Утилита позволяет обучать нейронную сеть (многослойный перцептрон) не прибегая к языку программирования. В сеть можно подавать любые индикаторы. Нормализация входных данных происходит на лету, по выбору пользователя. Обучение сети происходит также на...
하나에는 10개 이상의 그리드가 있습니다. Kohonen, MLP, 재활용, Hopfield ...의 네트워크와 협력 ,
두 번째는 MLP + Jordan-Elman 네트워크의 일반적인 경우의 구현입니다. 모든 레이어의 역 폐쇄 가능성이 있는 모든 토폴로지(방향 그래프),
세 번째는 가장 사랑받는 에코 네트워크의 구현입니다 :) .
오랜 시간 동안 그것은 사실이었지만(에코 네트워크를 제외하고), 당신은 기억할 수 있습니다. 확률 모델에서는 작동하지 않았습니다. 경사 하강법 및 하이브리드 방법의 최근 개선 사항에 익숙하지 않습니다.
구현된 4개의 네트워크에 관심이 있습니다.
1. 코호넨 네트워크(Kohonen networks, incl. 솜. 무엇을 찾아야할지 명확하지 않은 클러스터로 나누는 데 사용하는 것이 좋습니다. 내가 생각하는 토폴로지는 입력 벡터, 출력 벡터 또는 그룹화된 출력으로 알려져 있습니다. 교육은 교사와 함께 또는 교사 없이 수행될 수 있습니다.
2. 가장 일반적인 형태의 MLP, 즉 피드백이 있는 그래프로 구성된 임의의 레이어 집합으로 매우 널리 사용됨
3. 재순환 네트워크. 솔직히, 나는 정상적인 작동하는 비선형 구현을 본 적이 없습니다. 정보 압축 및 주성분 추출(PCA)에 사용됩니다. 가장 단순한 선형 형태로, 신호가 양쪽에서 전파될 수 있는 선형 2층 네트워크(또는 확장된 형태의 3층 네트워크)로 표현됩니다.
4. 에코 네트워크. 원리는 MLP와 유사하며 거기에서 사용됩니다. 그러나 조직이 완전히 다르며 교육 시간이 명확하게 정의되어 있습니다(반대로 항상 전역 최소값을 생성합니다).
5. PNN - 사용하지 않고 뒤지지 않습니다. 하지만 장인이 있다고 생각합니다.
6. 퍼지 논리 모델(확률적 네트워크와 혼동하지 말 것). 구현하지 않았습니다. 그러나 그들은 도움이 될 수 있습니다. 누구든지 정보를 찾으면 게시하십시오. 거의 모든 모델은 일본 작가입니다. 거의 모든 것이 수동으로 조립되지만 논리적 표현 으로 토폴로지 구성을 자동화할 수 있다면(모든 것을 올바르게 기억한다면) 비현실적으로 멋질 것입니다.
그리고 당신은 생각합니다, 와우, 천재들이 여기에 모여서 결과적으로 "프로젝트는 중단되었습니다". 그리고 완성된 프로젝트에서는 이것밖에 없고 여기의 대다수는 단지 사소한 거짓말쟁이인 것 같습니다.
죄송합니다. 코드를 게시한 적이 없습니다.
나는 그것이 모두 잘 작동했다고 본다.
그런 다음 Wikipedia에서 끊어진 링크를 제거합니다.
MetaTrader 5 플랫폼용 신경망 엔진의 오픈 소스 프로젝트
결과는 무엇입니까? 어딘가에 MT5용 뉴런이 있습니까? 어디에 거짓말?
결과는 무엇입니까? 어딘가에 MT5용 뉴런이 있습니까? 어디에 거짓말?
불행히도 프로젝트 는 중단되었습니다.
그러나 Alglib는 터미널의 표준 배달에 나타났습니다.
불행히도 프로젝트가 중단되었습니다.
그러나 Alglib는 터미널의 표준 배달에 나타났습니다.
불행히도 프로젝트는 중단되었습니다.
하지만 알글립은 단말기의 표준배송에 등장했으니 주목해주세요.
MLP의 레이어 수에는 제한이 있습니다. 원래 Alglib처럼.
흠 ... 일반적으로 이상합니다. 다음과 같은 게시물을 읽습니다.
흠 (적당히) 반응에 대해 - 이미 뉴런에 대한 3개의 링크가 있습니다.
하나에는 10개 이상의 그리드가 있습니다. Kohonen, MLP, 재활용, Hopfield ...의 네트워크와 협력 ,
두 번째는 MLP + Jordan-Elman 네트워크의 일반적인 경우의 구현입니다. 모든 레이어의 역 폐쇄 가능성이 있는 모든 토폴로지(방향 그래프),
세 번째는 가장 사랑받는 에코 네트워크의 구현입니다 :) .
오랜 시간 동안 그것은 사실이었지만(에코 네트워크를 제외하고), 당신은 기억할 수 있습니다. 확률 모델에서는 작동하지 않았습니다. 경사 하강법 및 하이브리드 방법의 최근 개선 사항에 익숙하지 않습니다.
구현된 4개의 네트워크에 관심이 있습니다.
1. 코호넨 네트워크(Kohonen networks, incl. 솜. 무엇을 찾아야할지 명확하지 않은 클러스터로 나누는 데 사용하는 것이 좋습니다. 내가 생각하는 토폴로지는 입력 벡터, 출력 벡터 또는 그룹화된 출력으로 알려져 있습니다. 교육은 교사와 함께 또는 교사 없이 수행될 수 있습니다.
2. 가장 일반적인 형태의 MLP, 즉 피드백이 있는 그래프로 구성된 임의의 레이어 집합으로 매우 널리 사용됨
3. 재순환 네트워크. 솔직히, 나는 정상적인 작동하는 비선형 구현을 본 적이 없습니다. 정보 압축 및 주성분 추출(PCA)에 사용됩니다. 가장 단순한 선형 형태로, 신호가 양쪽에서 전파될 수 있는 선형 2층 네트워크(또는 확장된 형태의 3층 네트워크)로 표현됩니다.
4. 에코 네트워크. 원리는 MLP와 유사하며 거기에서 사용됩니다. 그러나 조직이 완전히 다르며 교육 시간이 명확하게 정의되어 있습니다(반대로 항상 전역 최소값을 생성합니다).
5. PNN - 사용하지 않고 뒤지지 않습니다. 하지만 장인이 있다고 생각합니다.
6. 퍼지 논리 모델(확률적 네트워크와 혼동하지 말 것). 구현하지 않았습니다. 그러나 그들은 도움이 될 수 있습니다. 누구든지 정보를 찾으면 게시하십시오. 거의 모든 모델은 일본 작가입니다. 거의 모든 것이 수동으로 조립되지만 논리적 표현 으로 토폴로지 구성을 자동화할 수 있다면(모든 것을 올바르게 기억한다면) 비현실적으로 멋질 것입니다.
그리고 당신은 생각합니다, 와우, 천재들이 여기에 모여서 결과적으로 "프로젝트는 중단되었습니다". 그리고 완성된 프로젝트에서는 이것밖에 없고 여기의 대다수는 단지 사소한 거짓말쟁이인 것 같습니다.
흠 ... 일반적으로 이상합니다. 다음과 같은 게시물을 읽습니다.
그리고 당신은 생각합니다, 와우, 천재들이 여기에 모여서 결과적으로 "프로젝트는 중단되었습니다". 그리고 완성된 프로젝트에서는 이것밖에 없고 여기의 대다수는 단지 사소한 거짓말쟁이인 것 같습니다.
흙과 같은 시장에서.
흠 ... 일반적으로 이상합니다. 다음과 같은 게시물을 읽습니다.
그리고 당신은 생각합니다, 와우, 천재들이 여기에 모여서 결과적으로 "프로젝트는 중단되었습니다". 그리고 완성된 프로젝트에서는 이것밖에 없고 여기의 대다수는 단지 사소한 거짓말쟁이인 것 같습니다.