"New Neural" est un projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5. - page 16
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Je n'ai aucun moyen de comprendre l'essence du projet. Par exemple, qu'est-ce qu'un moteur de réseau neuronal ? Et pourquoi faut-il que ce soit le même pour les différents types de réseaux ? Certains réseaux "bougent" effectivement d'une certaine manière, d'autres d'une autre. La description de la structure des réseaux peut également être différente en conséquence. Pour un exemple simple, prenons la résolution d'équations linéaires. Il est bien sûr possible de résoudre tous les types de systèmes linéaires par une seule méthode - Gauss. Mais si nous connaissons la structure de la matrice des coefficients, il existe des méthodes de résolution plus efficaces. Le même problème se pose pour la formation des réseaux. Les réseaux à propagation directe sont formés par la méthode de propagation d'erreur inverse, les réseaux d'écho sont formés par MNC, etc. Pourquoi, au lieu d'un moteur, en créer plusieurs ? Pourquoi avons-nous besoin d'une équipe de programmeurs travaillant sur la même chose tout en essayant de parvenir à un consensus ? Dans ce cas, l'unanimité empêche la créativité. Laissez différents programmeurs écrire les codes des différents réseaux sous la forme d'une bibliothèque qui peut être appelée à partir des indicateurs et des conseillers. Dans ce cas, le projet n'est pas différent du système existant d'envoi par les programmeurs de leurs codes à la base de code de la bibliothèque, accompagné de l'article avec une description détaillée du réseau, de son fonctionnement et des exemples de son utilisation. Il n'y a rien de mal à ce que plusieurs programmeurs créent indépendamment les codes d'un même réseau. Il existe des dizaines de variantes pour la formation des réseaux à propagation directe. Avec cette approche, au lieu de perdre beaucoup de temps à discuter de la manière de décrire correctement un réseau, les gens commenceraient déjà à créer les codes de ces réseaux. Je suis très intéressé de lire l'article de TheXpert sur les réseaux d'écho, par exemple. Mais apparemment, cela n'arrivera pas avant longtemps.
Je n'arrive pas à comprendre l'essence du projet. Par exemple, qu'est-ce que le moteur de réseau neuronal ? Et pourquoi devrait-il être le même pour les différents types de réseaux ?
Nous voulons de la polyvalence. Le boyau et l'assemblage seront bien sûr différents. L'unification est nécessaire pour permettre une visualisation et un regroupement en comités.
Par exemple, je suis très intéressé de lire l'article de TheXpert sur les réseaux d'écho. Mais cela prendra probablement beaucoup de temps.
Vous pouvez peut-être le lire dans le cadre d'une opsorce :) .
Représentation des échelles :
C'est tout :)
Présentation du réseau :
Modèle de calque :
Il s'agit d'une approximation pour la mise en œuvre de MLP, la plupart d'entre eux correspondent à l'interface universelle.
Un vecteur des synapses qui composent la couche. Ces synapses et la couche elle-même sont reliées par une
tampon commun. Par conséquent, un changement dans le tampon sera immédiatement visible à la fois pour l'objet couche et les synapses.
Les synapses de sortie sont également liées de la même manière via le tampon de sortie.
Les synapses :
Les synapses ont aussi des erreurs.
Les erreurs des neurones servent à apprendre les seuils, les erreurs des synapses servent à apprendre les synapses.
Et la matrice réelle des poids (ce qui manque ici est une bonne disponibilité de la matrice des poids, qui peut être définie manuellement) et les tampons pour la communication avec les couches.
Le filet :
Voici à peu près à quoi ressemble le réseau.
Construire et utiliser dans le test le plus simple :
De plus, des modèles peuvent être réalisés pour des configurations typiques.
Cela ne marchera pas :) vous devez savoir au moins ce qu'il faut prendre, ce qu'il faut enseigner et comment évaluer. Et ce sont les choses que vous devez organiser avec vos mains.
Exactement. Et je ne sais pas. De plus, il y a des ensembles qui sont très difficiles à combiner. Les neurones ne sont qu'un outil. Dans des mains habiles (prenez Leonid par exemple), il est très puissant.
Je me demande s'il serait prêt à vous donner des conseils.
Au final, vous devez éviter le risque de créer un produit qui répondra parfaitement à vos besoins en termes de fonctionnalités, mais qui sera totalement inutilisable pour 99 % des utilisateurs potentiels.
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