"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 27

 
-Alexey-:
Absolutamente correcto. Entre las docenas de indicadores de líneas de regresión primitivas y los cientos de mensajes al respecto en ambos foros, no hay ni uno solo que lo construya y utilice correctamente. Uno ya puede enfrascarse en una cosa tan sencilla si se lo toma en serio. Y tú dices red neuronal.
Hay bastantes implementaciones correctas y adecuadas. No deberías pensar así.
 
Vinin:
Nadie necesita todavía Starship Troopers. Lo que se necesita hasta ahora es la implementación de algunos tipos de red. No más que eso. Que haya varios tipos de racionamiento de insumos (si es necesario)

-Alexey-:

Realmente, cómo alguien puede usar algo, en lo que no entiende casi nada, y con un esfuerzo mínimo - no puedo imaginar. Sí, las rubias (que me perdonen las rubias) conducen un coche, pero conocen algunos de sus dispositivos, conocen las normas y lo conducen en la ciudad y no salen de ella donde no hay servicios. Por lo tanto, "cualquier comerciante" con "mínimo esfuerzo" e incluso "nave espacial" con beneficio no es realista imho, especialmente para las naves espaciales.

Urain:
¿Sabes lo que es la electricidad? De hecho, nadie sabe realmente qué es la electricidad. Pero sé que la electricidad se puede utilizar para hacer café para una persona y se puede utilizar para cocinar una persona (de "El Secreto").

El comerciante no necesita saber cómo funciona, necesita conocer las reglas mínimas de uso, nuestro objetivo es que estos requisitos sean lo más sencillos e intuitivos posible.

1. La estructura, la arquitectura y demás pueden ser discutidas hasta la tercera venida. En mi opinión, es necesario fijar una tarea concreta (no muy complicada, pero tampoco muy sencilla), y luego intentar resolverla dentro del proyecto.

Hay que hacer de todo, teniendo en cuenta que el resultado debe ser universal y dirigido a cualquier usuario (como VISARD, odio decirlo).

2. Todo lo que es posible realizar debe ser realizado de una vez (aquí es necesario pasar de un scooter a una nave estelar), si algo se quiere realizar pero mientras no hay posibilidad (o la decisión no será universal) debe ser rechazado o sacado de los límites del proyecto.

 

Bien, necesitamos un scooter, y le atornillamos ruedas Belazov, pero como son pesadas necesitaremos una docena de pedalistas, pero no hay problema, añadiremos 10 sillines y más pedales, pero habrá ineficiencia ya que la gente se torcerá fuera de sincronización, así que añadiremos sincronizadores de 50 kg cada uno, pero ahora de nuevo no hay suficiente gente, así que añadiremos más sillines,

oopssssssssss marco de explosión....

¿Te has preguntado alguna vez por qué MQ empezó a escribir el snapper de MT5 en lugar de seguir mejorando el concepto de MT4?

Sí, todo porque en el proceso de desarrollo se revelaron muchos errores de cálculo en el propio concepto, no era lo suficientemente "espacial" y alcanzó su techo.

Si no incorporamos ahora las supercaracterísticas al concepto, el marco estallará al final.

 
Urain:

Bien, necesitamos un scooter, y entonces le atornillamos ruedas Belazov, pero como son pesadas, necesitaremos una docena de giradores de pedales, pero no hay problema, añadiremos 10 sillines y más pedales, pero habrá ineficiencias ya que la gente estará girando fuera de sincronización, así que añadimos sincronizadores cada 50 kilos, pero ahora de nuevo no hay suficiente gente, así que añadimos más sillines,

oopssssssssss marco de explosión....

¿Te has preguntado alguna vez por qué MQ empezó a escribir el snapper de MT5 en lugar de seguir mejorando el concepto de MT4?

Sí, todo porque en el proceso de desarrollo se revelaron muchos errores de cálculo en el propio concepto, no era lo suficientemente "espacial" y alcanzó su techo.

Si no pones súper características en el concepto ahora, el marco estallará al final.


Y el ejemplo no es correcto y no es necesario retorcer y sostenernos para las rubias también...))
 
Vinin:
Hay bastantes implementaciones correctas y adecuadas. Te equivocas.
La construcción correcta significa para cada nueva medición (desplazamiento de línea) introducir la función residual correspondiente que proporcione el criterio de eficacia máxima de la dependencia lineal estimada de la muestra analizada, que depende de la ley de distribución de dispersión que también necesita ser estimada correctamente (ley de dispersión), lo que también es una tarea, etc. No he visto ninguna aplicación de la misma. Se trata de una tarea no trivial.
 
Mischek:
Y el ejemplo no es correcto y no hay que retorcer demasiado, y no nos tomen por rubios también...))

¿Qué es lo incorrecto?

Realicemos MLP, montemos el proyecto y enseñemos a la red a clasificar XOR, pero la topología no es adecuada para el mismo SLTM

¿Y qué, cambiar la topología? No estoy seguro de que la nueva sea adecuada para MLP.

No he dicho ni una palabra sobre las rubias.

Long short term memory - Wikipedia, the free encyclopedia
Long short term memory - Wikipedia, the free encyclopedia
  • en.wikipedia.org
Long short term memory (LSTM) is a recurrent neural network (RNN) architecture (an artificial neural network) published1 in 1997 by Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber. Like most RNNs, an LSTM network is universal in the sense that given enough network units it can compute anything a conventional computer can compute, provided it has the...
 
Avals:

1) ¿Ha inventado algo fundamentalmente nuevo durante este tiempo?

2) ¿Y qué éxito has tenido en la construcción de un NS rentable para el comercio, ya que estás evaluando los conocimientos de otra persona? :)

3) Y hay que entender las particularidades del comercio, que todas las ineficiencias son temporales y sus propiedades son cambiantes. Por lo tanto, no tiene sentido atreverse a disponer de una serie de ejemplos para eliminar el sobreentrenamiento. ¿O espera ingenuamente crear un NS que pueda ser entrenado en cualquier sitio o en cualquier instrumento y que sea robusto? :)

1) Sí, se han inventado muchas cosas. gpwr puede (si quiere) dar un manual sobre el tema.

2) Me doy cuenta de que esta pregunta es una pura provocación. Pero, enhorabuena, me lo he creído. Hace más de un mes renuncié a mi trabajo principal, bastante bien remunerado para los estándares actuales, y empecé a hacer autocomercio, utilizando los conocimientos acumulados y la experiencia experimental en este campo del conocimiento. Las personas cercanas a mí, mis amigos, los usuarios respetados del foro están al tanto de los últimos acontecimientos de mi vida.

3) Más de dos años de experiencia en el aprendizaje y dominio de los algoritmos genéticos, cuyas ideas iniciales en los códigos fuente están colgadas en mi artículo, me permiten afirmar que la construcción de un sistema rabínico no sólo es posible sino que se aplica con éxito en la vida real y cotidiana. Y me atrevo a decir que son los sistemas construidos con tecnología neuronal y los principios de autoorganización/autoaprendizaje/adaptación los que son capaces de ser robustos a largo plazo en el mercado.

Генетические алгоритмы - это просто!
Генетические алгоритмы - это просто!
  • 2010.05.25
  • Andrey Dik
  • www.mql5.com
В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.
 

Urain:

Todo se debe a que el proceso de desarrollo reveló muchos fallos en el propio concepto, no era lo suficientemente "espacial" y alcanzó su techo.

Si no pones ahora las supercaracterísticas en el concepto, el marco reventará al final.


Por supuesto, hay que construirlos, pero no hay que implementarlos.

Primero hay que averiguar qué es un ladrillo, luego qué es un ethos, y sólo después esculpir un rascacielos a partir de un montón de pisos.

Mientras tanto, la discusión parece que sería bueno tener un pequeño edificio de varias plantas de 16 a 20 pisos. No es que no hayan aprendido a construir dos pisos, sino que no han descubierto la tecnología y los materiales de construcción.

 
Vinin:
Tal vez encaje. No puedo ser programador, no tengo dos títulos. Pero soy bueno en algo.
Estoy a favor de tu candidatura junto con la de gpwr.
 

Mi opinión es que ya es suficiente:

Adaline

Redes Kohonen

LVQ (cuantificación vectorial de aprendizaje)

Redes RBF

MLP

y dejar que el usuario haga la normalización).