"New Neural" è un progetto di motore di rete neurale Open Source per la piattaforma MetaTrader 5. - pagina 90
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Mi scuso, ma non ho mai postato il codice.
Vedo che è stato risolto, va tutto bene.
poi rimuovi il link rotto da wikipedia.
Progetto di motore di rete neurale open source per la piattaforma MetaTrader 5
Quindi qual è il risultato? C'è un neurone per MT5 da qualche parte? Dove si trova?
Quindi qual è il risultato? Esiste una neuronica per MT5? Dove si trova?
il progetto si è purtroppo arenato.
Ma Alglib è apparso come parte del terminale, cercatelo.
il progetto si è purtroppo arenato.
Ma Alglib è ora parte del terminale, cercatelo.
il progetto si è purtroppo arenato.
Ma Alglib è stato aggiunto al terminale, cercatelo.
C'è un limite al numero di strati in MLP. Come nell'originale Alglib.
Hmmm... strano a tutti, leggendo alcuni post come:
Ahem (modestamente) sulla reazione -- ci sono già 3 libs per i neuroni.
Uno ha più di 10 reti. Ha lavorato con reti Kohonen, MLP, ricircolo, Hopfield ... ,
il secondo è l'implementazione del caso generale di MLP + rete Jordana-Elman -- cioè qualsiasi topologia (grafo diretto) con possibilità di loopback di qualsiasi strato,
il terzo è un'implementazione di una rete Echo, la mia preferita :) .
È passato molto tempo in realtà (a parte la rete echo), ma si può ricordare. Non ho lavorato con modelli probabilistici. Non ha familiarità con i recenti miglioramenti del metodo di discesa del gradiente e dei metodi ibridi.
Per me 4 delle reti implementate sono interessanti
1. Reti di Kohonen, compresa la SOM. È buono da usare per il partizionamento di cluster dove non è chiaro cosa cercare. Penso che la topologia sia ben nota: vettore come ingresso, vettore come uscita o comunque uscite raggruppate. L'apprendimento può avvenire con o senza un insegnante.
2. MLP, nella sua forma più generale, cioè con un insieme arbitrario di strati organizzati come un grafo con feedback. Usato molto ampiamente.
3. Rete di ricircolo. Francamente, non ho mai visto una normale implementazione non lineare funzionante. È usato per la compressione delle informazioni e l'estrazione delle componenti principali (PCA). Nella sua forma lineare più semplice, è rappresentata come una rete lineare a due strati in cui il segnale può essere propagato da entrambi i lati (o a tre strati nella sua forma dispiegata).
Rete 4.Echo. Simile in principio a MLP, applicato anche lì. Ma totalmente diverso nell'organizzazione e ha un tempo di apprendimento ben definito (beh, e produce sempre un minimo globale, al contrario).
5. PNN - Non l'ho usato, non lo so. Ma penso che ci sia qualcuno là fuori che può farlo.
6. Modelli per la logica fuzzy (da non confondere con le reti probabilistiche). Non implementato. Ma può essere utile. Se qualcuno trova informazioni lanciare plz. Quasi tutti i modelli hanno la paternità giapponese. Quasi tutti sono costruiti manualmente, ma se fosse possibile automatizzare la costruzione della topologia tramiteespressioni logiche(se ricordo tutto correttamente), sarebbe irrealisticamente bello.
E pensi wow, che geni sono riuniti qui, ma nel risultato "progetto in stallo" e da pronto c'è solo questo e sembra che la maggior parte di loro sono solo meschini bugiardi.
Hmmm... non è affatto strano, si leggono alcuni post come:
E tu pensi wow che geni sono riuniti qui, ma il risultato è "progetto in stallo" e c'è solo questo e sembra che la maggior parte di loro siano solo meschini bugiardi.
C'è molta sporcizia nel loro mercato.
Hmmm... non è affatto strano, si leggono alcuni post come:
E tu pensi wow che geni sono riuniti qui, ma come risultato "il progetto è in stallo" e c'è solo questo e sembra che la maggior parte di loro sono solo meschini bugiardi.