Обсуждение статьи "Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)"
The article Neural networks are simple (Part 36): Relational Reinforcement Learning:
Author: Dmitriy Gizlyk
CS 0 15:22:10.739 Core 01 2023.01.01 00:00:00 EURUSD_PERIOD_H1_RRL-learning.nnw CS 0 15:22:10.739 Core 01 2023.01.01 00:00:00 OpenCL not found. Error code=5103 CS 2 15:22:10.739 Core 01 2023.01.01 00:00:00 invalid pointer access in 'NeuroNet.mqh' (2876,11) CS 2 15:22:10.739 Core 01 OnInit critical error CS 2 15:22:10.739 Core 01 tester stopped because OnInit failed CS 2 15:22:10.740 Core 01 disconnected CS 0 15:22:10.740 Core 01 connection closed
I keep getting the same error when I try to train, I tried to make the neural network with the NetCreator as well but the same error occurred.
what could be causing the problem?
I keep getting the same error when I try to train, I tried to make the neural network with the NetCreator as well but the same error occurred.
what could be causing the problem?
| ERR_OPENCL_CONTEXT_CREATE | 5103 | Error creating the OpenCL context |
Before use this library you must install OpenCL on your PC
| ERR_OPENCL_CONTEXT_CREATE | 5103 | Error creating the OpenCL context |
Before using this library you must install OpenCL on your PC
Yes, it's enabled but I was able to identify the problem. My strategy tester uses Processor instead of GPU but my Processor doesn't have OpenCL I think. How do I make the tester use GPU instead if CPU
CS 0 20 : 01 : 11.215 Core 01 AMD EPYC 7 V13 64 -Core, 225278 MB
Hey Dmitry!
Wonderful work.
In this part, training a neural network last a hell more time than previous. Do you have the same experiences?
Regards,
Tomasz
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning):
В рассмотренных ранее моделях обучения с подкреплением мы использовали различные варианты сверточных сетей, которые способны идентифицировать различные объекты в исходных данных. Основное преимущество сверточных сетей в способности идентифицировать объекты вне зависимости от их расположением. В тоже время, сверточные сети не всегда справляются с различными деформациями объектов и шумом. Но эти проблемы способна решить реляционная модель.
Основное преимущество реляционных моделей является способность выстраивания зависимостей между объектами. Что позволяет структурировать исходные данные. Наиболее наглядно реляционную модель можно представить в виде графов. Объекты и события представлены в виде узлов. А связи демонстрируют зависимости между соответствующими объектами и событиями.
Использование графов позволяет нам наглядно выстроить структуру зависимостей между объектами. К примеру, если мы захотим описать паттерн пробития канала мы составим граф, в вершине которого будет формирование канала. Описание формирования канала также может быть представлено в виде графа. Далее мы создадим 2 узла пробития канала (верхней и нижней границы). Оба узла будут иметь одинаковые связи с предшествующим узлом формирования канала, но не связаны между собой. Для исключения входа в позицию при ложном пробое мы можем дождаться отката к границе канала. Это будут ещё 2 узла отката к верхней и нижней границе канала, которые будут иметь связи с узлами пробития соответствующей границы канала. Но они опять не будут иметь связей между собой.
Описанная структура хорошо ложится в граф и даёт четкое структурирование данных и последовательности событий. Нечто подобное мы рассматривали при построении ассоциативных правил. Но это сложно увязывается с используемыми нами ранее сверточными сетями.
Казалось бы, сверточные сети используются для идентификации объектов в данных. Мы можем обучить модель выделять какие-то точки разворота движения или небольшие тенденции. Но на практике процесс формирования канала может быть растянут во времени с различной интенсивностью тенденций внутри канала. А сверточные модели не всегда хорошо справляются с подобными искажениями. К тому же, ни сверточные, ни полносвязные нейронные слои не могут разделить 2 различных паттерна, которые состоят из одних и тех же объектов с различной последовательностью.
Также следует отметить, что сверточные нейронные сети способны только выявлять объекты. Но не способны выстраивать зависимости между ними. А значит нам нужно найти некий иной алгоритм, который бы мог обучаться подобным зависимостям. И здесь мы должны вспомнить о моделях внимания. Именно модели внимания позволяют акцентировать внимание на отдельных объектах, выделяя их из общего массива данных.
Автор: Dmitriy Gizlyk