"New Neural", MetaTrader 5 platformu için bir sinir ağı motorunun Açık Kaynak projesidir. - sayfa 95
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
Nöronun ve katmanın tanımı:
Benim yorumum biyolojik görüşten biraz farklı
Nöronun kendisi, x girişinin y çıkışına basit bir dönüştürücüsüdür. Diyagramımdaki nöronun sinapsları yok. Yalnızca girdi (x), çıktı (y), hata (e) ve eşik değeri (t) vardır. Hata, öğrenme için gerekli olan bir nöronun iç özelliğidir. Alternatif olarak, yinelemelerle görselleştirme için kullanılabilir.
Aynı tip nöronlar bir katmanda birleştirilebilir. Katman -- aynı nöronların bir koleksiyonu (vektörü).
Nöronların giriş ve çıkışları, katmanın giriş ve çıkış tamponunu oluşturur. Tampon, nöronları sinapslarla birleştirmeye hizmet eden ayrı bir varlıktır ve etkileşim şemasını basitleştirmek için bir contadır.
Nöronları birleştirmek, birçok durumda vektör matematiğine geçmeyi ve çoğu zaman işleyişi basitleştirmeyi ve hızlandırmayı sağlar.
Bir katman en az bir nörondan oluşur.
...
O zaman asıl soru şu: İnsanlar neden kullanmıyor? Belki orada bir şeyler yanlıştır?
Birisi kullanır, kişisel olarak yazarlar.
ama kimse piyasadaki kalıpları nasıl ayırt edeceğini bilmiyor, yani. neredeyse, Sat. Ve bu, herhangi bir ML stratejisi için ana aksamadır ve bunu düşünmeniz ve başka hiçbir şey düşünmemeniz gerekir.
Uzmanlara soruyorum. Programatik anlamda bir "nöron" nedir? Normal bir işleve ne kadar benzer? Orada da değerlerin girişi, dönüştürülmesi ve çıkışı. Bir "nöron" ile bir işlev arasındaki fark nedir?
ve bir fonksiyondur. İlk başta keskin, sonra yavaş büyür. Logaritma gibi. Ve sinaps girdidir. Akson - çıkış. (ya da tam tersi)))
Birisi kullanır, kişisel olarak yazarlar.
ama kimse piyasadaki kalıpları nasıl tanımlayacağını bilmiyor, yani. neredeyse, Sat. Ve bu, herhangi bir ML stratejisi için ana aksamadır ve bunu düşünmeniz ve başka hiçbir şey düşünmemeniz gerekir.
Her şey SB'ye dayanıyorsa, hiçbir şey işe yaramaz.
Her şey SB'ye dayanıyorsa, hiçbir şey işe yaramaz.
hiç kimse için hiçbir şey işe yaramaz, bu nedenle
ve bir fonksiyondur. İlk başta keskin bir şekilde büyür, sonra yavaş yavaş. Logaritma gibi. Ve sinaps girdidir. Akson - çıkış. (ya da tam tersi)))
Konuşacak ne var? Genetik algoritmaların rekabeti planlandığında, forumun %90'ı histeriye girdi, nasıl olabilir gibi, kimsenin ne olduğunu bilmediği ortaya çıktı, kendi uygulamalarına sahip olacağı gerçeğinden bahsetmiyorum bile ya da en azından yapmaya çalış... ama bu gösteriş için kaç kişi var!
evet... epik bir başarısızlıktı... her anlamda... muhtemelen ve bir organizatör olarak ben de işe yaramazım.
Birisi kullanır, kişisel olarak yazarlar.
ama kimse piyasadaki kalıpları nasıl tanımlayacağını bilmiyor, yani. neredeyse, Sat. Ve bu, herhangi bir ML stratejisi için ana aksamadır ve bunu düşünmeniz ve başka hiçbir şey düşünmemeniz gerekir.
Maxim, VR değerleri arasındaki süre sinir ağının girişine beslenene ve şebeke piyasa döngülerini hesaplamayana kadar (ve varlar, sizi temin ederim), hiçbir şey işe yaramayacak. Bir ticaret seansından bir yıla kadar örnekler üzerinde arama yapmanız gerekir. Numune kesinlikle zaman periyoduna uygun olmalıdır ve başka bir şey olmamalıdır.
VR pazarının SB'den farklı olduğu zaman yapısındadır, bunu zaten birçok kez yazdım.
hiç kimse için hiçbir şey işe yaramaz, bu nedenle
Diyelim ki - "Neredeyse çalışmıyor" ... ama bütünün geri kalanı "Çalışmıyor" ve azar azar sıkılmaya devam ediyor.
Matematiksel bir işlevi değil, yazılımsal bir işlevi kastetmiştim. Bir program varlığı olarak bir nöron, parametreleri kabul eden, onları dönüştüren ve sonucu görüntüleyen bir fonksiyonun program varlığından kavramsal olarak farklıdır.
Hiçbir şey farklı değil. Normal işlev. Girişte bir parametre, çıkışta bir değer vardır.