スクリプト形式のニューラルネットワーク - ページ 8 1234567891011121314 新しいコメント Yuriy Zaytsev 2008.06.25 05:24 #71 Andy_Kon писал (а)>> 次のような状況を考えてみましょう。 NSは働き、働き、研究し、研究し、そして、バン - 誰かチュベイスが（小さな文字で）私たちが必要とする電気を遮断するのです。 そして、すべての仕事と学習が（チュベイスに）流出してしまう。 次の紹介です。 1.学習」のデータを定期的に落とす（保存する）。 2.上記の場合、Expert Advisor の初期化時にこのデータを読み込んでください。 そうすれば、NSを何度も教える必要はありません。 もちろん！トレーニング直後から ウェイトなどのパラメータがファイルにエクスポートされます。 --- 電源投入時、EAが起動時にファイルをロードします。 --- パラメータが古い場合、つまり市場の状況に遅れている場合は、ネットワークを再トレーニングすることが賢明です。これが「適応性」と呼ばれるものです。 またはトレーニング --- もし、違うアプローチ（例えば、一度トレーニングして市場に出る）をするならば、ネットワークは不要です。 削除済み 2008.06.25 05:57 #72 ちょっと質問ですが、どの程度の頻度でデータをダンプすればいいと思いますか？ Yuriy Zaytsev 2008.06.25 06:04 #73 Andy_Kon писал (а)>> ちょっと質問ですが、どの程度の頻度でデータをダンプすればいいと思いますか？ 再教育後 削除済み 2008.06.25 06:13 #74 CUDAでNS。 http://quixotism.org/nnproj/index.php?title=CUDA_Code_Base Сергей 2008.06.25 06:53 #75 YuraZ писал (а)>> --- パラメータが古い場合、つまり市場の状況に遅れている場合は、ネットワークの再トレーニングを行うことが合理的です。順応性というもの 或いは学習 --- え。残るは、「パラメータが陳腐 化した」タイミングである :( 「利益成長の鈍化」等の「主要取引パラメータの違反」という選択肢は、IMHOでは、そうではなく、時には、手遅れである) 。 それは、トレンド/フラットとほぼ同じです - あなたは、1つが終わったときに、もう一方が終わったときに理解している場合は、他の何も必要ありません（ない指標、エキスパート-アドバイザを...）。パラメータが 古い」と理解すれば、「パラメータをいじる」だけ・・・。例えば、MACD Sample.mq4。 :( 削除済み 2008.06.25 21:35 #76 脚がどこから生えているのかがわかった。 http://richardbowles.tripod.com/neural/neural.htm Yuriy Zaytsev 2008.06.26 03:54 #77 SergNF писал (а)>> え。あとは、「パラメータが古 くなった」ときを理解することです :( 「利益の伸び悩み」などの「主要な取引パラメータの違反」によるオプションは、IMHOでは、同じではないし、時には、手遅れになることもあります)。 それは、トレンド/フラットとほぼ同じです - あなたは、1つが終わったときに、もう一方が終わったときに理解している場合は、他の何も必要ありません（ない指標、エキスパート-アドバイザを...）。パラメータが 古い」と理解すれば、「パラメータをいじる」だけ・・・。例えば、MACD Sample.mq4。 :( もしかしたら、これが複雑な問題の一つかもしれない 多岐に渡る質問 1-出力に何を求めるか 2-どの回路を選ぶか PNN MLP BPN など ( 各層のニューロン数 隠された層の数 ) 縁の下の力持ち フィードバックループ (回路はかなり複雑になります） 印刷された文字を認識するネットワークは一度学習させるだけで、回路はそれほど複雑ではない 3 - 入力として何を与えるか（入力が何個あるかは明らかです） 4 - 再教育のタイミング 5-どの学習アルゴリズムを選ぶか GA - 遺伝子 BP --- 一問一答 1-出力 3つの値が欲しい 1-売る 2-わからない 3-買う 2PNN 実験計画 3 ? 知人が言ったように - INTIMに行く。 例：ある指標で閾値に達したときのEMAの差 4 ? 予測外の値が出る(ネットワークが許容誤差を超えた) LOSやTAKEが連発し、グリッド予報から外れることもあった 閾値があるので、反対方向の波を探し始める。 新しいバーの後のような、合理的ではないスケジュールで実行することだと思う。 例えば、印刷された文字を認識するネットワークは、通常、特定のフォントについて一度だけ学習させますが、私たちのネットワークはそのようなことはありません。 5 ? GAスケールに傾倒しています。 --- Шестков Василий 2008.06.26 04:29 #78 PNN、MLP、BPNなどのニューラルネットワークの 図解はどこで読めますか？ Yuriy Zaytsev 2008.06.26 05:54 #79 ShestkoFF писал (а)>> また、PNN、MLP、BPNなどのニューラルネットワークの 回路はどこで読むことができますか？ インターネットには何でもある！というのがよくわかります。 もちろん、検索エンジンに送るのはあまりいいことではありませんが --- リンクはこちらです。 削除済み 2008.06.28 10:10 #80 シグモイドの精度はどの程度重要なのでしょうか？ 20を過ぎると精度は9桁に...。 1234567891011121314 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
次のような状況を考えてみましょう。
NSは働き、働き、研究し、研究し、そして、バン - 誰かチュベイスが（小さな文字で）私たちが必要とする電気を遮断するのです。
そして、すべての仕事と学習が（チュベイスに）流出してしまう。
次の紹介です。
1.学習」のデータを定期的に落とす（保存する）。
2.上記の場合、Expert Advisor の初期化時にこのデータを読み込んでください。
そうすれば、NSを何度も教える必要はありません。
もちろん！トレーニング直後から
ウェイトなどのパラメータがファイルにエクスポートされます。
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電源投入時、EAが起動時にファイルをロードします。
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パラメータが古い場合、つまり市場の状況に遅れている場合は、ネットワークを再トレーニングすることが賢明です。これが「適応性」と呼ばれるものです。
またはトレーニング
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もし、違うアプローチ（例えば、一度トレーニングして市場に出る）をするならば、ネットワークは不要です。
ちょっと質問ですが、どの程度の頻度でデータをダンプすればいいと思いますか？
再教育後
CUDAでNS。
http://quixotism.org/nnproj/index.php?title=CUDA_Code_Base
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パラメータが古い場合、つまり市場の状況に遅れている場合は、ネットワークの再トレーニングを行うことが合理的です。順応性というもの
或いは学習
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え。残るは、「パラメータが陳腐 化した」タイミングである :( 「利益成長の鈍化」等の「主要取引パラメータの違反」という選択肢は、IMHOでは、そうではなく、時には、手遅れである) 。
それは、トレンド/フラットとほぼ同じです - あなたは、1つが終わったときに、もう一方が終わったときに理解している場合は、他の何も必要ありません（ない指標、エキスパート-アドバイザを...）。パラメータが 古い」と理解すれば、「パラメータをいじる」だけ・・・。例えば、MACD Sample.mq4。
:(
脚がどこから生えているのかがわかった。
http://richardbowles.tripod.com/neural/neural.htm
え。あとは、「パラメータが古 くなった」ときを理解することです :( 「利益の伸び悩み」などの「主要な取引パラメータの違反」によるオプションは、IMHOでは、同じではないし、時には、手遅れになることもあります)。
それは、トレンド/フラットとほぼ同じです - あなたは、1つが終わったときに、もう一方が終わったときに理解している場合は、他の何も必要ありません（ない指標、エキスパート-アドバイザを...）。パラメータが 古い」と理解すれば、「パラメータをいじる」だけ・・・。例えば、MACD Sample.mq4。
:(
もしかしたら、これが複雑な問題の一つかもしれない
多岐に渡る質問
1-出力に何を求めるか
2-どの回路を選ぶか
PNN MLP BPN など
( 各層のニューロン数 隠された層の数 )
縁の下の力持ち
フィードバックループ
(回路はかなり複雑になります）
印刷された文字を認識するネットワークは一度学習させるだけで、回路はそれほど複雑ではない
3 - 入力として何を与えるか（入力が何個あるかは明らかです）
4 - 再教育のタイミング
5-どの学習アルゴリズムを選ぶか
GA - 遺伝子
BP
---
一問一答
1-出力 3つの値が欲しい
1-売る 2-わからない 3-買う
2PNN
実験計画
3 ?
知人が言ったように - INTIMに行く。
例：ある指標で閾値に達したときのEMAの差
4 ?
予測外の値が出る(ネットワークが許容誤差を超えた)
LOSやTAKEが連発し、グリッド予報から外れることもあった
閾値があるので、反対方向の波を探し始める。
新しいバーの後のような、合理的ではないスケジュールで実行することだと思う。
例えば、印刷された文字を認識するネットワークは、通常、特定のフォントについて一度だけ学習させますが、私たちのネットワークはそのようなことはありません。
5 ?
GAスケールに傾倒しています。
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また、PNN、MLP、BPNなどのニューラルネットワークの 回路はどこで読むことができますか？
インターネットには何でもある！というのがよくわかります。
もちろん、検索エンジンに送るのはあまりいいことではありませんが
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リンクはこちらです。
シグモイドの精度はどの程度重要なのでしょうか？
20を過ぎると精度は9桁に...。