Piligrimus è un indicatore di rete neurale.
Qual è il senso del tuo indicatore, compagno... assomiglia a una media ordinaria.
Credo che il significato sia nel nome)
Qual è il senso del tuo indicatore, compagno... assomiglia a una media ordinaria.
Aperto il codice - non è riuscito a capirlo....)))
Qual è il senso del tuo indicatore, compagno... >> assomiglia ad una media ordinaria.
Il punto di questo sviluppo è quello di creare un indicatore con un buon livellamento e un ritardo minimo. Questo indicatore è solo un punto di partenza, una bozza di strategia che ho deciso di implementare. In molti post ho descritto il mio approccio alla creazione di indicatori, in questo ho deciso di generalizzare il materiale di questa direzione dei miei lavori e mostrerò i risultati dello sviluppo di questo indicatore in futuro, dato che sto sviluppando questa strategia. Credo che la maggior parte dei lettori di questo thread non abbia avuto a che fare con le reti neurali formalizzate, mentre io faccio spesso riferimento ad esse.
A forte928: Hai ragione, questo è esattamente ciò con cui intendo lottare. Con i Mashas regolari è difficile fare qualcosa, quando sono implementati su reti neurali, quando gli elementi predittivi e il sistema di feedback di compensazione sono incorporati negli algoritmi - c'è la possibilità di ottenere prestazioni decenti.
A luka: Questo è anche uno dei vantaggi di questo approccio. Non è necessario essere sofisticati nei metodi di protezione e di codifica, anche nell'open source è impossibile svelare la strategia.
Piligrimm, dai una definizione di " reti neurali formalizzate", è più rivelatore.
In questo caso sto usando il pacchetto PolyAnalyst per il mio sviluppo, che mi permette, dopo aver addestrato una rete neurale, di rappresentare la relazione tra ingressi e uscite come un polinomio, questo polinomio è la rete neurale formalizzata.
In questo caso sto usando il pacchetto PolyAnalyst per il mio sviluppo, che mi permette, dopo aver addestrato una rete neurale, di rappresentare la relazione tra ingressi e uscite come un polinomio, questo polinomio è la rete neurale formalizzata.
Le belle parole non rendono l'immagine più solida, quello che offrite difficilmente renderà qualcosa di sensato. Tutto dovrebbe avere un senso in entrata e in uscita. A quanto pare manca lì e lì.
Infatti, l'LPF di 2° ordine di Butterworth (linea rossa) mostra risultati non molto peggiori rispetto al tuo filtro a rete neurale. A proposito, dov'è il NS nel codice, e perché tuo figlio sta ridisegnando? Questa è una domanda retorica. Dato che, con il ridisegno, ciò che vediamo sulla storia non corrisponde alla realtà, sorge la vera domanda: perché ci mostra qualcosa che non c'è veramente?
Infatti, l'LPF di 2° ordine di Butterworth (linea rossa) non mostra risultati molto peggiori
Potete dirmi dove posso trovare un LPF Butterworth?
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Nel frattempo, oggi ho fatto una bozza di un indicatore su una rete di neuroni formalizzata. A prima vista, ha la possibilità di diventare un buon indicatore. Comunque, ha un grande potenziale di miglioramento, possiamo aumentare significativamente la scorrevolezza e introdurre segnali aggiuntivi. Sto lavorando al debugging di un TS, non tutto sta andando bene e non avrò il tempo di eseguire test seri e costruire il mio TS con questo indicatore.
Se qualcuno è interessato a questo indicatore, e ci saranno suggerimenti seri per la cooperazione e la creazione di TS su di esso, sono pronto a finirlo per una strategia specifica, non ci vorrà troppo tempo.