Обсуждение статьи "Нейронные сети - от теории к практике" - страница 8

[sigma7i]

Классная статья!!!
Вот только остался открытым вопрос примера системы из 2-х и более нейронов.

Может у кого есть простенький пример 2-х, 3-х нейронного советника?

[Dmitriy Parfenovich]

sigma7i:

Классная статья!!!
Вот только остался открытым вопрос примера системы из 2-х и более нейронов.

Может у кого есть простенький пример 2-х, 3-х нейронного советника?

Планировалась вторя статья по этому вопросу, но пока времени нет.

Попробуйте такую конструкцию

double out_net; //результат сети
double out[2];  //результаты первого слоя нейронов

out[0]=CalculateNeuron(inputs0,weight0); //вычислим первый нейрон в первом слое
out[1]=CalculateNeuron(inputs1,weight1); //вычислим второй нейрон в первом слое
out_net=CalculateNeuron(out,weight2);    //вычислим выходной нейрон сети

Думаю идея ясна.

[sigma7i]

fyords:

Попробуйте такую конструкцию

Думаю идея ясна.

 

Все предельно ясно, спасибо!

Здесь получается, что количество весовых коэффициентов удваиваются с каждым нейроном, но тут уже дело творческое :)

Буду ждать статью!  

[TipMyPip]

MetaQuotes:

Опубликована новая статья Нейронные сети: From Theory to Practice опубликована:

Автор: Дмитрий

Уважаемые господа, Большое спасибо за статью, можно ли заменить запятые (,) на плавающие точки?

733,56

2 658,29

733.56

2 658.29

[Paul Anscombe]

Это отличная статья.

Однако у меня есть несколько вопросов...

В вашем примере с 1 нейроном входными данными являются последние 10 значений индикатора RSI за период. Таким образом, выходом для этого нейрона будет просто сложная форма средневзвешенного значения для последних 10 значений RSI, так ли вы представляете себе использование данных индикатора в реальности?

Например, если бы я хотел использовать 3 индикатора в качестве входных данных, вы бы предполагали реализовать 3 нейрона, как в вашей статье, с каскадным переходом к нейрону второго слоя, или вы бы просто использовали последнее значение каждого из 3 индикаторов в качестве входных данных в одном нейроне?

Другой мой вопрос - в многослойной сети нужно ли нормализовать данные из первого слоя для ввода во второй слой, учитывая, что они все равно будут в диапазоне -1,1 или 0,1?

большое спасибо

[Jin]

Кто-нибудь пытался воспроизвести эти результаты?

Все мои попытки приводят к нисходящему балансу в результатах Forward.

Также не совпадает количество обработанных тиков - оно почти в два раза меньше, чем указано на картинке.

Одно, что привлекло мое внимание: количество тиков 17331 за период с 2012.01.02 по 2012.09.14 полностью совпадает, если я отключу опцию Forward. Хм...

[enbo lu]

Хорошая статья, которая позволяет легко понять основную концепцию нейронных сетей. Это очень помогло мне. Спасибо!

[[Удален]]

Спасибо.
Интересный пример, в котором используется концепция. https://www.mql5.com/ru/code/1649

[surubabs Suresh Kakkattil]

MetaQuotes:

Опубликована новая статья Нейронные сети: От теории к практике " опубликована:

Автор: Дмитрий

Лучший пример на основе статьи - https://www.mql5.com/ru/code/1649 ,

Большинство трейдеров, использующих полосы Боллинджера, ищут советники, основанные на ширине полос Боллинджера,

Советник, который я разместил, дает ширину полосы Боллинджера, он не использует никаких пользовательских индикаторов, все расчеты были сделаны на основе индикатора полосы Боллинджера,

С использованием метода нейронной сети, вы можете увидеть, что ширина советник торговли, когда его прорыв.

Это действительно интересно, посмотрите сами.

[Cagatay Tezsezen]

Отличная статья. Однако этот метод приводит вас к результату, подгоняя кривые. В конечном счете, реальные тесты на реальном счете могут разочаровать. Информация, приведенная в этой статье, ценна для тех, кто хочет понять, как начать работать с искусственным интеллектом, но они должны найти лучший способ реализации, чтобы избежать кривых методов. Любая торговая система должна уметь использовать некоторые динамические параметры, которые будут отражать меняющиеся условия рынка. В противном случае советник устареет за очень короткое время, приведя ваш счет к 0 балансу. Поэтому входные данные должны быть разработаны очень тщательно. Главное - это разработка входов, и вы должны знать, как будет выглядеть выход. ИИ не означает, что вы подадите любой входной сигнал и получите отличный выход. У разработчиков ИИ есть очень распространенное слово: "GARBAGE IN, GARBAGE OUT".