Обсуждение статьи "Еще раз о картах Кохонена"
Вполне неплохо и очень просто решается. Просто инициализировать сеть надо рандомно выбирая входы из тех которым будешь учить.
Вполне неплохо и очень просто решается. Просто инициализировать сеть надо рандомно выбирая входы из тех которым будешь учить.
Не проблема посчитать, отрисовать карты. Благо на сегодня море наработок по этой теме.
Где и в каком качестве применять? Кластеризация? Так есть более надежные методы.
Для себя я так и не нашел полезной области применения в трейдинге.
А так, как упражнение в программировании наверное полезно.
Нисколько не преуменьшая значение усилий автора.
Удачи
Не проблема посчитать, отрисовать карты. Благо на сегодня море наработок по этой теме.
Где и в каком качестве применять? Кластеризация? Так есть более надежные методы.
Так поделись информацией.
Сформулируй вопрос по конкретней. Не понятно о какой информации идет речь.
Я тут решил потестить статистику и вот что получилось:
И потом, повсюду наблюдается последовательный переход цветов от слева на право или с права на лево, как это рисуется в цветовой палитре под картинкой. А тут с перескакиванием через цвета.
Есть немного недоработок в реализации отображения результатов.... Но и в таком виде - рабочий вариант.
Я тут решил потестить статистику и вот что получилось:
И потом, повсюду наблюдается последовательный переход цветов от слева на право или с права на лево, как это рисуется в цветовой палитре под картинкой. А тут с перескакиванием через цвета.
Сохраните обученную сетку и выложите сетку и данные для обучения. Думаю при анализе ответ найдётся как это возможно. Ну или как вариант найдётся в чём баг.
В общем нужен воспроизводимый пример.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Еще раз о картах Кохонена:
Cтатья описывает приемы работы с картами Кохонена. Она будет интересна как исследователям рынка с начальными навыками программирования на MQL4 и MQL5, так и опытным программистам, испытывающим сложности с подключением карт Кохонена к своим проектам.
Данная статья является продолжением ранее опубликованной статьи "Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге". Значительная часть материала была переработана и адаптирована для более простого применения в сторонних проектах. В целом статья направлена на то, чтобы помочь начинающим и опытным программистам подключать в свои проекты нейросетевой алгоритм карт Кохонена и самим вносить правки в основной алгоритм. В статье используется лишь один образец паттернов, но упор сделан на разнообразие примеров использования кода.
Теория карт Кохонена
Карты Кохонена — это однослойная сеть, каждый нейрон которой соединен со всеми компонентами n-мерного входного вектора (паттерна). Входной вектор (паттерн) — это описание одного из объектов, подлежащих кластеризации.
В сети Кохонена используется обучение без учителя. Для обучения сети применяются механизмы конкуренции. При подаче на вход сети паттерна побеждает тот нейрон, вектор которого меньше отличается от входного паттерна. Для нейрона-победителя выполняется следующее соотношение:
где:
Автор: Nikolay Demko