"New Neural" ist ein Open-Source-Projekt für neuronale Netzwerke für die MetaTrader 5-Plattform. - Seite 2
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Wie wäre es, wenn die Entwickler neuronaler Systeme, die bereits im Bereich des Handels tätig sind, als Experten herangezogen würden?
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Für uns ist die Aufgabe der Entwicklung des Motors bereits in die Umsetzungsphase übergegangen. Heute hatten wir eine interne Diskussion über die Idee und sind dazu übergegangen, die Infrastruktur vorzubereiten.
Jetzt brauchen wir Experten, die mit Rat und Tat zur Seite stehen.
Für uns ist die Aufgabe der Entwicklung des Motors bereits in die Umsetzungsphase übergegangen. Heute hatten wir eine interne Diskussion über die Idee und sind dazu übergegangen, die Infrastruktur vorzubereiten.
Jetzt brauchen wir Experten, die mit Rat und Tat zur Seite stehen.
Nun, dann müssen Sie veröffentlichen, was Sie haben.
Es wird etwas zu besprechen geben.
Wenn es aber keine Reaktion gibt, können wir uns den Kopf zerbrechen.
Aber wenn Sie keine Reaktion erhalten, können Sie sich auch gleich am Kopf kratzen.
Ahem (bescheiden) über die Reaktion - es gibt bereits 3 neuronics libs.
Einer hat mehr als 10 Netze. Ich habe mit Kohonen-Netzen, MLP, Rezirkulation, Hopfield ... gearbeitet. ,
die zweite ist die Implementierung des allgemeinen Falles von MLP + Jordana-Elman-Netz - d.h. beliebige Topologie (gerichteter Graph) mit der Möglichkeit, beliebige Schichten zurückzuschleifen,
das dritte ist eine Implementierung von Echo-Network, mein Favorit :) .
Das ist zwar schon lange her (außer Echo Network), aber man kann sich daran erinnern. Mit probabilistischen Modellen hat das nicht funktioniert. Nicht vertraut mit den jüngsten Verbesserungen der Gradientenabstiegsmethode und hybriden Methoden.
Ahem (bescheiden) über die Antwort - es gibt bereits 3 Libs für Neuronen.
Das ist zwar schon lange her (abgesehen vom Echo-Netzwerk), aber man kann sich daran erinnern. Ich habe nicht mit probabilistischen Modellen gearbeitet. Nicht vertraut mit den jüngsten Verbesserungen der Gradientenabstiegsmethode und der Hybridmethoden.GUT. Können alle Arten von Netztopologien als Übersicht bereitgestellt werden, d. h. je mehr, desto besser, aber in Form von Strukturen oder Diagrammen?
So können wir die zu implementierenden Modelle definieren und damit beginnen, abstrakte allgemeine Basisklassen zu entwerfen.
Das Ziel besteht übrigens nicht nur darin, eine Reihe von Netzen zu erstellen, sondern es den Klassen zu ermöglichen , diese auf andere spezielle Netztopologien zu erweitern.
Bevor man etwas beginnt, sollte man eine zugängliche und verständliche Theorie und Praxis für die Menschen vorbereiten und dann anfangen, etwas aufzubauen.
Und sagen Sie den zukünftigen Entwicklern, was der Vorteil eines nur in MQL5 geschriebenen NS ist und was der Nachteil ist. Ich glaube nicht, dass sich jemand die Mühe machen würde, ein Paket zu erstellen, das als Emulation in MT5 funktioniert, da er weiß, dass Programme, die in emulierten Sprachen geschrieben sind, langsamer arbeiten als in höheren Sprachen.
Mein Rat: Wenn alle noch Lust zum Schreiben haben, erstellen Sie ein mathematisches Modell in DLL und bereiten Sie die Daten in MQL5 auf. Implementieren Sie jede Art von NS in einer eigenen DLL. Das neuronale Kohonen-Netzwerk befindet sich beispielsweise in module_kohhonen.dll, das Hopfield-Netzwerk in module_hopfield.dll. Verwenden Sie die Sprachen wie vorgesehen und erfinden Sie das Rad nicht neu.
Außerdem ist eine grafische Schnittstelle geplant. Für Klarheit, die Fähigkeit, die Struktur des Netzes zu spüren, usw.
GUT. Können alle Arten von Netztopologien im Überblick dargestellt werden?
OK, ich bin an 4 der implementierten Netzwerke interessiert
1. Kohonen-Netze, einschließlich SOM. Gut geeignet für die Partitionierung von Clustern, wenn nicht klar ist, wonach zu suchen ist. Ich denke, die Topologie ist wohlbekannt: Vektor als Eingang, Vektor als Ausgang oder anderweitig gruppierte Ausgänge. Lernen kann mit oder ohne Lehrer stattfinden.
2. die MLP in ihrer allgemeinsten Form, d. h. mit einer beliebigen Anzahl von Schichten, die als Graph mit Rückkopplungen organisiert sind. Sehr weit verbreitet.
3. Rückführungsnetz. Ehrlich gesagt, habe ich noch nie eine normal funktionierende nichtlineare Umsetzung gesehen. Wird für die Datenkompression und die Extraktion von Hauptkomponenten (PCA) verwendet. In seiner einfachsten linearen Form wird es als lineares zweischichtiges Netz dargestellt, in dem sich das Signal von beiden Seiten ausbreiten kann (oder als dreischichtiges Netz in seiner erweiterten Form).
4.Echo-Netzwerk. Im Prinzip ähnlich wie MLP, auch dort angewandt. Es ist jedoch völlig anders organisiert und hat eine genau definierte Lernzeit (und erzeugt im Gegensatz dazu immer ein globales Minimum).
5. PNN - ich habe es nicht benutzt, ich weiß es nicht. Aber ich glaube, dass es da draußen jemanden gibt, der das tun kann.
6. Modelle für Fuzzy-Logik (nicht zu verwechseln mit probabilistischen Netzen). Nicht umgesetzt. Kann aber nützlich sein. Wenn jemand Informationen findet, bitte werfen. Fast alle Modelle haben japanische Urheberschaft. Fast alle werden manuell erstellt, aber wenn es möglich wäre, die Topologieerstellung durch logische Ausdrücke zu automatisieren (wenn ich mich richtig erinnere), wäre das wirklich cool.
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Andere Modelle vorschlagen.
Alle Netze sind darstellbar als Input - Black Box - Output
Eine vollständige Verknüpfung aller Netze wird wahrscheinlich nicht funktionieren, obwohl man es versuchen sollte.