"New Neural", MetaTrader 5 platformu için bir sinir ağı motorunun Açık Kaynak projesidir. - sayfa 90
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
Üzgünüm, kodu hiç göndermedim.
Her şeyin yolunda gittiğini görüyorum.
Ardından bozuk bağlantıyı Wikipedia'dan kaldırın.
MetaTrader 5 platformu için bir sinir ağı motorunun Açık Kaynak projesi
Sonuç nedir? Bir yerde MT5 için bir nöron var mı? Nerede yatıyor?
Sonuç nedir? Bir yerde MT5 için bir nöron var mı? Nerede yatıyor?
Proje maalesef durdu.
ancak Alglib, terminalin standart teslimatında göründü, buna dikkat edin.
Proje maalesef durdu.
ancak Alglib, terminalin standart teslimatında göründü, buna dikkat edin.
Proje maalesef durdu.
ancak Alglib, terminalin standart teslimatında göründü, buna dikkat edin.
MLP'de katman sayısında bir sınır vardır. Tıpkı orijinal Alglib gibi.
Hmmm ... genellikle garip, şuna benzer bazı yazılar okuyorsunuz:
Hmm (mütevazı) reaksiyon hakkında - nöronlar için zaten 3 bağlantı var.
Birinin 10'dan fazla ızgarası var. Kohonen, MLP, geri dönüşüm, Hopfield ağları ile çalıştı... ,
ikincisinde, MLP + Jordan-Elman ağının genel durumunun uygulanması -- yani. Herhangi bir katmanın ters kapanma olasılığı olan herhangi bir topoloji (yönlendirilmiş grafik),
üçüncüsü, en sevileni olan Echo-network'ün uygulanmasıdır :) .
Uzun bir süre için bu doğruydu (yankı ağı hariç), ancak hatırlayabilirsiniz. Olasılık modelleriyle çalışmadı. Gradyan iniş ve hibrit yöntemlerdeki son gelişmelere aşina değil.
Uygulanan 4 ağla ilgileniyorum
1. Kohonen ağları, dahil. SOM. Ne aranacağının net olmadığı durumlarda kümelere bölmek için kullanmak iyidir. Sanırım topoloji giriş vektörü, çıkış vektörü veya başka şekilde gruplandırılmış çıkışlar olarak biliniyor. Eğitim öğretmenli veya öğretmensiz olabilir.
2. MLP , en genel haliyle, yani. geri beslemeli bir grafik olarak organize edilmiş rastgele bir katman seti ile. Çok yaygın olarak kullanılır
3. Devridaim ağı. Dürüst olmak gerekirse, normal çalışan doğrusal olmayan bir uygulama görmedim. Bilgi sıkıştırma ve temel bileşen çıkarma (PCA) için kullanılır. En basit doğrusal biçiminde, sinyalin her iki taraftan da yayılabileceği doğrusal iki katmanlı bir ağ (veya genişletilmiş biçimde üç katmanlı bir ağ) olarak temsil edilir.
4. Yankı ağı. İlke MLP'ye benzer, orada kullanılır. Ancak organizasyonda kesinlikle farklıdır ve açıkça tanımlanmış bir eğitim süresine sahiptir (tam tersine, her zaman küresel bir minimum üretir).
5. PNN - kullanmadım, karıştırmıyorum. Ama bence zanaatkarlar var.
6. Bulanık mantık modelleri (olasılıksal ağlarla karıştırılmamalıdır). uygulamadı. Ama yardımcı olabilirler. Herhangi biri bilgi bulursa lütfen yayınlayın. Hemen hemen tüm modeller Japon yazarlık vardır. Hemen hemen her şey manuel olarak monte edilir, ancak topolojinin inşasını mantıksal bir ifadeyle otomatikleştirmek mümkün olsaydı (her şeyi doğru hatırlıyorsam), gerçekçi olmayan bir şekilde harika olurdu.
Ve diyorsunuz ki, vay, ne dahiler burada toplandı ve sonuç olarak, "proje durdu" ve bitmiş olandan sadece bu var ve görünüşe göre buradaki çoğunluk sadece küçük yalancılar.
Hmmm ... genellikle garip, şuna benzer bazı yazılar okuyorsunuz:
Ve diyorsunuz ki, vay, ne dahiler burada toplandı ve sonuç olarak, "proje durdu" ve bitmiş olandan sadece bu var ve görünüşe göre buradaki çoğunluk sadece küçük yalancılar.
Pazarlarında pislik gibi.
Hmmm ... genellikle garip, şuna benzer bazı yazılar okuyorsunuz:
Ve diyorsunuz ki, vay, ne dahiler burada toplandı ve sonuç olarak, "proje durdu" ve bitmiş olandan sadece bu var ve görünüşe göre buradaki çoğunluk sadece küçük yalancılar.