脚本形式的神经网络 - 页 8

 
Andy_Kon писал (а)>>

考虑以下情况。

国家安全局工作,工作,研究,研究,然后砰--有人丘拜斯(用一个小字母)切断了我们需要的电力。

而所有的工作和学习都付诸东流(对丘拜斯)。


接下来的介绍。

1.定期丢弃(保存)"学习 "的数据。

2.在这种情况下,如上所述,在专家顾问的初始化过程中读取这些数据。


这样一来,我们就不需要再重新教导NS了。


当然!训练结束后立即进行

权重和其他参数将被导出到文件中

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当通电时,EA将在启动时加载文件。



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如果参数过时--落后于市场情况,重新训练网络是明智的。

这就是所谓的适应性

或培训

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如果你采用不同的方法(即培训一次,然后去市场),那么网络就没有必要了!

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一个简单的问题,你认为应该以什么频率来转储数据?
 
Andy_Kon писал (а)>>
快速的问题,你认为应该以什么频率来转储数据?

再培训后

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NS在CUDA上。

http://quixotism.org/nnproj/index.php?title=CUDA_Code_Base

 
YuraZ писал (а)>>

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如果参数过期--滞后于市场情况,重新训练网络是合理的。

这就是所谓的适应性

或学习

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Eh.还有待理解的是,什么时候"参数已经 过时":(("利润增长放缓 "和其他 "违反关键交易参数 "的选项,IMHO,不是这样的,而且,有时候,已经太晚了)。

这大约就像趋势/平坦一样--如果你了解一个人什么时候结束,另一个人什么时候结束,你就不需要其他东西(没有指标,没有专家顾问......)。如果我们明白"参数已经 过时",我们只是 "调整参数"......例如MACD样本.mq4。

:(

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发现了腿是怎么长出来的。

http://richardbowles.tripod.com/neural/neural.htm

 
SergNF писал (а)>>

Eh.仍然需要了解什么时候"参数已经 过时":((有 "利润增长放缓 "和其他 "违反关键贸易参数 "的选项,IMHO,是不一样的,而且,有时为时已晚)。

这大约就像趋势/平坦一样--如果你了解一个人什么时候结束,另一个人什么时候结束,你就不需要其他东西(没有指标,没有专家顾问......)。如果我们明白"参数已经 过时",我们只是 "调整参数"......例如MACD样本.mq4。

:(

也许这就是复杂的问题之一

其实有很多的问题

1-我们在输出中想要什么

2-选择哪种电路

PNN MLP BPN等。

( 每层的神经元数量 隐藏层的数量 )

他们之间有什么样的联系

反馈环路

( 电路可能相当复杂 )

识别印刷字母的网络只需训练一次,电路也不是很复杂。

3 - 给予什么作为输入(很清楚有多少个输入)。

4 - 何时重新培训

5-选择哪种学习算法

GA - 遗传

英国石油公司 -


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一些问题

1-输出我想要3个值

1-出售 2-不知道 3-购买

2-PNN

试验中的方案

3 ?

例如,通过一些指标达到阈值的EMA之间的差异

4 ?


出现了一些没有预测到的值(网络已经超过了允许的错误数)。

得到了一系列的LOS或TAKE的触发!这也是在网格预测之外的。

有一些阈值--所以我们开始寻找一个相反方向的波。


例如,识别印刷字母的网络通常只训练一次--针对特定的字体--我们的网络不是这样的。


5 ?

我倾向于GA规模。


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我在哪里可以读到关于PNN、MLP、BPN即神经网络 图的信息?
 
ShestkoFF писал (а)>>
我在哪里可以读到PNN、MLP、BPN即神经网络 电路?

我可以告诉你,互联网上什么都有!


当然,向一个搜索引擎发送的信息并不是很好

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看这里--我已经发布了很多链接

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准确度对乙状结肠有多重要?

20岁以后,准确率在9位数......