文章 "矩阵实用工具，扩展矩阵和向量的标准库功能"

[MetaQuotes]

新文章 矩阵实用工具，扩展矩阵和向量的标准库功能已发布：

矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。

多层感知器会有 2 个输入节点/神经元，一个用于腿高，另一个则是输入层的身体直径，同时输出层将有 3 个节点代表 3 个结果：狗、猫和老鼠。

现在，假设我们给这个 MLP 投喂的高度和直径分别为 12 和 20，我们希望神经网络将其归类为狗，对不对？ 独热编码的作用是将数字 1 放在给定训练数据集具有正确值的节点中，在这种情况下，在属于狗的节点上，将输入数字 1，其余位置则依然携带零值。 

由于其余为零值，我们在计算成本函数时，可以将独热编码向量的值替代模型给我们的每个概率，然后该误差将传播回前一层各自之前节点中的网络。

作者：Omega J Msigwa

[adicahyanto]

谢谢你的文章，它真的很有启发性。

顺便说一下，我发现很难处理的是在 Metatreader 上训练基于 NN 的 ea。

我曾尝试将权重和偏置值写入 CSV 文件，由 metatrader 优化器上的训练代理加载，但它只是在步骤少于 100 时停止。

你有什么办法训练这么多变量吗？

[Omega J Msigwa]

adicahyanto #:

谢谢你的文章，它真的很鼓舞人心。

顺便说一下，我发现很难处理的是 Metatreader 上基于 NN 的 EA 训练。

我曾尝试将权重和偏置值写入 CSV 文件，由 metatrader 优化器上的训练代理加载，但它在步骤小于 100 时就停止了。除此之外，它看起来就像代理在破坏 CSV 文件。

你有什么办法训练这么多变量吗？

在没有看到代码和所有相关内容的情况下，很难说清楚。我不在策略测试器上训练 NN，我更喜欢在那里训练交易参数。我所有的 NN 都是自己训练的

[Lorentzos Roussos]

adicahyanto #:

谢谢你的文章，它真的很鼓舞人心。

顺便说一下，我发现很难处理的是 Metatreader 上基于 NN 的 EA 训练。

我曾尝试将权重和偏置值写入 CSV 文件，由 metatrader 优化器上的训练代理加载，但它在步骤小于 100 时就停止了。除此之外，它看起来就像代理在破坏 CSV 文件。

你有什么办法训练这么多变量吗？

如果你使用测试器的快速遗传算法，你必须小心，因为它有不同的 "动机"，这取决于你设置奖励的方式。

正如 Msigwa 先生所说，最好使用反向传播来训练你的网络。您可以训练更多的权重，而网络的唯一奖励就是提高 "准确性"。