文章 "神经网络变得轻松（第三部分）：卷积网络" 新评论 MetaQuotes 2021.01.11 15:27 新文章 神经网络变得轻松（第三部分）：卷积网络已发布： 作为神经网络主题的延续，我建议研究卷积神经网络。 这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。 在本文中，我们将研究这种网络在金融市场中的应用。 使用 EURUSD 货币对和 H1 时间帧执行测试。 在同一终端的同一品种的不同图表上同时启动了两个智能交易系统，一个含有卷积神经网络，另一个含有完全连接网络。 卷积神经网络的完全连接层的参数，与第二个智能交易系统的完全连接网络的参数匹配。 e. 我们只是简单地将卷积层和子抽样层添加到先前创建的网络中。 直观上，您可以看到信号在卷积神经网络图上出现的频率较低，但是它们更接近目标。 作者：Dmitriy Gizlyk 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
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作为神经网络主题的延续，我建议研究卷积神经网络。 这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。 在本文中，我们将研究这种网络在金融市场中的应用。
使用 EURUSD 货币对和 H1 时间帧执行测试。 在同一终端的同一品种的不同图表上同时启动了两个智能交易系统，一个含有卷积神经网络，另一个含有完全连接网络。 卷积神经网络的完全连接层的参数，与第二个智能交易系统的完全连接网络的参数匹配。 e. 我们只是简单地将卷积层和子抽样层添加到先前创建的网络中。
直观上，您可以看到信号在卷积神经网络图上出现的频率较低，但是它们更接近目标。
作者：Dmitriy Gizlyk