Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 602
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ve ilgi hakkında, TensorFlow grafikleri, Protokol Tamponları, çeşitli platformlar ve diller için kod oluşturma, ör. aslında düşük bir seviye ve ben de aynısını sadece NS ve MQL dilim için yapıyorum .
Sadece duymakla kalmaz, aynı zamanda kullanır. Ancak MT'de çalışacak R dili ile. Yani farklı bir yaklaşımımız ve yönümüz var. Benim işim senin için yararlı olmayacak. Muhtemelen duymamışsınızdır - Hlaiman EA Jeneratör.
Duydum, okudum. Benim gitmek istediğim yol değil.
Grafik görselleştirme, NN topolojileri, serileştirme, ProtoBuf biçimleri, toplu işleme ve NN ağırlıklarının n-boyutlu NumPy dizilerinin içe/dışa aktarımı vb.
Bu tür bir bilginiz veya uygulama deneyiminiz varsa, bunu tartışmaktan memnuniyet duyarım.
Bir kez daha tekrar edeceğim. Farklı bir yaklaşımımız ve hareket yönümüz var. Benim işim senin için yararlı olmayacak.
İyi şanlar
O zaman belki. Aksine, geliştirmelerimiz sizin için yararlı olacaktır, örneğin Python ve R konsollu Hlaiman EA Jeneratör - TensorBoard ve RStudio öğelerini, yerel NS bileşenlerini ve DLL, NamedPipes ve REST aracılığıyla MT4, MT5 terminallerine bağlantı içeren entegre bir ortam.
Pekala, sen nesin, Michael
sanal bir makine olmasına ve onların kullanılmasına rağmen)
Hatırladım. Bu projeyi daha önce görmüştüm. Bu tür projelerde, onları eğitmek istemeden önce modellerin değiş tokuşunun yanı sıra, yaratma ve kaydetme fırsatı olduğundan eminim. Çünkü bu kaynağı küstahlıkla alt etmek mümkün değildi. Bu konuda bir litre var ... Okurdum ...
Hatırladım. Bu projeyi daha önce görmüştüm. Bu tür projelerde, onları eğitmek istemeden önce modellerin değiş tokuşunun yanı sıra, yaratma ve kaydetme fırsatı olduğundan eminim. Çünkü bu kaynağı küstahlıkla alt etmek mümkün değildi. Bu konuda bir litre var ... Okurdum ...
normal bir python kodu var, arayüz 15 dakikada inceleniyor. En azından python'u gerçekten bilmeden bile hemen her şeyi anladım .. python'un temelleri birkaç tane inceleniyor. günler. Diğer her şey - ya MO ile. Kısacası, başlamak çok kolay. Ama neden buna ihtiyacınız olduğundan emin değilseniz, o zaman girmemek daha iyidir :) Orada sadece farklı sinir ağları üzerinde çalışıyorum.
iyi, genel olarak, yapmalısın .. çünkü tahminciye bağlısın ve kendi başına beceriksizliğe başlamak için temelleri çalışma. Hazırlık matı olmadan temel bilgileri öğrenmek için en az bir yıla ihtiyacınız var.
artısı, ortamı bilgisayarınıza yüklemenize gerek olmaması ve herhangi bir araştırma veya dil öğrenimi için gerekli olmamasıdır.
örneğin Bayes'e göre terver - NS'nin gerçekte nasıl çalıştığını araştırıyor musunuz? oradaki önceki ve sonraki dağılımlar, Monty Hall paradoksu, öğrenme yöntemleri hakkında .. Veya SVM'nin RBM'den nasıl farklı olduğu hakkındanormal bir python kodu var, arayüz 15 dakikada inceleniyor. En azından python'u gerçekten bilmeden bile hemen her şeyi anladım .. python'un temelleri birkaç tane inceleniyor. günler. Diğer her şey - ya MO ile. Kısacası, başlamak çok kolay. Ama neden buna ihtiyacınız olduğundan emin değilseniz, o zaman girmemek daha iyidir :) Orada sadece farklı sinir ağları üzerinde çalışıyorum.
iyi, genel olarak, yapmalısın .. çünkü tahminciye bağlısın ve kendi başına beceriksizliğe başlamak için temelleri çalışma. Hazırlık matı olmadan temel bilgileri öğrenmek için en az bir yıla ihtiyacınız var.
artısı, ortamı bilgisayarınıza yüklemenize gerek olmaması ve herhangi bir araştırma veya dil öğrenimi için gerekli olmamasıdır.
Sen nesin??? MO'nun temellerini oldukça iyi biliyorum. Başka bir şey Python sözdizimi vb. Kabul ediyorum. Kamu hizmetlerini, modelleri nasıl oluşturduklarını ve OOS'ta benimkinden daha iyi olup olmadıklarını kontrol etmek istiyorum. Orada, sonuçlar zaten çıkarılabilir. Teorik olarak, karşılaştırmalı özelliğin yeterli olması için optimize edicinin ana ilkelerini tekrarlamak mümkündür....
Sen nesin??? MO'nun temellerini oldukça iyi biliyorum. Başka bir şey Python sözdizimi vb. Kabul ediyorum. Kamu hizmetlerini, modelleri nasıl oluşturduklarını ve OOS'ta benimkinden daha iyi olup olmadıklarını kontrol etmek istiyorum. Orada, sonuçlar zaten çıkarılabilir. Teorik olarak, karşılaştırmalı özelliğin yeterli olması için optimize edicinin temel ilkelerini tekrarlamak mümkündür....
peki, optimize ediciyi tekrarlamak için, olasılıklar da dahil olmak üzere tüm teoriyi incelemeniz gerekir .. bu tür şeyler sadece bir parmak tıklamasıyla gerçekleştirilmez)
akıllı insanlar onlara PSC yazar)
veya Ivan, örneğin, Hlaimann'ını yazdı .. bu PSC, böyle bir şey yazmaya çalışın :)
sizin ve benim gibi, kullanıcılar sadece sessizce kıskanabilir ve materyal öğrenebilir
peki, optimize ediciyi tekrarlamak için, olasılıklar da dahil olmak üzere tüm teoriyi incelemeniz gerekir .. bu tür şeyler sadece bir parmak tıklamasıyla gerçekleştirilmez)
akıllı insanlar onlara PSC yazar)
veya Ivan, örneğin, Hlaimann'ını yazdı .. bu PSC, böyle bir şey yazmaya çalışın :)
sizin ve benim gibi, kullanıcılar sadece sessizce kıskanabilir ve materyal öğrenebilir
Ana şey, yaklaşımın ilkesini anlamaktır. Uygulama herkes için farklı olacaktır.
Ana şey, yaklaşımın ilkesini anlamaktır. Uygulama herkes için farklı olacaktır.
yaklaşımın ilkesi sağlam bir sezgisel olmayan küfürdür :)
basit örnek
Şakaydı. Şaka yapmadan - dikliği çevirin, nasıl etkilediğini görün.
Giriş, görev için yeterliyse, "1 nöron" üzerinde mümkündür.
Mo bağlamında, toksik ideolojik olarak doğrudur.
-------------
Derin ağlarda profesör - youtu.be/qx3iM2aa2yU
31 dk. "Hala bilim çok az ama çok fazla vudu büyüsü var"
evet, hangisinin daha iyi olduğunu hala anlayamıyorum - sigmoid veya teğet ..) bazıları bu teğeti yazıyor, şimdi ne okuyorum
Ancak dikliği optimize etmek ilginç olurdu, ancak bu ev yapımı bir üründe yapılabilir. Hazır paketler muhtemelen bunu yapmanıza izin vermez.
Bunları f-ii'yi karşılaştırdım - sigmoid tanjanttan daha küçük bir hata veriyor. Ancak belki de bu, yalnızca testin rastgele seçilen bir alanında geçerlidir. Daha büyük bir karşılaştırma yapmanız gerekiyor.
İkinci paragrafın önemli olduğunu düşünmüyorum. Bir nörondaki önyargı, daha küçük bir hata verirse 0,5 sigmoid 0'a kayar ve başka herhangi bir değere 0 teğet de kayar.
Ancak dikliği optimize etmek ilginç olurdu, ancak bu ev yapımı bir üründe yapılabilir. Hazır paketler muhtemelen bunu yapmanıza izin vermez.
Bunları f-ii'yi karşılaştırdım - sigmoid tanjanttan daha küçük bir hata veriyor. Ancak belki de bu, yalnızca testin rastgele seçilen bir alanında geçerlidir. Daha büyük bir karşılaştırma yapmanız gerekiyor.
ReLU'nun daha iyi olduğunu söylüyorlar :)
Fuzzy MT5'te her türlü fonksiyon vardır ve parçalardan orijinal NS'yi, yarı NS yarı uzmanı bir araya getirebilirsiniz, ancak daha sonra optimize edicide eğitim alabilirsiniz.