"New Neural", MetaTrader 5 platformu için bir sinir ağı motorunun Açık Kaynak projesidir. - sayfa 15
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
inanmıyorum(lar) :)
Ve siz kendiniz düşünüyorsunuz, nöronlar ortak bir hafıza kullandığından, o zaman bir hücreye bir değer atayarak , o (değer) hemen bağlı tüm nöronlarda kullanılabilir hale gelir, bundan öğrenmedeki tüm farkın, ters aktivatör formülünü reçete etmede yattığını düşünürsünüz, gerisi herkes için benzer, aradaki fark direkt hareket veya geri dönüş. Oldukça zayıf farklılıklar listesi: o)
Aktivasyon formülü ve türevi bir nöron oluştururken (veya daha doğrusu mevcut olanlardan bir tür seçerken) reçete edilir, bir ağ oluştururken öğrenme ilerlemesinin yönü de seçilir.
evet, yapabilirsin, ama tek bir yerde)))
Hm, ama nasıl tek bir yerden değil?
________________
Nikolay, temsilin en basit, en açık ve en hızlı yolu vektörlerin ve matrislerin bağlanmasıdır.
Hm, ama nasıl tek bir yerden değil?
________________
Nikolay, temsilin en basit, en net ve en hızlı yolu vektörlerin ve matrislerin bağlanmasıdır.
Ancak topolojiye güçlü bir şekilde bağlıdır veya (bazı hücreleri sıfırlarken çok yönlülük sağlar) belleği aşırı kullanır.
1000x1000 nöronların yankı havuzunu, %95'i mevcut olmayan bir matris olarak nasıl ayarlayacağınız aşağıda açıklanmıştır? soru retoriktir ve böyle bir havuzu matris şeklinde oluştururken, her nöronun herhangi biriyle iletişim kurabilmesi ve bu nöron başına 1000000 potansiyel bağlantı, ancak 1000000 nöronla çarpılması ve elimizde bir 10^6 x 10^6 mql matrisi bunu çıkarmaz.
Hm, ama nasıl tek bir yerden değil?
Peki, TS'nin NS ile belirli bir sürümü için bir öğrenme algoritması bulmamak için.
Bu şekilde olmaz :) En azından neyi nasıl alacağınızı, neyi öğreteceğinizi ve nasıl değerlendireceğinizi bilmeniz gerekiyor. Ve bu şeylerin tutamaçlarla düzenlenmesi gerekiyor.
Genel olarak, resmileştirmenin bir parçası olmasını ve kullanıcıdan gizlenmesini istedim. Nasıl resmileştireceğimi bilmiyorum :)
Aynen öyle. Ve bilmiyorum. Ayrıca, genellikle birleştirilmesi çok zor olan setler vardır. Nöronlar sadece bir araçtır. Becerikli ellerde (en azından Leonid'i alın)) çok güçlü.
Merak ediyorum, danışmak istiyor mu?
Bu şekilde olmaz :) En azından neyi nasıl alacağınızı, neyi öğreteceğinizi ve nasıl değerlendireceğinizi bilmeniz gerekiyor. Ve bu şeylerin tutamaçlarla düzenlenmesi gerekiyor.
Aynen öyle. Ve bilmiyorum. Ayrıca, genellikle birleştirilmesi çok zor olan takımlar da vardır. Nöronlar sadece bir araçtır. Becerikli ellerde (en azından Leonid'i alın)) çok güçlü.
peki, en azından o zaman standart seçenekler sağlayın (örneğin, önceki sayfada ele alınan). Resmi bir çözüm önerdin. Sizce neden diğerleri yapmıyor?
Her şeyin aynı türden birkaçına indirgenmesi mümkündür.
Sizce neden diğerleri yapmıyor?
Evet var :) ama tüm tuz giriş çıkışlarda :) ağ ikincil. Harfleri herhangi bir şekilde, hatta MLP'yi, hatta PNN'yi, hatta SOM'u, hatta bir yankı ızgarasıyla bile tanıyabilirsiniz ve ilke neredeyse aynı olacaktır.
Her şeyin aynı türden birkaçına indirgenmesi mümkündür.
Evet, işte size güzel bir örnek - bir işlem filtresi düzenlemek için - sadece tükürün.
Ve karmaşık olmayan bir aracı beslemek, zaten ortalama zihinler için olmayan bir görevdir. Ve ilki neredeyse %100 uyuyor.
Evet var :) ama tüm tuz giriş çıkışlarda :) ağ ikincil. Harfleri herhangi bir şekilde, hatta MLP'yi, hatta PNN'yi, hatta SOM'u, hatta bir yankı ızgarasıyla bile tanıyabilirsiniz ve ilke neredeyse aynı olacaktır.
Uzman Danışmanlarda kullanılan sınıfın organizasyonu hakkında birkaç düşünce:
Özellikleri:
1. Ağın bundan sonra kullanmak üzere eğitildiği minimum görüntü sayısı.
2. maksimum görüntü sayısı. Eğitim kümesine yeni bir görüntü eklendiğinde eski görüntü kaldırılır ve ağ yeniden eğitilir.
Harici yöntemler:
1. Eğitim için bir numune gönderin. Bir Uzman Danışmanda kullanıldığında, gösterge sinyallerini kullanabilirsiniz. ağa yeni bir resim gönderin.
2. Ağa hazır olup olmadığını sorun. Yeterli sayıda görüntü konusunda eğitilmiş mi?
3. Ana yöntem. Bir görüntüyü girdi olarak gönderin ve sonucu alın.
Eğitim için ağa yeni bir görüntü gönderirken, onu önceden işleyin:
1. Ölçek.
2. Korelasyonu kontrol edin, böylece aynı çıktıya sahip zıt olarak ilişkili iki görüntü ve farklı çıktıya sahip iki özdeş görüntü vardır.
Bütün bunlar hızla Expert Advisor'a eklenir, göstergeler sinyal verdikçe ağa görüntüler gönderilir, yeterli sayıda görüntü toplanır toplanmaz ağ eğitilir, ardından bir sinyal bir pozisyon açmak için göründüğünde, ağa evet veya hayır diyoruz. Bu, eğer test cihazındaysa. Hesaptaysa, testten sonra ağ eğitilmelidir, ağı kaydetmenin ve yüklemenin bir yolu olmalıdır.
Ağa hangi görüntülerin gönderileceği, fiyat, gösterge veya doğru/yanlış olsun, kullanıcının seçimidir. Ağ parametreleri (katman sayısı, girişler, çıkışlar) ağ başlatma sırasında ayarlanır.
mql5 kullanılarak bir grafik ağ tasarımcısı da yapılabilir.
Bana öyle geliyor ki bir katmanda farklı nöronlar olabilir, bu bir sorun değil, böyle bir ağın nasıl eğitileceği başka bir soru.
Bir katmanda bir nöron mu? Peki ya anlamı? Sadece bir bypass ekstra katmanı olmadığı sürece.