Künstliche neuronale Netze. - Seite 13
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ja, die Bibliothek class_NetMLP.mqh im Ordner ....\MQL5\Include
Erstellen Sie im Meta-Editor ein Skript und kopieren Sie den Code
Hmm ... Nun, das Ergebnis ist bereits bekannt - NS lernen Multiplikationstabelle, versuchen zu lehren, zum Beispiel, sin(x) - in einem Wort Experiment zu einem Verständnis zu kommen, warum, und wie es funktioniert, im Prinzip nicht wichtig - aber es funktioniert sicher. Ich denke, das Wichtigste für Sie ist, dass Sie lernen, wie man mit einem Werkzeug wie NS umgeht.
:-) Ich muss lernen, wie ich das Ding einschalten kann. Ich lege ein Skript auf dem Diagramm ab, es lädt und entlädt sich....
Was oder wie man drückt, um zu sehen, was los ist
Ich möchte verstehen, wie ich sie anwenden kann.
Die Frage ist rein theoretisch: Ist es möglich, mit Hilfe des Netzwerks am Beispiel der Arbeit eines bestimmten Händlers zu versuchen, dem Expert Advisor beizubringen, Geschäfte zu machen, indem man das Netzwerk mit den meisten "richtigen" Geschäften füttert und fehlerhafte, verlustbringende und zweideutige Geschäfte ausschließt?
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Und erklären Sie bitte, wie man das, was ich kompiliert habe, aktiviert.
siehe hier, es gibt auch die Ausgabe über "print":
Theoretische Frage, ist es möglich, mit dem Netzwerk, am Beispiel eines bestimmten Händlers die Arbeit, um zu versuchen, einen Expert Advisor zu lehren, Transaktionen zu machen, als ein Lernen durch die Fütterung des Netzes befasst sich mit plus und die meisten "richtigen", und unter Ausschluss von fehlerhaften Geschäften, verlieren und mehrdeutig?
dies ist keine theoretische Frage, sondern eine ganz praktische... NSs können sich die Struktur der Eingabedaten merken, wenn sie trainiert werden, und die trainierten NSs werden dann die korrekten Ausgabewerte erzeugen
aber es ist nicht ganz so glatt... das Hauptproblem ist, was man dem NS eingeben soll, es gibt triviale Fehler wie: wir haben dem NS das Einmaleins 1x1 beigebracht ... 9x9, und dann fragen wir die NS nach der richtigen Antwort 23x13 und beschweren uns, dass die NS nicht arbeiten - die NS sind einfach nicht in der Multiplikationstabelle 23x13 geübt.
Wenn wir beschlossen haben, dass mit 3-4 letzten Close[] für EURUSD können wir vorhersagen, wo der Preis in 10 Bars gehen wird und für eine lange Zeit "quälen" die NS in diese Richtung und dann schreien in den Foren, NS funktioniert nicht... (obwohl man wahrscheinlich die Mondphasen zur Vorhersage verwenden sollte :) )
D.h. die Qualität der NS-Leistung hängt von ordnungsgemäß vorbereiteten Daten ab; wenn es versteckte Abhängigkeiten gibt, lernt NS diese und wird in Zukunft korrekt arbeiten; wenn es keine Abhängigkeiten gibt, kann NS keine Wunder vollbringen.
So ist es nun einmal, anders kann ich es nicht wissenschaftlich machen.
siehe hier, gibt es auch die Ausgabe über "print":
А... und ich habe das hier
hier ist, was ich in dieser Bibliothek hinterlassen habe - ich weiß nicht einmal, ob es Ihnen helfen wird oder nicht
SZS:Ich aktualisierte meine früheren Beitrag, jetzt weg, Geschäft - endlich, meine Skripte auf der Statistik gab die Ergebnisse, 14 Stunden der Ausführung der Computer, werde ich lernen
siehe hier, gibt es auch die Ausgabe über "print":
dies ist keine theoretische Frage, sondern eine ganz praktische... NSs können sich die Struktur der Eingabedaten merken, wenn sie trainiert werden, und die trainierten NSs werden dann die korrekten Ausgabeantworten produzieren
aber es ist nicht ganz so glatt... das Hauptproblem ist, was man dem NS eingeben soll, es gibt triviale Fehler wie: wir lehren NS das Einmaleins 1x1 ... 9x9, und dann fragen wir die NS nach der richtigen Antwort 23x13 und beschweren uns, dass die NS nicht arbeiten - die NS sind einfach nicht in der Multiplikationstabelle 23x13 geübt.
Wenn wir beschlossen haben, dass mit 3-4 letzten Close[] für EURUSD können wir vorhersagen, wo der Preis in 10 Bars gehen wird und für eine lange Zeit "quälen" die NS in diese Richtung und dann schreien in den Foren, NS funktioniert nicht... (obwohl man wahrscheinlich die Mondphasen zur Vorhersage verwenden sollte :) )
D.h. die Qualität der NS-Leistung hängt von ordnungsgemäß vorbereiteten Daten ab; wenn es versteckte Abhängigkeiten gibt, lernt NS diese und wird in Zukunft korrekt arbeiten; wenn es keine Abhängigkeiten gibt, kann NS keine Wunder vollbringen.
So ist es nun einmal, anders kann ich es nicht wissenschaftlich machen.
Das Problem der Angemessenheit der Ausbildung besteht darin, dass die Eingabedaten korrekt sein müssen, wenn wir das gewünschte Ergebnis erhalten wollen.
und hinreichend formalisiert, und wenn tatsächlich nur auf ihrer Grundlage eine Entscheidung getroffen wird
Mir schwirrt der Gedanke im Kopf herum, dass der Eingabestrom von Daten, auf dessen Grundlage eine Entscheidung getroffen wird, nicht sehr umfangreich ist, es gibt etwa zwanzig, dreißig Millionen Kombinationen +- eine Größenordnung, nach meiner groben Schätzung werden es nach dem Training zwei drei Tausend Kombinationen sein
Ich versuche, in diese Richtung zu gehen.
hier ist, was ich in dieser Bibliothek hinterlassen habe - ich weiß nicht einmal, ob es Ihnen helfen wird oder nicht
SZS:Ich habe meinen vorherigen Beitrag aktualisiert, jetzt bin ich weg, Geschäft - endlich meine Skripte auf der Statistik gab die Ergebnisse, 14 Stunden der Ausführung der Computer, werde ich studieren
Es gibt Fälle, wenn die Eingangsdaten nicht auf die Ausgangsdaten abhängen, d.h. wir beschlossen, dass mit 3-4 letzten Close[] für EURUSD können wir vorhersagen, wo der Preis in 10 Bars gehen und wir "mess" mit der NS in diese Richtung und dann schreien in den Foren... Die NS funktioniert nicht. (obwohl man wahrscheinlich die Mondphasen zur Vorhersage verwenden sollte :) )
D.h. die Qualität der NS-Leistung hängt von ordnungsgemäß vorbereiteten Daten ab; wenn es versteckte Abhängigkeiten gibt, lernt NS diese und wird in Zukunft korrekt arbeiten; wenn es keine Abhängigkeiten gibt, kann NS keine Wunder vollbringen.
So ist das nun mal, ich kann das nicht wissenschaftlich machen.
Ja, genau so...
Das ist das Hauptproblem beim Training eines neuronalen Netzes. Das gilt auch für das Leben im Allgemeinen. Wir wissen nie, was wir in der Zukunft brauchen könnten, wir versuchen alles zu lernen, was wir in die Finger bekommen können, und das Schicksal, die Schlampe von allem, sagt: "Wozu zum Teufel hast du das alles gelernt? Du hättest es lernen sollen... Wie auch immer, wer es errät, gewinnt. Genau wie es der genetische Algorithmus sagt.