"New Neural" est un projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5. - page 37

 
sergeev:

Meta EngiNeuro (MEN) (c)

nous sommes des ingénieurs :)

Je l'aime bien. :)
 
sergeev:

Meta EngiNeuro (MEN) (c)

nous sommes donc des ingénieurs :)

Merde. Meta n'est plus le cathetus d'un tel nom...

EngiNeuro -- c'est bien (pouce en l'air)

 
EngiNeuroSolution ?
 
Mischek:
EngiNeuroSolution ?
EngiNeSolution et SoluNeSolution ne sont pas compatibles, ici il s'agit essentiellement de la même chose
 
LeXpert:
Enjin et Solution ne se chevauchent pas, c'est essentiellement la même chose ici.
Je l'ai eu.
 
gpwr:

Vladimir J'ai une question un peu latérale,

combien d'itérations (approximatives) de passes d'apprentissage sont nécessaires pour entraîner les réseaux ci-dessus ?

ZS au moins de l'ordre de grandeur.

 
Urain:

combien d'itérations (approximatives) de FF sont nécessaires pour entraîner les réseaux ci-dessus ?

Qu'est-ce qu'un FF ?
 
TheXpert:
Qu'est-ce que FF ?

Fonction d'aptitude, je ne l'ai pas exprimé correctement, FF est dans GA, dans l'algorithme d'apprentissage de réseau c'est combien de passes de formation.

S'il n'y a pas d'exemples d'entraînement (entrée-sortie) alors le parallèle avec GA FF est simple, là comme là il faut faire un calcul direct de la grille et ensuite éventuellement faire un post-traitement pour vérifier la valeur par la fonction de commerce.

 

À propos du logo. C'est comme les boules-noeuds avec des connexions, mais je pense que c'est débile. Nous pourrions prendre des puzzles par exemple, supprimer le raccourci, changer les couleurs pour celles de Metakvot, etc.

Au moins les puzzles ont une sorte d'intégration et d'interconnexion.

 
Urain:

Vladimir J'ai une question un peu latérale,

combien d'itérations (approximatives) de passes d'apprentissage sont nécessaires pour entraîner les réseaux ci-dessus ?

ZS au moins de l'ordre de grandeur.

Les filtres sont entraînés sans professeur en présentant 10000-40000 sections d'histoire choisies au hasard (le même nombre d'itérations). L'apprentissage est très rapide. En fonction de l'ordinateur, 10000 filtres sont entraînés sur 20000 sections d'historique en 1-2 minutes sur 360 processeurs GPU CUDA, environ 1 heure sur 4 processeurs Intel avec 16 pistes, 3-4 heures sur mon ordinateur portable avec un processeur et deux pistes. Le temps ne compte pas vraiment ici. Même si j'ai besoin d'un jour ou deux pour une telle formation au filtre, elle n'est effectuée qu'une seule fois pour chaque cotation (EURUSD, USDJPY, etc.). Une fois les filtres formés, ils ne changent pas et sont utilisés pour filtrer les nouveaux prix. Le filtrage lui-même est très rapide - nous considérons la somme des produits du prix et des coefficients de filtrage.

Au fait, vous vous demandez peut-être pourquoi il y a tant de filtres - 10 000 ? J'ai cité des données provenant de mon propre projet de reconnaissance d'images. Pour les devis, il y aura beaucoup moins de filtres, peut-être 10 à 100, le moins étant le mieux. Voici une analogie approximative. Une citation est un discours. Les filtres sont les phonèmes qui composent les mots. Il y a 43 phonèmes en russe(https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BC%D0%B0). Notre tâche est de trouver un livre de phonèmes pour la citation.

Фонема — Википедия
  • ru.wikipedia.org
Единицы языка Фоне́ма (др.-греч.  — «звук») — минимальная смыслоразличительная единица языка. Фонема не имеет самостоятельного лексического или грамматического значения, но служит для различения и отождествления значимых единиц языка (морфем и слов): при замене одной фонемы на другую получится другое слово (ом — ом); при изменении...