文章 "神经网络变得轻松（第四部分）：循环网络" 新评论 MetaQuotes 2021.01.22 07:53 新文章 神经网络变得轻松（第四部分）：循环网络已发布： 我们继续研究神经网络的世界。 在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。 当然，在每个 LSTM 模块中使用 4 个内部神经层，以及算法本身的复杂性都会影响性能，因此，这种神经网络的速度比之前所研究的卷积网络要低一些。 然而，循环网络的均方根误差要小得多。 在循环神经网络训练过程中，目标命中准确性图形具有明显的、几乎笔直的上升趋势。 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
新文章 神经网络变得轻松（第四部分）：循环网络已发布：
我们继续研究神经网络的世界。 在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。
当然，在每个 LSTM 模块中使用 4 个内部神经层，以及算法本身的复杂性都会影响性能，因此，这种神经网络的速度比之前所研究的卷积网络要低一些。 然而，循环网络的均方根误差要小得多。
在循环神经网络训练过程中，目标命中准确性图形具有明显的、几乎笔直的上升趋势。
作者：Dmitriy Gizlyk