa sorte!
Saudações.
Podemos usar esse exemplo para entender o agrupamento de entrada e a correspondência de clusters com o destino e outros problemas de classificação.
Vou concluir o cálculo e publicá-lo
Boa sorte.
vlad1949:
...
- Indicator i_SAE.mq4, coloque-o na pasta ~/MQL4/Indicators/
- Expert Advisor e_SAE.mq4, coloque-o na pasta ~/MQL4/Experts/.
- Biblioteca mt4Rb7.dll, coloque-a na pasta ~/MQL4/Libraries/.
- Arquivo de cabeçalho mt4Rb7.mqh, coloque-o na pasta ~/MQL4/Include/. A biblioteca e o arquivo de cabeçalho foram desenvolvidos e fornecidos por uma pessoa gentil, Bernd Kreuss. No nome, adicionei o índice da última alteração (b7). Quando há muitas versões (como a minha) com os mesmos nomes, ocorrem contratempos que levam muito tempo para serem detectados.
...
Muito interessante. Gostaria muito de comparar as opções. Tentei descobrir o agrupamento - apenas uma quantidade assustadora de ferramentas.
Isso é verdade. Mas o que é importante aqui não é tanto o agrupamento em si, mas determinar o número ideal de agrupamentos nos quais podemos (devemos) dividir nosso conjunto.
É muita coisa para escrever. Talvez eu o termine amanhã.
Boa sorte
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Novo artigo Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas foi publicado:
Este artigo é dedicado a uma nova perspectiva na direção da aprendizagem de máquina - o aprendizado profundo ou, para ser mais preciso, redes neurais profundas. Esta é uma breve revisão das redes neurais de segunda geração, a arquitetura de suas conexões e tipos principais, os métodos e regras de aprendizagem e suas principais desvantagens seguido pela história do desenvolvimento da rede neural de terceira geração, os seus principais tipos, peculiaridades e métodos de treinamento. Conduzida por experimentos práticos sobre a construção e treinamento de uma rede neural profunda, iniciada pelos pesos de uma pilha de autoencoders (Stacked Autoencoders) contendo dados reais. Todas as etapas, desde a seleção dos dados de entrada até a derivação métrica, serão discutidas em detalhe. A última parte do artigo contém uma implementação de um programa de rede neural profunda em um Expert Advisor com um indicador embutido, baseado em MQL4/R.
Este artigo vai considerar as principais idéias deste assunto, tais como a Aprendizagem Profunda e a Rede Profunda sem cálculos complexos em termos leigos.
Experimentos com os dados reais confirmam (ou não) as vantagens teóricas das redes neurais profundas sobre as mais superficiais por definição métrica e comparação (não tenho certeza sobre a definição de métricas e comparação). A tarefa em mãos é a classificação. Nós vamos criar um indicador e um Expert Advisor baseado em um modelo de rede neural profunda e trabalhar em conjunto de acordo com o esquema cliente/servidor e, em seguida, testá-los.
Presume-se que o leitor tenha uma idéia razoável dos conceitos básicos usados em redes neurais.
4. A implementação (Indicador e o Expert Advisor)
Agora vamos escrever um programa para o indicador e um Expert Advisor usando uma rede profunda para receber os sinais de negociação.
Existem duas formas para tal implementação:
Nós vamos escrever o link do indicador-EA seguindo o primeiro algoritmo. Um EA com o mínimo de rebaixamento.
Porque é tão difícil? Esta maneira de implementação permite conectar inúmeros indicadores colocados em diferentes símbolos/períodos em um EA e consequentemente trabalhar com eles. Para isso, o EA tem que passar por alguma modernização. Nós vamos falar sobre isso mais tarde.
Abaixo está a estrutura de interação entre o indicador e o EA:
Fig. 31. Estrutura de interação entre o indicador e o EA
Autor: Vladimir Perervenko