Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 628
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
Hayır, piyasa verilerini ağ performansıyla karıştırmayalım dedim.
Başka bir deyişle, ağınız teklifleri işler ve son işlemin başarılı olup olmadığına dair verileri içine sokarsınız, bu heterojen verilerdir ve karıştırılamaz.
Ve genel olarak, ağın iyi çalışıp çalışmadığı, bu ayrı bir blok meselesidir (GA'da buna uygunluk fonksiyonu demeye alışığım, NN'de hata fonksiyonunun adı kullanılır, ancak özü şudur: aynı).
Ağı backprop ile eğittiğinizi varsayalım, hatanın verinin bir parçası olduğu ortaya çıkıyor, tereyağı yağı. Umarım ne söylemek istediğimi anladın.
Evet, anlıyorum.. ilk başta onu basitçe MT5 optimize edicide eğitmek istiyorum - bu, işlemlerin ve hisse senedinin sonuçlarını hemen almayı ve teflerle dans etmeden şebekeye geri vermeyi mümkün kılacaktır.
mimariye gelince - yeniden yapmak mümkün olacak, ancak henüz başka seçeneğim yok, çünkü bu bile henüz “hissetmedi”. En azından bazı sonuçlar göstereceği kesin ama soru ne tür :)
Bununla ilgili her şeyi biliyorum, çapraz doğrulama da uygun, ancak daha karmaşık
yinelemeler de kendi kendilerine dönerler ve bazen öğrenemezler
ve tam olarak anlamadım - ağ çıkışlarını girdilere besleyemezsiniz diyorsunuz ve sonra yinelemeyi kullanmak için yazıyorsunuz .. :) ve sadece bunu yapıyor, çıktılarını yiyor
tekrarlayan, en basit durumda, kendi kendini yiyen sıradan bir MLP'dir.
Çapraz doğrulamaya katılıyorum, ancak daha karmaşık yöntemler var. Aynı zamanda çapraz doğrulama yöntemin basitliğine rağmen kabul edilebilir sonuçlar vermektedir.
Her ne kadar bir bütün olarak alırsanız, Ulusal Meclis uygundur. Evrensel bir tahmin edici ve NN biliminin gelişiminin bu aşamasındayken, alanda NN'nin bağımlılığı öğrendiği ve yaptığı iddia edilebilecek bir noktanın nasıl bulunacağının güvenilir bir şekilde belirlenmediği yerde. verilere uymuyor.
Bu, bir değişkenli karmaşık bir fonksiyonu, birçok değişkenli bir dizi basit fonksiyonla temsil etme problemidir.
Ve eğer bu sorunu çözerseniz, aslında bir AI oluşturacaksınız.
Çapraz doğrulama konusunda katılıyorum, ancak daha karmaşık yöntemler var.
Her ne kadar bir bütün olarak alırsanız, Ulusal Meclis uygundur. Evrensel bir tahmin edici ve NN biliminin gelişiminin bu aşamasındayken, alanda NN'nin bağımlılığı öğrendiği ve yaptığı iddia edilebilecek bir noktanın nasıl bulunacağının güvenilir bir şekilde belirlenmediği yerde. verilere uymuyor.
Bu, bir değişkenli karmaşık bir fonksiyonu, birçok değişkenli bir dizi basit fonksiyonla temsil etme problemidir.
Ve eğer bu sorunu çözerseniz, aslında bir AI oluşturacaksınız.
Aynı anda hayal etmek, özellikle de Ulusal Meclis'teki tüm bağlantıları ve birbirleriyle nasıl etkileşime gireceğini hayal etmek çok karmaşık.
Yapay zekaya ihtiyacımız yok, ancak en azından piyasa değişikliklerine bir tür tepki vermek, biraz "hafıza" ile zarar vermez.
Aynı anda hayal etmek, özellikle de Ulusal Meclis'teki tüm bağlantıları ve birbirleriyle nasıl etkileşime gireceğini hayal etmek çok karmaşık.
Yapay zekaya ihtiyacımız yok, ancak en azından piyasa değişikliklerine bir tür tepki vermek, biraz "hafıza" ile zarar vermez.
Yavru kedileri sevmiyorsanız, belki onları nasıl pişireceğinizi bilmiyorsunuzdur))
Sinir ağı, herhangi bir veriye yaklaşır ve hatta genelleştirir, ana şey, verilerin aradığınızı içermesidir.
Bundan, NS türünü seçmenin yanı sıra, verileri bunun için doğru şekilde hazırlamanın da eşit derecede önemli olduğu sonucuna varılır.
Gördüğünüz gibi görev birbirine bağlıdır, hangi verilerin gönderilmesi gerektiği NS türüne bağlıdır ve hangi NS'nin seçileceği bunun için hazırladığınız verilere bağlıdır.
Fakat bu problem kapalı olmasına rağmen çözülebilir, örneğin GA'da aynı şey kullanılıyor, başlangıçta algoritma veriler hakkında hiçbir şey bilmiyor, problemi yavaş yavaş parçalara ayırarak sağlam bir çözüme yakınsıyor.
Yani burada araştırmanızı sistematize edin, bir günlük tutun ve başarılı olacaksınız.
Evet, anlıyorum.. ilk başta onu basitçe MT5 optimize edicide eğitmek istiyorum - bu, işlemlerin ve hisse senedinin sonuçlarını hemen almayı ve teflerle dans etmeden şebekeye geri vermeyi mümkün kılacaktır.
mimariye gelince - yeniden yapmak mümkün olacak, ancak henüz başka seçeneğim yok, çünkü bu bile henüz “hissetmedi”. En azından bazı sonuçlar göstereceği kesin ama soru ne tür :)
Maxim, MT optimizer'de ağı eğitmenize gerek yok. NN eğitmeni ve optimize edici, tamamen farklı optimallik kriterlerine sahip tamamen farklı algoritmalardır.
Daha önce çizdiğiniz NN yapısını hala kullanıyorsanız, piyasa için çok basit, çok zayıf. Zaten 15-20-15-10-5-1 yapısına geldiğimde başarılı olduğumu yazmıştım. Ve bu sadece bir tür anlaşma için. Yine de, kesinlikle her şeyi Khaikin'in tarif ettiği yöntemlerle yaptı, yani yeni bir şey değil, zil ve ıslık yok.
Daha basit yapılar iyi eğitilmedi.
Maxim, MT optimizer'de ağı eğitmenize gerek yok. NN eğitmeni ve optimize edici, tamamen farklı optimallik kriterlerine sahip tamamen farklı algoritmalardır.
Daha önce çizdiğiniz NN yapısını hala kullanıyorsanız, piyasa için çok basit, çok zayıf. Zaten 15-20-15-10-5-1 yapısına geldiğimde başarılı olduğumu yazmıştım. Ve bu sadece bir tür anlaşma için. Yine de, kesinlikle her şeyi Khaikin'in tarif ettiği yöntemlerle yaptı, yani yeni bir şey değil, zil ve ıslık yok.
Daha basit yapılar iyi eğitilmedi.
ve hiçbir şey buna bir tane daha eklemenizi engellemez. Önemli olan, ızgaranın derinliğinde değil, onu geri bildirimle yapmaktır. Bu artık bir sanatçı gibi benim hevesim ve görüyorum ki :) klasiklere göre ilginç değil
hepsini backprop ile ızgaraya vidalamak için, sonunda tereddüt etmeniz gerekiyor .. kiriş basit :)
çünkü bu ızgara adım adım eğitilmiştir.
sadece daha küçük bir geçmiş alabilirsin ve her şey yoluna girecek ve sonra büyüt
ve hiçbir şey buna bir tane daha eklemenizi engellemez. Önemli olan, ızgaranın derinliğinde değil, onu geri bildirimle yapmaktır. Bu artık bir sanatçı gibi benim hevesim ve görüyorum ki :) klasiklere göre ilginç değil
hepsini backprop ile ızgaraya vidalamak için, sonunda tereddüt etmeniz gerekiyor .. kiriş basit :)
çünkü bu ızgara adım adım eğitilmiştir.
Böylece, her N çağında BP'yi durdurduğumu, testleri yaptığımı ve BP'yi daha fazla eğitmeye devam ettiğimi yazdım. Bir günlük eğitimin uzun bir zaman olduğunu anlıyorum ama bu konuşma birkaç ay önceydi.
Ama tabii ki sanatçıya kalmış.) Piyanisti vurmayın, elinden geldiğince çalıyor.
PS Aslında, eğitim için çok fazla veri yok, ama çok fazla. Küçük bir örneklem boyutunda, Ulusal Meclis mantıklı hiçbir şeyi vurgulamayacaktır.
Böylece, her N çağında BP'yi durdurduğumu, testleri yaptığımı ve BP'yi daha fazla eğitmeye devam ettiğimi yazdım. Bir günlük eğitimin uzun bir zaman olduğunu anlıyorum ama bu konuşma birkaç ay önceydi.
Ama tabii ki sanatçıya kalmış.) Piyanisti vurmayın, elinden geldiğince çalıyor.
Evet daha çok söz var orada 2 saat sonra yeniden yapılacak)) akşam yapacağım bugün mb
elde edilmesi gereken tek şey, ileriye dönük biraz daha istikrarlı ve anlaşılır sonuçlar, aksi takdirde her şey çalışır
Evet daha çok söz var orada 2 saat sonra yeniden yapılacak)) akşam yapacağım bugün mb
elde edilmesi gereken tek şey, ileriye dönük biraz daha istikrarlı ve anlaşılır sonuçlar, aksi takdirde her şey çalışır
Oraya bir ön yazı ekledim, ancak sayfa değişti, çoğaltacağım.
PS Aslında, eğitim için çok fazla veri yok, ama çok fazla. Küçük bir örneklem boyutunda, Ulusal Meclis mantıklı hiçbir şeyi vurgulamayacaktır.
Elbette, saldırı için özür dilerim ama mesajınızı tekrar okudunuz. Oldukça belirsiz görünüyor.
Genel olarak haklısınız, ancak yalnızca sinir ağının ilk katmanıyla ilgili olarak. Geri bildirim, ikinci ve sonraki katmanlara, hatta ağın paralel katmanlarına giderse, ifadeniz etkisini kaybeder.
Bu durumda Maxim , ağı derinleştirmeyi ve gizli katmanlara geri bildirim sağlamayı düşünmelidir.
Ve gelince: