Neuronale Netze, wie beherrscht man sie, wo fängt man an? - Seite 3
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Yury V. Reshetov schrieb einen Artikel https://www.mql5.com/ru/articles/1447/page3#comments
Ich habe den Artikel gelesen, aber ich verstehe nicht, wie ich ihn für meinen EA umsetzen kann.
Idealerweise würde ich gerne zuerst den Code von Expert Advisor ohne Nero-Netzwerk sehen und verstehen, wie er funktioniert. Und dann möchte ich das Neuronetz Schritt für Schritt daran anschließen.
Zumindest auf dem gleichen Schwierigkeitsgrad wie von Yury V. Reshetovbeschrieben .
Zunächst einmal brauchen Sie eine Maschine,
-ohne praktische Erfahrung bei der Erstellung von Netzen wird ein einzelnes NN-Produkt von der Stange unverständlich sein,
und NN-Bücher ohne NN-Praxis sind giftig.
Achten Sie auf Ihr Gehirn)))
Versuchen wir gemeinsam, ein einfaches neuronales Netz zu schreiben, und legen wir es aus... und die erfahrenen Pragmatiker werden uns einige Tipps geben...
Es gibt nichts zu verlegen. Die Mathematik ist Kindergartenmathematik. Das Hauptproblem besteht in der Feinabstimmung (Sicherstellung, dass die Links richtig erstellt werden, richtig funktionieren und die Gewichte richtig korrigiert werden). Eigentlich habe ich an diesem Punkt einfach aufgehört. Sobald Sie es schreiben, werden Sie sofort schlauer in dieser Sache. Das garantiere ich Ihnen. Und dann liegt es an Ihnen. Was zu füttern.... Wie man es konfiguriert... Es ist nicht nur ein Feld, es ist ein Planet da draußen.
und erfahrene Pragrammierer, geben Sie uns einen Tipp...
Weißt du, wenn du es einfach schreibst, mit einer klar definierten Konfiguration, ohne anzugeben, ist ein neuronales Netz vom Standpunkt der Programmierung aus sehr einfach. Ein Neuron ist ein Addierer und eine Aktivierungsfunktion. das ist alles! zwei Zeilen Code... Oder eine, je nachdem, was Sie bevorzugen. dreidimensionales Array. drei Zyklen Vorwärtslauf - drei Zyklen Rückwärtslauf. und das war's dann auch schon.
Hallo! Ich bin neu in diesem Forum. Ich bin durch ein Forum voller nützlicher Informationen gerannt:). Ich möchte die Wissenden fragen, ich möchte in den Sinn der neuronalen Netze eindringen, aber weiß nicht, womit ich anfangen soll, während ich die allgemeine Idee habe, habe ich den Artikel von J.Reshetov gelesen, jetzt habe ich Lust, mich in dieser Richtung zu entwickeln. Popeopeye nützliche Literatur zu diesem Thema, vielleicht irgendwo auf einem Forum ist, aber ich habe nicht nachgeschaut? Vielen Dank im Voraus:)
Für den Anfang lesen Sie "Callan R. - Basic Concepts of Neural Networks.djvu", sehr gut erklärt.
Dann können Sie :
"Ezhov A.A., Shumsky S.A. - Neurocomputing and its application in economy and business.djvu".
"Osovsky S. - Neuronale Netze für die Informationsverarbeitung.djvu".
"Haykin S. - Neuronale Netze Vollkurs.djvu"
Diese Bücher sind meiner Meinung nach die interessantesten. Und es gibt eine Menge Literatur, googeln Sie mal.
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"Osovsky S. - Neuronale Netze für die Informationsverarbeitung.djvu".
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Diese Bücher sind meiner Meinung nach die interessantesten. Es gibt eine Menge Literatur, googeln Sie mal danach.
Ich danke Ihnen! Das ist genau das, was ich brauche!
Sie müssen verstehen, dass ein neuronales Netz vom Standpunkt der Programmierung aus sehr einfach ist, wenn man es einfach schreibt, mit einer gut definierten Konfiguration, ohne viel Aufhebens. Ein Neuron ist ein Addierer und eine Aktivierungsfunktion. das ist alles! zwei Zeilen Code... oder eine... was immer Sie bevorzugen. Zwei Zeilen Code, oder eine, je nachdem, was Sie bevorzugen.
Wenn ich den EA-Code poste und die Koeffizienten daraus markiere, muss ich dann zwei weitere Zeilen hinzufügen, um das neuronale Netz zu erstellen?
Für den Anfang lesen Sie "Callan R. - Basic Concepts of Neural Networks.djvu", sehr gut erklärt.
Dann können Sie :
"Ezhov A.A., Shumsky S.A. - Neurocomputing and its application in economy and business.djvu".
"Osovsky S. - Neuronale Netze für die Informationsverarbeitung.djvu".
"Haykin S. - Neuronale Netze Vollkurs.djvu"
Diese Bücher sind meiner Meinung nach die interessantesten. Es gibt eine Menge Literatur, googeln Sie mal danach.
Dankeschön