"New Neural" ist ein Open-Source-Projekt für neuronale Netzwerke für die MetaTrader 5-Plattform. - Seite 18
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Im Allgemeinen sollte sie idealerweise etwa so aussehen: http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Zumindest kann man sich daran orientieren, was ein wissbegieriger Nicht-Programmierer sich wünschen könnte. :)
Autsch! Das ist nicht das, was ich weiß?
Es sei denn, du rätst. Ich glaube, ich habe bis jetzt nur Victor davon erzählt.
Sind Sie intrigant, prahlerisch, einladend? // ggf. unterstreichen
auf Wunsch des Arbeitnehmers :)
Ich sage es Ihnen gleich vorweg - ich glaube nicht, dass Sie daran interessiert sein werden.
Im Allgemeinen würde es idealerweise wie folgt aussehen http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Du bist ein Killer. Es gibt eine Lizenz, die 1.000 Grivnas kostet... Was für ein großartiges Vorbild, zu dem man aufblicken kann :)
Im Allgemeinen sollte sie idealerweise etwa so aussehen: http://www.peltarion.com/products/synapse/comparison.php
Zumindest kann man sich daran orientieren, was ein wissbegieriger Nicht-Programmierer sich wünschen würde. :)
Und jetzt erklären Sie mir mal, welche dieser Matten neuronale Netztypen sind, welche Trainingsarten und welche Marken:
Dateneingabe------------------Text
Bild
Signalgenerator
SQL-Datenbank
Benutzerskript
Benutzerdefinierte
Datenausgabe------------------
Text
SQL-Datenbank
Benutzerdefiniert
Vorverarbeitung---------------
Datenumordnung
PCA
Ausreißerentfernung
Abfragebasierte Filterung
Statistisch
Benutzerskript
Interaktive Visualisierung
Nachverarbeitung-------------
Fehleranalyse und -verfolgung
Vertrauensanalyse
Sensitivitätsanalyse
Echtzeit-Tests
Adaptive Paradigmen-------
Dynamische neuronale Netze
Dynamische neuronale Netze
Kernel-Maschinen
Bayessche Methoden
LSTM
Fuzzy-Logik
Optimierungsparadigmen-
Genetische Algorithmen
Partikelschwarm
Monte Carlo
Architekturen---------------
MLP
Verallgemeinerte MLP
Modulare Netze
Selbstorganisierende Karten
Neuronales Gas
Kompetitives Lernen
Hebbian
FFCPA
Radialbasisnetze
LSTM
Zeitverzögert rekurrent
Teilweise rekurrent
Wavelet-Netze
Vollständig rekurrent
Neuro-fuzzy
Support Vector Machines
Kundenspezifische Architekturen
Systemdesign---------------
Komponentenbasiert
Plug-in-basiert xml-ph-NET-kompatibel
Benutzeroberfläche----------------
Grafischer Aufbau
Skalierbare Benutzeroberfläche
Block embedded GUI
Bereitstellung-------------------
Lösungen sind bereitstellbar
.NET-kompatible Komponenten
Wiederverwendbare Komponenten
Skalierbare Bereitstellung
Lizenzfreie Nutzung der bereitgestellten Systeme
Erklären Sie mir nun, welche dieser Kumpeltypen neuronale Netze und Lerntypen sind und was Marken sind:
Verallgemeinerte MLP
Modulare Netze -- ugh
Selbstorganisierende Karten
Neuronales Gas
Wettbewerbsorientiertes Lernen -- unklar
Hebbianisch - keine Ahnung, aber wenn das, was ich denke, interessant ist
FFCPA - ich weiß nicht
Radiale Basisnetze
LSTM - was auch immer.
Zeitlich verzögert wiederkehrend
Teilweise wiederkehrend
Vollständig wiederkehrend Ich frage mich, wie sich das eine vom anderen unterscheidet.
Wavelet-Netzwerke - ich weiß es nicht
Neurofuzzy ist so ziemlich das, was ich gemeint habe.
Support-Vektor-Maschinen - keine Ahnung.
hz - etwas, mit dem ich nicht vertraut bin.
Genetische Algorithmen für Lernen/Optimierung:
Netzwerktypen:
Nun, zumindest gibt es einen Schlachtplan.
Übrigens, warum haben sie keinen BeckProp, oder habe ich etwas übersehen?
Es gibt nur Genetik, Bienenschwarm und Montecarlo?