Artificial intelligence is often associated with something fantastically complex and incomprehensible. At the same time, artificial intelligence is increasingly mentioned in everyday life. News about achievements related to the use of neural networks often appear in different media. The purpose of this article is to show that anyone can easily create a neural network and use the AI achievements in trading.
Since the beginning of this series of articles, we have already made a big progress in studying various neural network models. But the learning process was always performed without our participation. At the same time, there is always a desire to somehow help the neural network to improve training results, which can also be referred to as the convergence of the neural network. In this article we will consider one of such methods entitled Dropout.
In the previous article, we started considering methods aimed at increasing the convergence of neural networks and got acquainted with the Dropout method, which is used to reduce the co-adaptation of features. Let us continue this topic and get acquainted with the methods of normalization.
In the previous article, we started considering methods aimed at improving neural network training quality. In this article, we will continue this topic and will consider another approach — batch data normalization.
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
ニューラルネットを次のレベルへ
セルゲイ・ゴルベブ, 2021.04.13 10:14
グリッドとマーチンゲール取引システムにおける機械学習。あなたはそれに賭けますか？- MT5
私たちは、外国為替市場のパターンを見つけることを目的とした機械学習を使用するための様々なアプローチについて、一生懸命勉強してきました。モデルを学習し、それを実装する方法はすでにご存じでしょう。しかし、取引には数多くのアプローチがあり、そのほとんどすべてが最新の機械学習アルゴリズムを適用することによって改善することができます。最も人気のあるアルゴリズムの1つは、グリッドおよび/またはマーチンゲールです。この記事を書く前に、私はインターネット上で関連情報を検索し、少し探索的な分析を行いました。驚いたことに、この手法はグローバルなネットワークではほとんどカバーされていないのです。このようなソリューションの見込みについて、コミュニティのメンバーに少しアンケートを取ってみたところ、「このトピックにどのようにアプローチしたらよいか分からないが、アイデア自体は面白そうだ」という答えが大半を占めました。とはいえ、アイデア自体はとてもシンプルです。
そこで、2つの目的で実験を重ねてみましょう。まず、一見したところ、それほど難しくないことを証明する。そして、この方法が有効かどうかを検証する。
ニューラルネットワークを簡単に（その12）。ドロップアウト
Since the beginning of this series of articles, we have already made a big progress in studying various neural network models. But the learning process was always performed without our participation. At the same time, there is always a desire to somehow help the neural network to improve training results, which can also be referred to as the convergence of the neural network. In this article we will consider one of such methods entitled Dropout.
目次
ニューラルネットワークを簡単に（その13）。一括正規化
In the previous article, we started considering methods aimed at increasing the convergence of neural networks and got acquainted with the Dropout method, which is used to reduce the co-adaptation of features. Let us continue this topic and get acquainted with the methods of normalization.
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セルゲイ・ゴルベブ, 2021.10.20 11:21
MQL言語を使ってゼロからディープニューラルネットワークをプログラミング する