"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 81
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Leyendo sus comentarios sobre el tema llegó a una conclusión - Quiero ver el proyecto beta cuando será? y un artículo con una descripción detallada.
Ejem. Ya empiezo a sentir un poco de culpa, a pesar de la leve irritación que me acompaña.
Aftar, peschi echo.
;)
Entonces, ¿puede haber, en alguna parte, retroalimentación?
Las celdas del operador de retardo son las responsables de la retroalimentación, son las celdas de salida convulsivas tomadas de la propia matriz de salida.
El único inconveniente es que para cada rango de operador de retardo tendríamos que asignar memoria para toda la matriz, pero es un problema de optimización.
Sería posible hacer plantillas de arranque por nombre, por ejemplo, la plantilla "MLP" deletrea los tipos de todas las neuronas por "perseptrons".
Bueno, ya que la idea está clara, voy a repetir la pregunta principal de por qué empecé todo esto:
¡¡¡Se invita a los opositores a presentar el tipo de cuadrícula que no es posible describir este modelo!!!
es necesario entender si la idea tiene futuro, y entonces escribiremos un montón de código, y entonces descubriremos que es imposible implementar muchas variantes de rejillas.
¡¡¡Los opositores están invitados a presentar un tipo de cuadrícula que no pueda ser descrita por este modelo!!!
Para abstraerse de ese mismo "tipo de rejilla", un concepto bastante artificial, si se entiende bien.
Eso es un gran bocado... Y las sinapsis para crecer y cortarse. Y miles de millones de neuronas. Y el bosque se corta y se apila.
(Sí.))
Te escribí. ¿Por qué no respondes?
Primero, un poco fuera de tema. Había un proyecto en Caltech, PolyWorld. El objetivo del proyecto era crear un mundo bidimensional de criaturas virtuales, dotarlas de una red cerebral sencilla y de la capacidad de ver, moverse, encontrar comida, reproducirse, matarse entre sí (la cantidad de comida es limitada), etc. para sobrevivir. La red cerebral consistía en varias neuronas con una función de entrada-salida determinada y sinapsis plásticas (aprendibles) entre neuronas. Al nacer, las conexiones entre las neuronas son aleatorias. El objetivo del proyecto era observar la evolución de este mundo virtual. Los interesados pueden ver una conferencia sobre este proyecto aquí (lo interesante empieza en el minuto 16):
https://www.youtube.com/watch?v=_m97_kL4ox0
Ahora vamos al tema. ¿Ha intentado alguien aplicar la genética a una red formada por neuronas conectadas entre sí, a las entradas y a las salidas mediante pesos iniciales aleatorios? Las sinapsis pueden aparecer y desaparecer aplicando la regla de Hebb u otra regla de aprendizaje no supervisado. Cree un mundo virtual de redes de este tipo: operadores que operan en el mercado de divisas, cada uno de los cuales tiene un determinado depósito inicial y trata de aumentarlo a expensas de otros operadores. Por ejemplo, cada vez que algún operador realiza una operación rentable, se descuenta el beneficio de los fondos de los demás operadores, o algo similar, pero los fondos totales deben permanecer constantes. Los operadores compiten entre sí por la supervivencia, es decir, por no perder el depósito. Se puede introducir la posibilidad de cruzar comerciantes de la red, etc. En definitiva, crear un entorno real para la evolución de las redes en el mercado.