"New Neural" ist ein Open-Source-Projekt für neuronale Netzwerke für die MetaTrader 5-Plattform. - Seite 3
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Sie werden wahrscheinlich nicht in der Lage sein, alle Netze vollständig zu verbinden, obwohl Sie es versuchen sollten.
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 unheimlich cool.
Wenn man alle Funktionen in eine Basisklasse packt und sie virtuell macht, kann man eine flexible Abstraktion schaffen.
Sie können nicht so unbeholfen vorgehen. Warum sollte ein Kohonen-Netz virtuelle Netzwerktopologiefunktionen für MLPs benötigen?
Nur grundlegende Funktionen können abstrahiert werden, wie
-Signal verteilen (Eingänge ausführen)
-Zug
-Trainingsmuster hinzufügen
-einen Fehler ausgeben
-speichern/aus Datei abrufen
Geht es hier nicht um das selbstorganisierende inkrementelle neuronale Netz?
Sie können nicht so unbeholfen vorgehen. Warum sollte ein Kohonen-Netz virtuelle Netzwerktopologiefunktionen für MLPs benötigen?
Sie können nur grundlegende Funktionen kombinieren, wie
Natürlich, das ist es, worüber wir sprechen.
Aber Funktionen wie "CreateNet" sollten auch in Basisklassen enthalten sein. und wie sie bereits in den Nachkommen implementiert sind - wie die Topologie aussehen wird - ist Sache der Nachkommen selbst.
Aber Funktionen wie "CreateNet" sollten auch in Basisklassen enthalten sein, und wie sie in den Nachkommen implementiert werden - wie die Topologie aussehen wird - ist Sache der Nachkommen selbst.
5. PNN - ich habe es nicht benutzt, ich weiß es nicht. Aber ich glaube, dass es da draußen jemanden gibt, der das tun kann.
Andere Modelle vorschlagen.
PNN ist einfach. Sie können zum Beispiel den bereits fertigen Code von "nearest neighbour" (kNN) in der Codebase nehmen. Auch GRNN ist hier enthalten.
Dieses Projekt ist ziemlich groß. Man könnte Jahre damit verbringen, Code für alle Netze zu schreiben und es trotzdem nicht allen recht machen. Mir wurde von bekannten Neurospezialisten hier gesagt, dass ein Netz, das nicht in den letzten 10-15 Jahren eingeführt wurde, bereits veraltet ist. Die neuesten Trends auf diesem Gebiet sind selbstlernende biologische Netzwerke, die ICA und Sparse Coding verwenden. Googeln Sie "Sparse Coding" und "Compressed Sensing" sowie die Arbeiten von Olshausen und Fields zu Sparse Nets und ihren Nachfolgern. Es ist eine Fundgrube. Restricted Boltzman Machines (RBM), die die Grundlage für Deep Belief Nets (DBN) bilden, und Convolutional Networks haben aufgrund ihrer Vielseitigkeit ebenfalls an Popularität gewonnen. Lesen Sie die Arbeiten von Geoffrey Hinton und Yann LeCun:
http://www.cs.toronto.edu/~hinton/
http://yann.lecun.com/
Diese Vorträge von Ohlshausen und Hinton in englischer Sprache sind sehr interessant:
https://www.youtube.com/watch?v=_G1RsAZXovE
https://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M
Falls sich jemand entschließt, Sparse Net für MQL5 zu programmieren, wäre ich an einer Zusammenarbeit sehr interessiert. Obwohl, wer mich kennt, weiß, dass meine Geduld sehr kurz ist und ich oft das Interesse verliere :)
Ich schlage ein Handelssystem vor, das auf dem Schnittpunkt von zwei MAs basiert, um zu testen
Was ist der Vorteil: Das System ist elementar, leicht verständlich und so alt wie die Welt.
Was ist erforderlich: Das System erfordert eine ständige Re-Optimierung von nur 2 Parametern, aber wenn es darum geht, die Anzahl der Währungspaare, Zeitrahmen und die Länge der Optimierungsperioden zu bestimmen, wächst die Aufgabe exponentiell. Sie können die Progression erhöhen, wenn Sie winkende Mittelungsmethoden und Berechnungsmethoden hinzufügen.
Im Wesentlichen gibt es nur zwei Parameter. Wir werden uns nicht von dem Handelssystem selbst ablenken lassen, sondern uns auf das Neuro-Projekt selbst konzentrieren.
PS Zur Zeit nimmt mein Expert Advisor an zwei MAs in meinem Wettbewerb teil. Ich mache mir keine Illusionen; der Expert Advisor wurde in aller Eile entwickelt, die Risiken und Parameter wurden willkürlich festgelegt und werden in drei Monaten nicht mehr relevant sein. Es reicht, dass mein Traum von der Teilnahme am Wettbewerb wahr geworden ist :-), obwohl ich auf der ersten Seite der Bewertung stehen möchte, aber das ist nur zum Spaß ...
Ich schlage ein Handelssystem vor, das auf dem Schnittpunkt von zwei MAs basiert, um zu testen
Was ist der Vorteil: Das System ist elementar, verständlich und so alt wie die Welt.
(Natürlich ist hier alles klar, außer einer Sache - was hat das mit NS zu tun?)
Man kann Jahre damit verbringen, Code für alle Netze zu schreiben, und trotzdem wird man es nicht allen recht machen. Bekannte Neurospezialisten sagen mir, dass ein Netz, das in den letzten 10-15 Jahren nicht eingeführt wurde, bereits veraltet ist. Die neuesten Trends auf diesem Gebiet sind selbstlernende biologische Netzwerke, die ICA und Sparse Coding verwenden. Googeln Sie "Sparse Coding" und "Compressed Sensing" sowie die Arbeiten von Olshausen und Fields zu Sparse Nets und ihren Nachfolgern. Es ist eine Fundgrube. Restricted Boltzman Machines (RBM), die die Grundlage für Deep Belief Nets (DBN) bilden, und Convolutional Networks haben aufgrund ihrer Vielseitigkeit ebenfalls an Popularität gewonnen. Lesen Sie die Werke von Geoffrey Hinton und Yann LeCun:
Wenn man dort anfängt, kann man die ganze Idee aufgeben. Man kann jahrelang darin feststecken. Danke übrigens für die Hinweise, ich habe angefangen, sie zu lesen). Aber noch besser ist es, mit etwas Einfachem anzufangen (die aufgelisteten NS-Klassiker reichen meiner Meinung nach völlig aus) und allmählich zum Komplexen und Neuen für alle überzugehen, zu ergänzen und zu verbessern. Je früher das Projekt einen greifbaren "Output" liefert, desto größer sind die Chancen, dass es zu einem logischen Abschluss kommt.