ニューラル・ネットワーク専門家からの質問 - ページ 18 1...111213141516171819202122232425 新しいコメント 削除済み 2011.02.14 23:31 #171 lasso: 私はソースコードを要求したことはなく、DLLとヘッダーだけを要求しました。 dll自体をどう見ているかは知りませんが、どうぞお気になさらずに...。でも、Jooさんの言う通り、ヤスリではなく、やすりが必要かもしれませんね。ソースは手動で入力するように要求してくるので、一括入力用にやり直した方がいい、そう思ったがもう忘れた)。 ファイル: knpr.rar 18 kb Алексей Тарабанов 2011.02.14 23:42 #172 Figar0: dll自体をどう見ているかは知りませんが、どうか残念でなりません...。でも、Jooさんの言う通り、ヤスリではなく、やすりが必要なのかもしれませんね。ソースが手動で入力するように要求してくるので、一括入力用に作り直す必要がある。実際に私がやったのはこれだが、もう忘れてしまった) ファイルです。ファイルが涼しくなりました。ヤスリはほとんどノコギリです。 Vitaliy 2011.02.15 00:16 #173 Figar0: dll自体をどう見ているかは知りませんが、どうか残念でなりません...。でも、Jooさんの言う通り、ヤスリではなく、やすりが必要なのかもしれませんね。ソースが手動で入力するように要求してくるので、一括入力用に作り直す必要がある。実際に私がやったのはこれだが、もう忘れてしまった) ))素のdllをありがとうございました。 これ以上迷惑はかけないから...。 削除済み 2011.02.15 00:24 #174 lasso: ))素のDLをありがとうございます。これ以上迷惑はかけないから...。 まあ、ソースが残ってないってすぐ言っちゃったしね ))) Vitaliy 2011.02.15 00:30 #175 Figar0: ソースが残ってないってすぐ言ったのに )))) さて、このDLLでどのように関数を呼び出すのでしょうか? 包装紙も見せてください ))) 削除済み 2011.02.15 00:49 #176 lasso: さて、このDLLに含まれる関数はどのように呼び出すのでしょうか? 包装紙も見せてください )) ラッパーって何? EAから呼び出されただけ。 #import "KNpr.dll" double research(double arrayohlc[]); #import int start() { double inputs[20], result; for (int i=0;i<20;i++) { inputs[i]=Open[i]-Open[i+1]; } result=research(inputs); if (result>0) Открываем бай if (result<0) Открываем селл .... } Vitaliy 2011.02.15 08:56 #177 Figar0: どんなラッパー? EAからの呼びかけだけ。 クソッまたステレオタイプに囚われる。) 私の中では、ニューラルネットワークライブラリとは、Fann2MQL.dllのようなもので、学習などを行うものだと思っています。 そして、あなたは、すみません、図書館は全くありません、小さなパンフレットだけです...) まあ、それはいいんですけどね。少なくとも、Statistics 6/8から簡単で透明な出力がないことはわかった。 タンバリンで踊ることでしか...。 私の踊りは、もう少し後で説明しようと思っています...。もしかしたら、誰かが役に立つかもしれない...。 削除済み 2011.02.15 10:22 #178 lasso: そして、あなたは、失礼ですが、図書館を全く持たず、小さな冊子だけで、、、(笑) この「統計」が出すものだけを持っている)データの準備、前処理、結果の解釈のすべてをExpert Advisorで行うことで、より簡単に、より便利に、より理解しやすくなります(例では単に省略しています)。このような「パンフレット」を使って、かなり大きなニューラルネットワークの委員会を作ることもできました。基本的に、それ以外は必要ないんです。ネットワークを構築し、特別に用意された環境で素早く十分なトレーニングを行い、有効に活用することができました。他に必要なものは?手直しは本当に簡単で、そうでなければ自分ではできなかった。 そして、Fann2MQLは手書きのライブラリです。もちろん、すべてを備えている、そのために書かれているのです。でも、1つは、これはプログラミングのレベルが全く違う、プロフェッショナルなものだということです。2つ目は、同じ統計コードを研ぐことです。(皮肉抜きで、様々な研磨ツールについての報告をしてくれた taraに 感謝します)Fann2MQLのようなライブラリの使い方を理解するよりも、少し簡単です。まあ、私個人としてはそんな感じです。 Vitaliy 2011.02.15 18:50 #179 Figar0: この「統計」が出しているものをそのまま持っています)データの準備、その前処理、NSの結果の解釈はすべてExpert Advisorにあり、より簡単で便利でわかりやすい(例では、これらすべてを単に省略しています)。このような「パンフレット」を使って、かなり大きなニューラルネットワークのコミティを作ろうとしたこともあります。基本的に、それ以外は必要ないんです。ネットワークを構築し、特別に用意された環境で素早く十分なトレーニングを行い、有効に活用することができました。他に必要なものは?あそこの手直しは本当に難しくないんです。でないと、自分でもできませんから。 joo: でも、やっぱりコードを掘り返して、トレーニングの後に毎回。 いや、兄弟、「怠け者」だから、毎回やるのはちょっと・・・。)) 目標を声に出さなかった私が悪いのです。 質問しても、自分が何を望んでいるのかわからない。訂正します。 目的:-- 1:1-N-1:1形式の非常に単純な分類NSから、Nは隠れ層のニューロン数(3から7まで)で、それぞれが自身の「パターン」に責任を持つ。 は、重み付けされた出力(予測)を与えるようなネットワークの委員会を作成します。 -- EAは「All-in-One」の原則で構築されるべきです。 例えば、こんな感じです。1999-2000年、M15で価格を開くことによって、いくつかの「パターン」を見つけ、学習例(TI)のセットを作成し、ネットワークを訓練し、ファイルに保存します。 そして、2001年から2010年のレンジでExpert Advisorを起動します。 初期化時。1. 専用プログラムで作成したネットをファイルからロードする(つまり、fann4MT_create_standard関数は使用しない)。 2.ネットが学習されたOPをロードする。 以上です。ここでユーザーの介入は終了です。最適化なし。 運用中は、Expert Advisor。 -- 貿易業務の 遂行 -- 同時に新OPを蓄積する -- 指定されたイベントが発生したときに再トレーニングを行います。 10年働いて、その結果に納得がいけば、命のチケットを渡す。(そして自分たちのための療養所))。 そして、最も重要なこと。 という 疑問が解消されます。 Vitaliy 2011.02.17 16:56 #180 lasso: 何でもいいんです。少なくとも、Statistics 6/8から簡単で使い勝手の良い出力がないことはわかった。 タンバリンで踊ることでしか...。 もう少ししたら、私の踊りを説明しようと思うのですが...。もしかしたら、誰かが役に立つかもしれない...。 それで...段落単位でざっくりと。もし、興味を持たれる点があれば、詳しく説明します。 タスク Statistics 6|8" パッケージで分類タスク用に作成されたネットワークをMQL4|5環境に転送。 トレーディングの文脈における分類タスクの例はこちら。(下から5番目の記事) 踊ること。 1) fann2MQL.dllライブラリをベースに、MT4 Expert Advisorにニューラルネットワークを実装することにしました。 2) グラフィカルアダプタとしてfannExplorerを選択 (全選択肢はこちら) 3) fannExplorerで新しいネットワークを作成し、「統計」でわかっているパラメータを使って、層数、層ごとのニューロン数、特定のニューロンまでの活性化関数などを選択します。 4) fannExplorer用のトレーニング例ファイル(TFS)を用意する。TFS自体は「統計6」と同じだが、データ形式が異なることを忘れないように。 5) テスト用サンプルも同じようにしましたが、拡張子 *.test で別のファイルに保存しました。 6) 「統計情報」で得られた結果をもとに、fannExplorerでネットワークの学習とテストを行う。 7) 必要な設定(または複数の設定)をファイルに保存して、さらにロードしてMQLプログラムで使用します。 fann2MQL.dllにはない良さがfannExplorerにはありますが、明らかに不便なところもあります。 P.S. NSDTを使っている人の話を聞いてみたいですね。 また、NSDTで分類網を作成し、DLLに書き出すことは可能でしょうか?例 えばすぐに名目出力{1;-1}を出すということ。 FANNではこれが決定的な問題なので...。 決められない...。 Neural networks. Questions from Global variable refuses to 1...111213141516171819202122232425 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
私はソースコードを要求したことはなく、DLLとヘッダーだけを要求しました。
dll自体をどう見ているかは知りませんが、どうか残念でなりません...。でも、Jooさんの言う通り、ヤスリではなく、やすりが必要なのかもしれませんね。ソースが手動で入力するように要求してくるので、一括入力用に作り直す必要がある。実際に私がやったのはこれだが、もう忘れてしまった)
dll自体をどう見ているかは知りませんが、どうか残念でなりません...。でも、Jooさんの言う通り、ヤスリではなく、やすりが必要なのかもしれませんね。ソースが手動で入力するように要求してくるので、一括入力用に作り直す必要がある。実際に私がやったのはこれだが、もう忘れてしまった)
))素のdllをありがとうございました。 これ以上迷惑はかけないから...。
))素のDLをありがとうございます。これ以上迷惑はかけないから...。
まあ、ソースが残ってないってすぐ言っちゃったしね )))
ソースが残ってないってすぐ言ったのに ))))
さて、このDLLでどのように関数を呼び出すのでしょうか?
包装紙も見せてください )))
さて、このDLLに含まれる関数はどのように呼び出すのでしょうか?
包装紙も見せてください ))
ラッパーって何? EAから呼び出されただけ。
どんなラッパー? EAからの呼びかけだけ。
クソッまたステレオタイプに囚われる。)
私の中では、ニューラルネットワークライブラリとは、Fann2MQL.dllのようなもので、学習などを行うものだと思っています。
そして、あなたは、すみません、図書館は全くありません、小さなパンフレットだけです...)
まあ、それはいいんですけどね。少なくとも、Statistics 6/8から簡単で透明な出力がないことはわかった。
タンバリンで踊ることでしか...。
私の踊りは、もう少し後で説明しようと思っています...。もしかしたら、誰かが役に立つかもしれない...。
そして、あなたは、失礼ですが、図書館を全く持たず、小さな冊子だけで、、、(笑)
この「統計」が出すものだけを持っている)データの準備、前処理、結果の解釈のすべてをExpert Advisorで行うことで、より簡単に、より便利に、より理解しやすくなります(例では単に省略しています)。このような「パンフレット」を使って、かなり大きなニューラルネットワークの委員会を作ることもできました。基本的に、それ以外は必要ないんです。ネットワークを構築し、特別に用意された環境で素早く十分なトレーニングを行い、有効に活用することができました。他に必要なものは?手直しは本当に簡単で、そうでなければ自分ではできなかった。
そして、Fann2MQLは手書きのライブラリです。もちろん、すべてを備えている、そのために書かれているのです。でも、1つは、これはプログラミングのレベルが全く違う、プロフェッショナルなものだということです。2つ目は、同じ統計コードを研ぐことです。(皮肉抜きで、様々な研磨ツールについての報告をしてくれた taraに 感謝します)Fann2MQLのようなライブラリの使い方を理解するよりも、少し簡単です。まあ、私個人としてはそんな感じです。
この「統計」が出しているものをそのまま持っています)データの準備、その前処理、NSの結果の解釈はすべてExpert Advisorにあり、より簡単で便利でわかりやすい(例では、これらすべてを単に省略しています)。このような「パンフレット」を使って、かなり大きなニューラルネットワークのコミティを作ろうとしたこともあります。基本的に、それ以外は必要ないんです。ネットワークを構築し、特別に用意された環境で素早く十分なトレーニングを行い、有効に活用することができました。他に必要なものは?あそこの手直しは本当に難しくないんです。でないと、自分でもできませんから。
でも、やっぱりコードを掘り返して、トレーニングの後に毎回。
いや、兄弟、「怠け者」だから、毎回やるのはちょっと・・・。))
目標を声に出さなかった私が悪いのです。
質問しても、自分が何を望んでいるのかわからない。訂正します。
目的:-- 1:1-N-1:1形式の非常に単純な分類NSから、Nは隠れ層のニューロン数(3から7まで)で、それぞれが自身の「パターン」に責任を持つ。
は、重み付けされた出力(予測)を与えるようなネットワークの委員会を作成します。
-- EAは「All-in-One」の原則で構築されるべきです。
例えば、こんな感じです。1999-2000年、M15で価格を開くことによって、いくつかの「パターン」を見つけ、学習例(TI)のセットを作成し、ネットワークを訓練し、ファイルに保存します。
そして、2001年から2010年のレンジでExpert Advisorを起動します。
初期化時。1. 専用プログラムで作成したネットをファイルからロードする(つまり、fann4MT_create_standard関数は使用しない)。
2.ネットが学習されたOPをロードする。
以上です。ここでユーザーの介入は終了です。最適化なし。
運用中は、Expert Advisor。
-- 貿易業務の 遂行
-- 同時に新OPを蓄積する
-- 指定されたイベントが発生したときに再トレーニングを行います。
10年働いて、その結果に納得がいけば、命のチケットを渡す。(そして自分たちのための療養所))。
そして、最も重要なこと。
という 疑問が解消されます。
何でもいいんです。少なくとも、Statistics 6/8から簡単で使い勝手の良い出力がないことはわかった。
タンバリンで踊ることでしか...。
もう少ししたら、私の踊りを説明しようと思うのですが...。もしかしたら、誰かが役に立つかもしれない...。
それで...段落単位でざっくりと。もし、興味を持たれる点があれば、詳しく説明します。
タスク
Statistics 6|8" パッケージで分類タスク用に作成されたネットワークをMQL4|5環境に転送。
トレーディングの文脈における分類タスクの例はこちら。(下から5番目の記事)
踊ること。
1) fann2MQL.dllライブラリをベースに、MT4 Expert Advisorにニューラルネットワークを実装することにしました。
2) グラフィカルアダプタとしてfannExplorerを選択 (全選択肢はこちら)
3) fannExplorerで新しいネットワークを作成し、「統計」でわかっているパラメータを使って、層数、層ごとのニューロン数、特定のニューロンまでの活性化関数などを選択します。
4) fannExplorer用のトレーニング例ファイル(TFS)を用意する。TFS自体は「統計6」と同じだが、データ形式が異なることを忘れないように。
5) テスト用サンプルも同じようにしましたが、拡張子 *.test で別のファイルに保存しました。
6) 「統計情報」で得られた結果をもとに、fannExplorerでネットワークの学習とテストを行う。
7) 必要な設定(または複数の設定)をファイルに保存して、さらにロードしてMQLプログラムで使用します。
fann2MQL.dllにはない良さがfannExplorerにはありますが、明らかに不便なところもあります。
P.S. NSDTを使っている人の話を聞いてみたいですね。
また、NSDTで分類網を作成し、DLLに書き出すことは可能でしょうか?例 えばすぐに名目出力{1;-1}を出すということ。
FANNではこれが決定的な問題なので...。