Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 347
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
onlar. ihtiyaç =RNN(a0,a1,a2,a3);
Anlamıyorum, RNN, RNN veya RNN olmayan ReshetovNN (RNN).
Şimdi bir şey hakkında, sonra başka bir şey hakkında. Neyin hangi bağlamda olduğunu anlamıyorsun.
Anlamıyorum, RNN, RNN veya RNN olmayan ReshetovNN (RNN).
Şimdi bir şey hakkında, sonra başka bir şey hakkında. Neyin hangi bağlamda olduğunu anlamıyorsun.
Koda bakılırsa, kelimenin tam anlamıyla orada hafıza yok. Girdiler, örneğin 0,1,2,3 veya 0,2,4,8 veya 0,10,20,30 çubukları gibi daha eski çubuklar için göstergeden gelen verilerdir - seçtiğiniz gibi. Yani bellek NS'nin kendisinde değil, harici bir kaynaktan
Ve bu artık RNN değil. RNN sadece geri beslemeli - özyinelemeli. Birinin yeniden adlandırılması gerekiyor.
Ve kesinlikle konuşursak, bu bir ağ değil, tek bir nöron.
Ve bu artık RNN değil. RNN sadece geri beslemeli - özyinelemeli. Birinin yeniden adlandırılması gerekiyor.
Ve kesinlikle konuşursak, bu bir ağ değil, tek bir nöron.
Aynısını ekleyin ve ardından bu 2'nin çıkışlarını 3.'ye besleyin - işte ızgara) Sadece 1. nöron 100 girdiye, ikincisine 100 girdiye ve üçüncü nöron 2'ye sahipse ağırlıkları optimize etmek gerçekçi olmayacaktır. .
Keşke tüm 202 için bir hesaplama olmasaydı yapılacak giriş verileri, yani hesaplamak için eğitim komutlarından ... yani. optimize edicide, optimizasyonu denge ile hesaplamayın, örneğin 1000 eğitim noktasından geçin ve onlardan katsayıları hesaplayın.
Aynısını ekleyin ve ardından bu 2'nin çıkışlarını 3.'ye besleyin - işte ızgara) Sadece 1. nöronun 100 girişi varsa, ikincisinin 100 girişi varsa ve üçüncünün 2 girişi varsa ağırlıkları optimize etmek gerçekçi olmayacaktır. .
RNN3'te bir hata olduğu için -
veriler 5 puan için istenir ve olasılık 4 için hesaplanır ve mevcut çubuk a0'dan başlamaz, ancak bir nokta kayması ile, yani. a1 ile. Olasılığı şu an için değil, a1 noktası için hesaplarsınız - bu yüzden sonuçlar a0) için kötüdür)
// Преобразование показаний технического осциллятора RSI в диапазон от 0 до 1 включительно
double a0 = rsi[0] / 100.0;
double a1 = rsi[p] / 100.0;
double a2 = rsi[2*p] / 100.0;
double a3 = rsi[3*p] / 100.0;
double a4 = rsi[4*p] / 100.0;
// Вычисление вероятности
double results=RNN(a1,a2,a3,a4);
onlar. ihtiyaç =RNN(a0,a1,a2,a3);
Pekala, 5 puan saymak için ayrıca bir kütüğe de ihtiyacınız var. matrisi 25 kurala yükseltin, yani. 5 2 . Vb. daha fazla puan/giriş gerekiyorsa. 10 giriş varsa, bunlar 100 giriş değişkenidir))) MT5'in bunu optimize edip edemeyeceğini merak ediyorum?
Nene bu da aslı, takas yapmadım
10 giriş için bulut üzerinden bile saymak sorunlu olacak) Ama 4'ün girişine sunulan bu tür 3 uzman sistem yapmaya çalışacağım) Açılış fiyatları çok uzun bir süre test edilmezse, o zaman normlar
Reshetov'un ilginç bir çözümü var. Ben de buna benzer bir şey yapıyor olabilirim. Sadece bağlamdan, neyin tehlikede olduğunu anlamıyorsunuz - ne tür bir RNN.
RNN değil, onun dediği gibi uzman bir sistem... Neden RNN deniyor, bilmiyorum, MB soyadı :)
Nene bu da aslı, takas yapmadım
10 giriş için bulut üzerinden bile saymak sorunlu olacak) Ama 4'ün girişine sunulan bu tür 3 uzman sistem yapmaya çalışacağım) Açılış fiyatları çok uzun bir süre test edilmezse, o zaman normlar
Ve küçük bir örtüşme ile çerçevelere bölerseniz? Kısmen kesişen 2-3 Uzman Danışman alalım ve sonra bunları birleştirelim.
alternatif olarak evet
Böyle bir matris kullanarak sadece 3 - 5 girdi ile karlı bir şey hesaplamak bana gerçekçi gelmiyor. Tüm olası varyasyonları kapsadığını kabul ediyorum.
Ancak örneğin 5 girişli bir ağ yaparsak, hesaplamalar için 32 katsayı olacaktır. Genetik algoritma genellikle 10.000 geçişte yakınsar, yani. girişler ortalama olarak -1.0-1 olarak hareket edecektir.
3 girdi ile bir model hesaplanabilir ve hesaplanabilir, ancak bence 3 girdi yeterli değil.
Ve sinir ağları, R üzerinde veya hatta ALGLIB'den herhangi birini oluşturabilir ve hızlı bir şekilde hesaplayabilirsiniz. İç yapıları o kadar eksiksiz olmayacak, ancak eğitim sırasında en güçlü bağımlılıklar olacak.