"New Neural"은 MetaTrader 5 플랫폼용 신경망 엔진의 오픈 소스 프로젝트입니다. - 페이지 10

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세르게예프 :

그러나 NN을 사용한 작업은 토폴로지 선택으로만 구성됩니까?

틀림없이 :) . 주요 토폴로지, 다른 모든 것은 탬버린과 함께 춤을 추고 있습니다.

사전 설정에 제한되지 않는 네트워크 디자이너 를 만들어야 합니다. 그리고 최대한 다재다능합니다.

우리는 누구에게도 빚진 것이 없습니다. Network Builder는 MQL5를 제외한 모든 작업에서 훨씬 더 편리하고 우수하며 더 명확합니다. MQL5에서는 사용 되어야 합니다.

처음입니다.

둘째, 네트워크 개념은 생성자 개념과 전혀 관련이 없습니다. 저것들. 위에서 시각화 장치를 고정하기 위해 네트워크 라이브러리를 만든 후에는 아무 것도 방해하지 않습니다. 후에.

셋째, 훈련 방법은 행동에 거의 영향을 미치지 않습니다. 행동은 궁극적으로 목적 함수의 영향을 받습니다. 그리고 당신이 그것을 얻는 방법은 중요하지 않습니다.

 
더엑스퍼트 :
네트워크 개념은 생성자 개념과 전혀 관련이 없습니다. 저것들. 위에서 시각화 장치를 고정하기 위해 네트워크 라이브러리를 만든 후에는 아무 것도 방해하지 않습니다. 후에.


그건 그렇고, 나는 일반적으로 시각화 도우미에 대해 침묵합니다.

주제의 이름은 무엇입니까 ... MQL5의 신경망 엔진 프로젝트

"엔진"의 개념에 투자된 것은 무엇입니까?

"엔진"은 선택한 교육 방법을 사용하는 하나의 토폴로지가 아니라고 생각합니다.

엔진 아래에서 나는 일반적으로 국회의 원칙에 따라 작업 할 수 있는 가능성의 특정 핵심을 의미합니다. 이 엔진을 사용하면 토폴로지를 구성 하고 다양한 학습 방법을 사용할 수 있습니다(가능한 한).


"엔진"을 만드는 이 단계의 시각화 도우미는 아직 필요하지 않습니다. 비주얼은 결과 토폴로지의 뷰어일 뿐이며 결국에는 아무런 역할도 하지 않습니다.

 

저는 우리가 일부 잘 정의된 토폴로지와 단 하나의 교육 방법으로 시작했다는 사실에 반대하지 않습니다.

그러나 저는 우리가 할 기본 클래스가 새로운 토폴로지로 확장 가능하기를 정말로 원합니다. 최선의 경우에 우리는 벽돌과 시멘트 같은 것을 얻어서 어떤 구조물도 지을 수 있어야 합니다.

 
세르게예프 :

저는 우리가 일부 잘 정의된 토폴로지와 단 하나의 교육 방법으로 시작했다는 사실에 반대하지 않습니다.

그러나 저는 우리가 할 기본 클래스가 새로운 토폴로지로 확장 가능하기를 정말로 원합니다. 최선의 경우에 우리는 벽돌과 시멘트 같은 것을 얻어서 어떤 구조물도 지을 수 있어야 합니다.

내 생각에는 구축해야 할 기초로 벽돌 형태 (또는 별도의 모듈 형태)입니다.

파파클라스 :
간단한 것부터 시작하세요. 결과를 얻은 다음 야생으로 들어가십시오. 그래서 당신은 결코 합의에 이르지 못할 것입니다. 지도자를 선택하고 그의 결정을 따르십시오. 그러나 이것이 토론을 배제하지 않습니다. 그러나 결정이 내려지면 실행해야 합니다.

그리고 나는 이것에 완전히 동의합니다. 우리는 첫 번째 단계에서 간단하고 보편적인 것이 필요합니다. 그러면 더 심각한 사실을 깨달을 수 있습니다.

더엑스퍼트 :

우리는 누구에게도 빚진 것이 없습니다. Network Builder는 MQL5를 제외한 모든 작업에서 훨씬 더 편리하고 우수하며 더 명확합니다. MQL5에서는 사용 되어야 합니다.

적어도 나에게 흥미로운 것은 순수한 MQL5 구현입니다.
 

나는 내 의견을 완전히 말할 것입니다.

더엑스퍼트 :

-- 프로젝트 유형(사용자와의 상호작용 방식)

라이브러리 집합입니다. 네트워크 구성 및 운영을 시각화하기 위한 가능한 추가 기능 포함.

라이브러리 세트에는 다음이 포함됩니다.

- 네트워크 구현

-네트워크가 일관된 아키텍처로 쉽게 결합될 수 있는 위원회의 구현.

- 데이터의 전처리 및 후처리 구현.

- 교육, 훈련된 네트워크(위원회) 및 자동 학습(테스터용)의 세 가지 기능을 구현 하는 라이브러리를 사용하여 어드바이저 템플릿 구현.

-- 프로젝트에서 구현할 네트워크

전에 말했다

-- 데이터 전처리 및 이와 관련된 모든 것

여기에는 우선 정규화가 포함됩니다.

또한 여기에는 중복성 및 종속성에 대한 입력의 예비 분석도 포함될 수 있습니다.

또한 필터, 압축 등

-- 아키텍처, 인터페이스

별도의 포스팅으로 보여드리겠습니다. 조금 일찍 시작했습니다.

-- 구현, 연결.

라이브러리 구현. 두 가지 수준에서 구현하는 것이 가능합니다.

- 인터페이스의 구현, 즉 라이브러리는 기본 기능과 최소한의 네트워크 및 토폴로지 설정으로 구현된 인터페이스에 대한 포인터를 사용자에게 반환합니다.

- 완전한 기능을 사용합니다.

- 위원회에 연결할 수 있는 기능으로 자신만의 맞춤형 네트워크를 생성할 수 있는 기능

- 모든 네트워크에서 충돌 없이 작업할 수 있는 사용자 정의 전처리기를 만드는 기능.

--테스트, 디버깅.

지금까지 나는 전체 과정에 대해 거의 알지 못합니다. 하지만 당신은해야

- 테스터. 네트워크에 대한 테스트 케이스를 작성하고 실행할 사람은 오류를 찾습니다.

- 리뷰어. 개정판을 볼 사람들(그리고 메인 브랜치로 병합될 가능성이 있음)은 교차할 수 있습니다.

 
더엑스퍼트 :

나는 내 의견을 완전히 제시합니다.


그래서 더 이해가 됩니다.
 
흥미로운 :
그래서 더 이해가 됩니다.
부두에 있는 알렉스는 훨씬 더 선명합니다.
 
더엑스퍼트 :
부두에 있는 알렉스는 훨씬 더 선명합니다.

나는 특히 당신(그리고 다른 모든 사람들)을 위해 이것을 했고, 그래서 나중에 이 계획을 위해 포럼의 야생을 샅샅이 뒤지지 않습니다.

주요 문서 및 규정을 최소한 이런 방식으로 수행해야 합니다.

 

안녕하세요! :)

https://www.mql5.com/ru/users/NeuroOpenSource

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