Скачать MetaTrader 5

"Новый нейронный" - проект Open Source движка нейронной сети для платформы MetaTrader 5.

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий
Andrey Dik
12380
Andrey Dik  

Приветствую.

Здесь предлагаю обозначить цели и задачи проекта. Обсуждать детали и нюансы.

Добро пожаловать!

Nikolay Demko
12571
Nikolay Demko  
TheXpert:

Первым делом наверное надо новый простенький форум под проект.

Скорей всего надо сделать проект на сорсфорже и сразу переносить туда обсуждение.

Первым делом нужен мозговой штурм, нужна база идей пусть и сюреалистичных и ветка форума (в виду своей открытости) подходит как нельзя лучше.

Штурмовать могут все, даже не спецы. Штурмовые предложения лучше выделять от остального текста цветом.

Например: сделать графический движёк создания сетки, перед запуском движка выставляются параметры количество слоёв, далее окна ввода на каждый слой по количеству нейронов, дальше тренд линии которые добавляет пользователь определяют связи.

Andrey Dik
12380
Andrey Dik  
TheXpert:

Андрей, не против, если мы из этой ветки мозгоштурм сделаем?

Конечно не против. Для этого ветка и создана.
Комбинатор
16382
Комбинатор  

Темы штурма:

-- Вид проекта (способ взаимодействия с пользователем)

-- Сети, которые будут реализованы в проекте

-- Предобработка данных и все что с этим связано

-- Архитектура, интерфейсы

-- реализация, подключение.

--тестирование, отладка.

Запрещается: критиковать любую, даже самую бредовую мысль, флудить. Уровень компетентности не важен. Если тебе интересно и есть мысли -- выскажись!

Приветствуется: предлагать новые мысли, развивать уже имеющиеся.


Andrey Dik
12380
Andrey Dik  
TheXpert:
...

Возможно, стоит добавить:

-- Постобработка

На мой взгляд, необходимо особое внимание уделить интерфейсам отдельных модулей с расчетом на масштабируемость (подключение/отключение различных сигналов, возможность создания комитетов сетей и др.). Отсюда сразу возникает потребность отделять собственно сеть (сама сеть, к примеру MLP с двумя скрытыми слоями занимает всего несколько десятков строк, пример в атаче) от алгоритма обучения. 

Файлы:
F_MLP.mqh 5 kb
Andrey Opeyda
1121
Andrey Opeyda  

нормализация векторов, визуализация входных и выходных данных, 

 использовать внешний конструктор Нейросолюшнс, использовать ДЛЛ с нейросолюшнс,  нитерфейс .. 

  интерфейсы для подгрузки- выгрузки данных: векторов, весов,

EDNA Evolutionary Design Network Architecture  

возможность выбора-настройки ф-ций активации, алгоритмов обучения, 

Комбинатор
16382
Комбинатор  
njel:
Скорее всего одна из фишек в том, что дллок не будет.
Igor Volodin
4033
Igor Volodin  

...представляется так:

Вид проекта: библиотека классов,

1) способ взаимодействия - использование (подробно документированного) API  в коде своих систем.

Я так понимаю практическое применение библиотеки будет:

  1. быстрое написание собственных утилит?(как назвать) - задаем нужный тип сети, формируем ее конфигурацию, прописываем чем будем ее кормить(обучающая выборка) и т.д.
    каждая такая утилита может выступать как отдельно приложение с входными параметрами. Прогоняем такую утилиту в тестере? на выходе имеем обученную сеть в виде файла (FILE_COMMON)

  2. написание экспертов которые могут использовать файл(ы?) обученных сетей

2) второй способ взаимодействия. Приложение с графическим интерфейсом упрощающее создание утилиты создания/обучения сети - что касается параметров типа и тд - это просто. но для разных типов свои настройки? + как задавать в UI чем кормить сеть? проще это задавать в коде. Возможно встроить создание шаблона утилиты генерации сети в метаэдитор, как мастер создания нейронной сети? На выходе - готовый код, останется только прописать что подается на вход сети?


P.S. выше joo было предложено использовать "интерфейсы отдельных модулей с расчетом на масштабируемость", их как раз и нужно генерировать в метаэдиторе на основе мастера, а алгоритм обучения дописывать

Левитин Сергей В.
5163
Левитин Сергей В.  
joo:

Здесь предлагаю обозначить цели и задачи проекта. Обсуждать детали и нюансы.

Если я правильно понял задумано что-то типа FANN, только много ширее и общее? Даже и знаю как оценить перспективы такого монстра, это такой пласт необъятного) Столько частностей и ньюансов. Даже в маленьком кусочке кода выложеного joo , не обошлось без заточки под конкретную реализацию (цифирка 7 в функции активации скорее всего из этой оперы). Нейросети сплошь из таких частностей. С интересом послежу за проектом и постараюсь не мешаться под ногами, но пока слабо представляю - возможно ли это в принципе силами нескольких энтузиастов....

Nikolay Demko
12571
Nikolay Demko  

Модулярні нейронні мережі

Можно добавить возможность обучения большой сети частями, фактически это обучение комитета но без проблем с объединением сетей в одну систему.
Модулярні нейронні мережі — Вікіпедія
  • uk.wikipedia.org
Модулярна нейронна мережа (англ. ) — група нейронних мереж (які в даному випадку називаються модулями), що керуються певним посередником. Кожна нейронна мережа слугує модулем і оперує окремими входами для вирішення певних підзавдань із групи завдань, які повинна виконати модулярна нейронна мережа. [1] Посередник приймає вихідні сигнали кожного...
Andrey Dik
12380
Andrey Dik  
Figar0:

Если я правильно понял задумано что-то типа FANN, только много ширее и общее?

Намного "ширее" и "общее". :)

А иначе зачем заморачиватся?

Figar0:

Столько частностей и ньюансов. Даже в маленьком кусочке кода выложеного joo , не обошлось без заточки под конкретную реализацию (цифирка 7 в функции активации скорее всего из этой оперы). Нейросети сплошь из таких частностей.

Вот тут как раз - нет. Цифирка 7 в функции активации - масштабный коэффициент, что бы участок кривизны сигмоиды попал на участок [-1.0;1.0].

Далее предлагаю использовать этот диапазон для входов и выходов всех типов сеток, что бы избежать путаницы и обеспечить одинаковый интерфейс. Именно поэтому я и поставил там 7 - с расчетом на будущие свои разработки.

Однако, этот коэффициент можно оформить в виде переменной, тогда появляется возможность регулировать кривизну сигмоиды у всех нейронов имеющих ФА (от логического переключения, до простого линейного масштабирования, включая промежуточный участок с нелинейным S-образным преобразованием)   

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий