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Многие рассуждают о том чтобы сеть искала и учила правила, из многообразия правил входов, которые будут работать на прибыль......У меня другой вопрос....Возможноли, вернее, как научить сеть работать по готовым правилам?......Возмём канальную систему......Неважно как и при каких обстоятельствах строится канал. Как научить сеть работать внутрь канала или на его пробитии?????? Ну нейросетевые умы......что можете предложить по этому поводу?. Взять хотябы сеть без учителя.....Рекур, например. Как подготовить входы так, чтоб сеть поняла что от неё требуеться? если изначально имееться меняющийся со временем канал........
Si nous disposons de règles toutes faites, pourquoi diable avons-nous besoin d'un réseau neuronal ?!
La question est rhétorique, pas besoin de répondre.
En ajoutant une entrée, sous la forme d'un démolisseur, vous pouvez augmenter la rentabilité du système...... Le réseau calculera quelles percées sont fausses ou vraies, quelque chose comme ça........
En ajoutant une entrée, sous la forme d'un démolisseur, vous pouvez augmenter la rentabilité du système...... Le réseau calculera quelles pannes sont fausses et lesquelles sont vraies, quelque chose comme ça........
Vous semblez surestimer les capacités des réseaux neuronaux.
A votre message du 09.08.2009 21:00.
Un réseau en soi ne peut rien rechercher. Il peut seulement révéler certaines régularités (liens entre les entrées et les sorties ; il est alors possible d'utiliser la "connaissance" accumulée pour calculer les sorties dans une situation sur laquelle le réseau n'a pas été directement entraîné). Autrement dit, la recherche de modèles n'est possible que si et quand ils existent.
J'en viens maintenant à votre message du 09.08.2009 21:56.
Si vous connaissez les régularités sur la pénétration des canaux (votre exemple) - pourquoi utiliser un réseau neuronal alors que vous pouvez les mettre en œuvre plus facilement ? Les réseaux neuronaux sont une approche généralisée ; il est inutile d'utiliser une approche généralisée lorsqu'un cas particulier est incroyablement simple. Les AM peuvent également être introduites dans le règlement. Il doit y avoir une relation entre le comportement de l'AM et les pannes des canaux (et vous devez être capable d'exprimer cette relation). Les réseaux neuronaux ne font pas de miracles par eux-mêmes.
p.s. Je vais donc répondre à votre question : "Est-il possible, ou plutôt, comment apprendre à un réseau à travailler avec des règles toutes faites ?" Oui, c'est possible, si vous avez une compréhension des mathématiques utilisées dans les réseaux neuronaux. D'ailleurs, un réseau neuronal récurrent n'est pas le meilleur exemple. Prenez quelque chose de plus simple (perceptron multicouche sans rétroaction) - c'est fait là sans aucun problème.
voir un exemple des entrées qui alimentent un réseau neuronal. http://www.nnea.net/research/18-neural-network-forecast-indicator
Je n'ai pas pu trouver d'entrée là-bas...
J'ai découvert deux ou trois choses désagréables : 1. Pour une raison quelconque, le réseau ne propose que deux options de sortie. Il semble donc impossible de séparer les signaux faibles des signaux forts. Est-ce une particularité du réseau à 3 couches ? Peut-être est-il nécessaire d'augmenter le nombre de couches ? 2. L'erreur RMS est d'autant plus faible que les seuils de sortie supérieur et inférieur sont proches l'un de l'autre. Lorsque les seuils sont égaux, la lecture est d'au moins 0,22. Est-ce normal ?
Non, ce n'est pas une caractéristique des réseaux à 3 couches, le signal à la sortie du réseau est une fonction continue. Peut-être avez-vous déjà intégré un classificateur à la sortie de la grille, qui donne le signal final, par exemple, si la sortie de la grille est supérieure à 0,5, alors 1, moins de 0, ou si la sortie de la grille est supérieure à 0,5, alors 1, moins de -1.
A propos des seuils, je ne comprends pas encore, vous devriez décrire en détail tout ce que vous avez dans votre algorithme et comment il est construit, ensuite il sera possible de penser aux questions que vous posez....
Je ne trouve pas d'entrée là-bas...
Moi non plus... Nous ne pouvons que supposer que les nominaux des carrés dans lesquels le prix a chuté, peut-être d'autres conditions supplémentaires...
Peut-être que MeteQuotes n'a pas vu la publicité du décompilateur...