文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术（第 22 部分）：条件化生成式对抗网络（cGAN）" 新评论 MetaQuotes 2025.02.24 09:27 新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 22 部分）：条件化生成式对抗网络（cGAN）已发布： 生成式对抗网络是一对神经网络，它们彼此相互训练，以便结果更精准。我们采用这些网络的条件化类型，作为我们正在寻找的可选项，应用于智能信号类之内预测金融时间序列。 条件化生成式对抗网络（cGAN）是一种 GAN，允许在其生成式网络中自定义输入数据类型。阅读分享链接主题可见，GAN 是一对神经网络；一个生成器和一个判别器。两者都接受训练或彼此相互训练，生成器不断改进，不断生成目标输出，而判别器则依据来自生成器的鉴别数据（又名假数据）受训。 这样应用在图像分析中很典型，其中生成器网络用来生成图像，判别器网络辨别作为输入投喂的图像是否由生成器网络编造、亦或是真实的。给判别器穿插投喂生成器的图像、和真实图像，开启彼此相互训练，就像在任何网络里一样，反向传播会相应地调整判别器的权重。另一方面，在非条件化、或典型设置中，生成器被随机投喂输入数据，且无论怎样，都应该生成尽可能逼真的图像。 在条件化 GAN 设置（cGAN）中，我们进行了轻微修改，往生成网络投喂某种类型的数据作为输入，而非随机数据。这在有些状况下适用或很实用，其中我们投喂给判别器的数据类型是成对的、或分为两部分，且判别器网络的目标是告知输入数据对是有效的、亦或编造的。 作者：Stephen Njuki 新评论 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 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 22 部分）：条件化生成式对抗网络（cGAN）已发布：
生成式对抗网络是一对神经网络，它们彼此相互训练，以便结果更精准。我们采用这些网络的条件化类型，作为我们正在寻找的可选项，应用于智能信号类之内预测金融时间序列。
条件化生成式对抗网络（cGAN）是一种 GAN，允许在其生成式网络中自定义输入数据类型。阅读分享链接主题可见，GAN 是一对神经网络；一个生成器和一个判别器。两者都接受训练或彼此相互训练，生成器不断改进，不断生成目标输出，而判别器则依据来自生成器的鉴别数据（又名假数据）受训。
这样应用在图像分析中很典型，其中生成器网络用来生成图像，判别器网络辨别作为输入投喂的图像是否由生成器网络编造、亦或是真实的。给判别器穿插投喂生成器的图像、和真实图像，开启彼此相互训练，就像在任何网络里一样，反向传播会相应地调整判别器的权重。另一方面，在非条件化、或典型设置中，生成器被随机投喂输入数据，且无论怎样，都应该生成尽可能逼真的图像。
在条件化 GAN 设置（cGAN）中，我们进行了轻微修改，往生成网络投喂某种类型的数据作为输入，而非随机数据。这在有些状况下适用或很实用，其中我们投喂给判别器的数据类型是成对的、或分为两部分，且判别器网络的目标是告知输入数据对是有效的、亦或编造的。
作者：Stephen Njuki