"New Neural" è un progetto di motore di rete neurale Open Source per la piattaforma MetaTrader 5. - pagina 67

[TheXpert]

Mischek:
Quindi aspetteremo di provarlo. Mi prenderò gioco di lei).

Dimmi cosa hai intenzione di fare. È tutto fatto per il programmatore. Cioè API.

Ma per l'utente non c'è niente, di solito automatizzo, con la minima possibilità di intervento da parte di mani non autorizzate. Cioè nessuna interfaccia utente per voi.

Urain:

Ma non basta usare il pulsante [fallo bene per me], devi ancora imparare le basi.

C'è un modo per ottenere l'esponente di Hearst(yemnip) per lo stato del sistema previsto per il metodo della finestra del segnale comune.

È vero, non è implementato ...

[михаил потапыч]

TheXpert:

Dimmi cosa hai intenzione di fare. È tutto fatto per il programmatore. Cioè API.

Non c'è niente per l'utente, di solito lo automatizzo, con la minima possibilità di intervento di mani non autorizzate. Cioè nessuna interfaccia utente.

Te l'avevo detto ((

Non preoccupatevi.

[TheXpert]

Mischek:

Te l'avevo detto ((

Poi dovrai scegliere i neuro-pacchetti. Prova a guardare il retro del tuo, non puoi avere un pulsante "pish", solo per un compito specifico.

È necessario preparare i dati, alimentarli correttamente, addestrarli correttamente e valutare correttamente il risultato.

[Mykola Demko]

Questo è in realtà nel thread "Interessante...", ma l'argomento è più vicino qui.

Evoluzione e vita artificiale

e c'è vita qui http://www.math.com/students/wonders/life/life.html

[Mykola Demko]

Signori, chi ha familiarità con gli algoritmi di apprendimento elencati di seguito,

Elencare le varianti del colpo d'insegnamento.

Per esempio, una backpropagation fa prima un calcolo in avanti e poi una propagazione dell'errore all 'indietro.

Quali altre mosse ci sono in molti algoritmi di apprendimento?

SZZ questo è necessario per mettere le funzioni virtuali necessarie nel motore.

ZZZY sotto è una tabella, chi sa cosa scrivere quale opzione (s) spostare utilizzato in questi algoritmi.

[Mykola Demko]

Paradigma	Regola di apprendimento	Architettura	Algoritmo di apprendimento	Compito
Con l'insegnante	Correzione degli errori	Perceptron singolo e multistrato	Algoritmi di apprendimento perceptron Propagazione inversa Adaline e Madaline	Classificazione dei modelli Approssimazione delle funzioni Previsione, controllo
	Boltzmann	Ricorrenza	Algoritmo di apprendimento di Boltzmann	Classificazione dei modelli
	Hebb	Propagazione diretta multistrato	Analisi discriminante lineare	Analisi dei dati Classificazione dei modelli
	Concorso	Concorso	Quantizzazione vettoriale	Categorizzazione intraclasse Compressione dei dati
		Rete ART	ARTMap	Classificazione delle immagini
Senza un insegnante	Correzione degli errori	Propagazione diretta multistrato	Proiezione Sammon	Categorizzazione in classe Analisi dei dati
	Hebb	Propagazione diretta o concorrenza	Analisi delle componenti principali	Analisi dei dati Compressione dei dati
		Rete Hopfield	Apprendimento della memoria associativa	Memoria associativa
	Concorso	Concorso	Quantizzazione vettoriale	Categorizzazione Compressione dei dati
		Kohonen SOM	Kohonen SOM	Categorizzazione Analisi dei dati
		Reti ART	ART1, ART2	Categorizzazione
Misto	Correzione dell'errore e concorrenza	Rete RBF	Algoritmo di apprendimento RBF	Classificazione dei modelli Approssimazione delle caratteristiche Previsione, controllo

[Mykola Demko]

Ok, il silenzio generale lo deduco dalla complessità della domanda.

Permettetemi di riformulare la domanda:

Per quale algoritmo di apprendimento il backtracking degli strati non è appropriato?

[Serj]

Urain:

Ok, il silenzio generale lo deduco dalla complessità della domanda.

Permettetemi di riformulare la domanda:

Per quale algoritmo di apprendimento il backtracking non è appropriato?

Piuttosto, "Per quale algoritmo di apprendimento il backtracking dei livelli non è necessario?".

So una cosa per certo: l'algoritmo genetico non ne ha bisogno.

In altri casi, potrei sbagliarmi, è così.

[Mykola Demko]

lei.umana:

Piuttosto, "Quale algoritmo di apprendimento non ha bisogno di backtracking dei livelli ?

So una cosa per certo: l'algoritmo genetico non ne ha bisogno.

In altri casi, potrei sbagliarmi, è così.

L'essenza di ciò che, impostato per l'algoritmo di apprendimento (per regolare i pesi) solo corsa all'indietro di enumerazione degli strati, se non abbiamo bisogno per l'apprendimento di una mossa della griglia stessa, possiamo chiamare una mossa in avanti di calcolo di una griglia, se è necessario, possiamo chiamare e invertire.

Ho solo un dubbio, forse qualche algoritmo ha bisogno del movimento in avanti del grid computing e del movimento in avanti del fitting dei pesi?

Non conosco davvero questi algoritmi, ma non posso sapere tutto.

[Alexey]

Buon pomeriggio, non proprio in tema, ho bisogno di qualche consiglio.

Io stesso ho ricevuto un compito. Ho bisogno di selezionare la finestra temporale adattiva del momento attuale, invece di impostarla nei parametri, per esempio 10 barre. Poi, esamina la storia in profondità per determinare a quale cluster appartiene la finestra selezionata. Le reti neurali possono gestirlo o è più facile fare qualcos'altro? Se non vi dispiace, mandatemi un libro sulle griglie solo a livello di salsiccia.