N+1 совместно с МФТИ продолжает знакомить читателя с наиболее яркими аспектами современных исследований в области искусственного интеллекта. В прошлый раз мы писали об общих принципах машинного обучения и конкретно о методе обратного распространения ошибки для обучения нейросетей. Сегодня наш собеседник — Валентин Малых, младший научный...
두 MA를 교차하도록 신경망(NN)을 훈련하는 실험은 실패했습니다. 위쪽 교차로만 인식하도록 훈련을 진행하였다.
실험을 위해 NS - 3,3,3,1을 선택하여 인공적으로 생성된 패턴의 학습 및 인식을 테스트했습니다. 그러나 MA를 인식하는 법을 배운 후 단일 교차점이 인식되지 않았습니다. 그 이유는 NN이 더 대조적인 이미지를 필요로 하기 때문입니다. 입력 간의 모든 종류의 0.01-0.1 차이는 그녀를 전혀 괴롭히지 않습니다.
주어진 NN 구조에 대해 적어도 0.2-0.3의 신호 차이로 매우 안정적인 인식을 얻을 수 있습니다.
ALGLIB(https://www.mql5.com/ru/articles/2279)를 사용하는 흥미로운 옵션이지만 네트워크 설명에서 피드백이 없는 직렬 네트워크가 있다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 단점은 하나의 프로세서 스레드(신경망이 있는 전문가가 처리함)에서만 훈련을 수행할 수 있다는 것입니다.
https://www.mql5.com/en/articles/497 기사에서 신경망에 2개의 숨겨진 연속 레이어를 추가한 다음 철저한 검색이나 유전적 방법으로 훈련시키는 것이 그리 어렵지 않을 것 같습니다. 테스터. 그러나 동시에 훨씬 더 많은 컴퓨팅 스레드(프로세서 코어, 네트워크 및 클라우드)를 사용할 수 있습니다. 내가 올바르게 이해하고 있습니까?
그러한 네트워크 교육에 대한 정답(구매 및 판매 장소)에 수동 지침을 추가하는 방법은 무엇입니까?
어딘가에 이미 다층 직렬 네트워크용 라이브러리가 있습니까?
그러나 외환/증권 거래소에서 거래할 목적으로 내부 레이어를 사용하는 것이 얼마나 유용한지 잘 모르겠습니다. 추가하는 것이 의미가 있습니까? 왜요?
Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.
https://nplus1.ru/material/2016/11/04/recurrent-networks
트롤 적용 후 상황이 개선되었습니까?
그리고 아마도. 트롤이 브리핑을 시도하지 않고 탈출구가 너무 쉽기 때문에 트릭을 플레이하기 위해 거래를 마감하는 조건?
기계의 경우 트랜잭션 종료는 일부 조건과 관련이 있습니다.
실생활에서 발은 신경을 망칠 것입니다 ...
트롤 적용 후 상황이 개선되었습니까?
그리고 아마도. 트롤이 브리핑을 시도하지 않고 탈출구가 너무 쉽기 때문에 트릭을 플레이하기 위해 거래를 마감하는 조건?
기계의 경우 트랜잭션 종료는 일부 조건과 관련이 있습니다.
실생활에서 발은 신경을 망칠 것입니다 ...
트롤 적용 후 상황이 개선되었습니까?
그리고 아마도. 트롤이 브리핑을 시도하지 않고 탈출구가 너무 쉽기 때문에 트릭을 플레이하기 위해 거래를 마감하는 조건?
기계의 경우 트랜잭션 종료는 일부 조건과 관련이 있습니다.
실생활에서 발은 신경을 망칠 것입니다 ...
예, 아니요, 그 버전은 바보입니다. 더 이상 기억이 나지 않습니다. MB 매개변수는 VPS에 업로드한 것이 아닙니다. 나중에 업데이트된 버전을 일반적인 위험으로 모니터링에 넣을 것입니다.
많은 마무리 작업이 있습니다. 특히 더 많은 입력을 추가할 것입니다. 이제 3개와 5개가 있을 것입니다.
신경망 학습을 시작했습니다. 예약된 작업이 아직 실행되고 있지 않습니다. 데이터가 형식이 아님을 씁니다. 그녀가 원하는 것을 이해할 때까지.(
하지만 네트워크에 대한 예를 만들었습니다 [3,4,1]
괜찮은 것 같습니다.
신경망 학습을 시작했습니다. 예약된 작업이 아직 실행되고 있지 않습니다. 데이터가 형식이 아님을 씁니다. 그녀가 원하는 것을 이해할 때까지.(
하지만 네트워크에 대한 예를 만들었습니다 [3,4,1]
괜찮은 것 같습니다.
google의 tensorflow도 좋아 보이지만 설치 및 python에서는 그다지 편리하지 않습니다.
google의 tensorflow도 좋아 보이지만 설치 및 python에서는 그다지 편리하지 않습니다.
이것은 SciLab 뉴런입니다. 이제 주요 작업이 갑자기 (예기치 않게)) 배우러갔습니다. 어디선가 망했어요.)
일반적으로 인터넷과 C++에는 많은 뉴런이 있다고 합니다. 그러나 나는 보지 않았다.
이것은 SciLab 뉴런입니다. 이제 주요 작업이 갑자기 (예기치 않게)) 배우러갔습니다. 어디선가 망했어요.)
일반적으로 인터넷과 C++에는 많은 뉴런이 있다고 합니다. 그러나 나는 보지 않았다.
예, 그들은 먼지처럼 도처에 있습니다. 이제 진짜 신경 붐이 있습니다)
두 MA를 교차하도록 신경망(NN)을 훈련하는 실험은 실패했습니다. 위쪽 교차로만 인식하도록 훈련을 진행하였다.
실험을 위해 NS - 3,3,3,1을 선택하여 인공적으로 생성된 패턴의 학습 및 인식을 테스트했습니다. 그러나 MA를 인식하는 법을 배운 후 단일 교차점이 인식되지 않았습니다. 그 이유는 NN이 더 대조적인 이미지를 필요로 하기 때문입니다. 입력 간의 모든 종류의 0.01-0.1 차이는 그녀를 전혀 괴롭히지 않습니다.
주어진 NN 구조에 대해 적어도 0.2-0.3의 신호 차이로 매우 안정적인 인식을 얻을 수 있습니다.
신경망을 공부하기 시작했습니다.
MT5에서 직접 구현할 수 있는 옵션을 찾고 있습니다.
ALGLIB(https://www.mql5.com/ru/articles/2279)를 사용하는 흥미로운 옵션이지만 네트워크 설명에서 피드백이 없는 직렬 네트워크가 있다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 단점은 하나의 프로세서 스레드(신경망이 있는 전문가가 처리함)에서만 훈련을 수행할 수 있다는 것입니다.
https://www.mql5.com/en/articles/497 기사에서 신경망에 2개의 숨겨진 연속 레이어를 추가한 다음 철저한 검색이나 유전적 방법으로 훈련시키는 것이 그리 어렵지 않을 것 같습니다. 테스터. 그러나 동시에 훨씬 더 많은 컴퓨팅 스레드(프로세서 코어, 네트워크 및 클라우드)를 사용할 수 있습니다. 내가 올바르게 이해하고 있습니까?
그러한 네트워크 교육에 대한 정답(구매 및 판매 장소)에 수동 지침을 추가하는 방법은 무엇입니까?
어딘가에 이미 다층 직렬 네트워크용 라이브러리가 있습니까?
그러나 외환/증권 거래소에서 거래할 목적으로 내부 레이어를 사용하는 것이 얼마나 유용한지 잘 모르겠습니다. 추가하는 것이 의미가 있습니까? 왜요?