Заключение

Вот мы и добрались до конца книги. В ней мы рассмотрели несколько самых популярных архитектурных решений из разных областей. Это и сверточные модели из задач распознавания изображений, и рекуррентные модели из обработки временных последовательностей, и трансформер с механизмом Self-Attention, разработанный для решения языковых задач.

Я не просто так продемонстрировал вам абсолютно разные архитектурные решения. Никогда не бойтесь экспериментировать, ведь по проторенной дорожке всегда легче идти, но можно лишь повторить уже достигнутые результаты, как бы хороши они не были. И это не плохо. Порой, это даже больше, чем нужно. Но если вы хотите создать что-то новое, что-то свое, тогда придется сойти с дороги и направиться прямиком в неизвестность. И никто не знает, что нас там ждет — слава и успех или забвение. Но я верю, что усилия не бывают напрасными. Хочу пожелать вам, чтобы на своем пути вы достигли поставленных целей.

В данной книге мы построили библиотеку, которая поможет вам легко и просто реализовать собственные модели нейронных сетей, обучить их на исторических данных и проверить их работоспособность в тестере стратегий с помощью предложенного шаблона советника. Вам я желаю найти свою модель, которая принесет вам прибыль и благосостояние. Важно запомнить: тщательно проверьте и всесторонне протестируйте советник, прежде чем доверить ему свои сбережения.

Все программы из данной книги доступны прямо в среде разработки MetaEditior, не нужно ничего скачивать и копировать. Просто зайдите в Навигаторе в публичные проекты и найдите проект \MQL5\Shared Projects\NN_Book_Project. Все примеры разложены по соответствующим папкам проекта.

До скорых встреч. Вы всегда можете найти дополнительную информацию на сайте mql5.com.