ニューラル・ネットワーク専門家からの質問 - ページ 18

 
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
 
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。
 
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...。

 
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 )))
 
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 )))

 
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 
....
}
 
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...。

 
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。

 
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。

 
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...。