"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 90
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Me disculpo, es que nunca he publicado el código.
Veo que se ha solucionado, todo está bien.
y eliminar el enlace roto de la wikipedia.
Proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5
¿Cuál es el resultado? ¿Hay una neurona para MT5 en algún lugar? ¿Dónde está?
¿Cuál es el resultado? ¿Hay alguna neurona para MT5? ¿Dónde está?
el proyecto, lamentablemente, se ha estancado.
Pero Alglib ha aparecido como parte de la terminal, atentos a ella.
el proyecto, lamentablemente, se ha estancado.
Pero Alglib es ahora parte de la terminal, atentos a ella.
el proyecto, lamentablemente, se ha estancado.
Pero Alglib se ha añadido al terminal, búsquelo.
Hay un límite en el número de capas en el MLP. Como en el Alglib original.
Hmmm... extraño del todo, leyendo algunos posts como:
Ejem (modestamente) sobre la reacción... ya hay 3 libs para las neuronas.
Uno tiene más de 10 redes. Trabajo con redes Kohonen, MLP, recirculación, Hopfield ... ,
la segunda es la implementación del caso general de MLP + red Jordana-Elman -- es decir, cualquier topología (grafo dirigido) con la posibilidad de hacer un bucle en cualquier capa,
el tercero es una implementación de una red Echo, mi favorita :) .
La verdad es que ha pasado mucho tiempo (aparte de la red de eco), pero se puede recordar. No he trabajado con modelos probabilísticos. No estoy familiarizado con las recientes mejoras del método de descenso de gradiente y los métodos híbridos.
Para mí 4 de las redes implementadas son interesantes
1. Redes de Kohonen, incluyendo SOM. Es bueno utilizarlo para la partición de clústeres cuando no está claro lo que hay que buscar. Creo que la topología es bien conocida: vector como entrada, vector como salida o bien salidas agrupadas. El aprendizaje puede ser con o sin profesor.
2. MLP , en su forma más general, es decir, con un conjunto arbitrario de capas organizadas como un gráfico con retroalimentación. Se utiliza mucho.
3. Red de recirculación. Francamente, nunca he visto una aplicación no lineal que funcione normalmente. Se utiliza para la compresión de información y la extracción de componentes principales (PCA) . En su forma lineal más sencilla, se representa como una red lineal de dos capas en la que la señal puede propagarse desde ambos lados (o de tres capas en su forma desplegada) .
4. Red Eco. En principio, es similar a MLP, que también se aplica allí. Pero totalmente diferente en la organización y tiene un tiempo de aprendizaje bien definido (bueno, y siempre produce un mínimo global, en cambio).
5. PNN... no lo he usado, no lo sé. Pero creo que hay alguien por ahí que puede hacerlo.
6. Modelos de lógica difusa (no confundir con las redes probabilísticas). No se ha aplicado. Pero puede ser útil. Si alguien encuentra información que arroje plz. Casi todos los modelos son de autoría japonesa. Casi todos se construyen manualmente, pero si fuera posible automatizar la construcción de la topología por medio deuna expresión lógica(si lo recuerdo bien), sería increíblemente genial.
Y piensas wow, que genios se reúnen aquí, pero en resultado "proyecto estancado" y de listo solo hay esto y parece que la mayoría son unos mentirosos de poca monta.
Hmmm... es raro del todo, se leen algunos posts como:
Y piensas wow que genios se reúnen aquí, pero el resultado es "proyecto estancado" y solo hay esto y parece que la mayoría son unos mentirosos de poca monta.
Hay mucha suciedad en su mercado.
Hmmm... es raro del todo, se leen algunos posts como:
Y piensas wow que genios se reúnen aquí, pero como resultado "el proyecto está estancado" y solo hay esto y parece que la mayoría son unos mentirosos de poca monta.