O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5.
A primeira coisa a fazer é ter um novo e simples fórum para o projeto.
Acho que precisamos de fazer um projecto sobre Sorsforge e mudar a discussão para lá imediatamente.
A primeira coisa a fazer é fazer um brainstorming, precisamos de uma base de dados de ideias, por mais surrealista que seja, e o tópico do fórum (devido à sua abertura) é a melhor forma de o fazer.
Todos podem invadir os fóruns, mesmo os não-especialistas. As sugestões de tempestade são melhor destacadas do resto do texto em cores.
Por exemplo: faça um motor gráfico para criar uma grade, antes de ligar o motor, defina o número de camadas, depois a janela de entrada para cada camada pelo número de neurônios, depois as linhas de tendência que o usuário adiciona definem as conexões.
Andrei, importas-te que façamos uma sessão de brainstorming a partir deste fio?
Temas da agressão:
-- Tipo de projeto (a forma como o usuário interage com o projeto)
-- Redes a serem implementadas no projeto
-- Pré-processamento e tudo o que está envolvido
-- Arquitetura, interfaces
-- Implementação, conectividade.
-- A testar, a depurar.
Proibido: criticar qualquer, mesmo a ideia mais ilusória, inundação. O nível de competência não importa. Se você está interessado e tem pensamentos, fale mais alto!
É bem-vindo: propor novas ideias, desenvolver ideias já existentes.
...
Talvez eu deva acrescentar:
-- Pós-processamento
Na minha opinião, deve ser dada especial atenção às interfaces dos módulos individuais, com a expectativa de escalabilidade (ligar/desligar diferentes sinais, capacidade de criar comités de redes, etc.). Daí a necessidade de separar a própria rede (a própria rede, por exemplo, MLP com duas camadas ocultas leva apenas algumas dezenas de linhas, exemplo no atacha) do algoritmo de aprendizagem.
normalização dos vectores, visualização dos dados de entrada e saída,
usar Neurosolutions construtor externo, usar DLL com Neurosolutions, niterface ...
interfaces para carregar e descarregar dados: vetores, pesos,
EDNA Evolutionary Design Network Architecture
A capacidade de seleccionar - personalizar as funções de activação, os algoritmos de aprendizagem,
...é o que parece:
Tipo de projeto: biblioteca de classes,
1) método de interação - usando (amplamente documentado) API no código dos seus sistemas .
Presumo que a aplicação prática da biblioteca será:
Redação rápida de utilitários próprios ? (como devo chamá-lo) - especificar o tipo de rede necessária, formar sua configuração, prescrever o que vamos alimentar com ela (amostra de treinamento), etc.
Cada uma dessas utilidades pode servir como uma aplicação separada com parâmetros de entrada. Execute-o no testador e obtenha uma rede treinada como um arquivo(FILE_COMMON)- Como escrever EAs que podem utilizar arquivo( s) de redes treinadas?
2) segunda forma de interação. Aplicação GUI para simplificar a criação de utilitário de criação/treinamento de rede - até parâmetros de tipo, etc. - isso é fácil. mas tipos diferentes têm configurações diferentes? + como definir na IU o que alimentar a rede? é mais fácil defini-lo no código. É possível incorporar a criação de um modelo de utilidade de geração de rede no meta-editor, como um assistente de criação de rede neural? A saída é o código acabado, a única coisa que você precisa para especificar o que é alimentado na entrada da rede?
P.S. acima joo foi sugerido para usar "interfaces de módulos individuais com a expectativa de escalabilidade", eles só precisam ser gerados em meta-editor baseado no assistente, e o algoritmo de aprendizagem deve ser terminado
Aqui, sugiro que se definam as metas e objectivos do projecto. Discutir detalhes e nuances.
Se bem entendi, a idéia é algo como FANN, só que muito mais ampla e geral? Mesmo sabendo avaliar as perspectivas de tal monstro, é uma enorme camada de imensidão) Tantos detalhes e nuances. Mesmo no pequeno pedaço de código postado joo, não fazia sem afiar para uma implementação em particular (o número 7 na função de ativação é provável a partir deste opus). As redes neurais consistem inteiramente em tais detalhes. Com interesse vou acompanhar o projeto e tentar não atrapalhar, mas até agora não tenho idéia - é possível, em princípio, por alguns entusiastas ....
Redes neurais modulares
É possível adicionar a capacidade de treinar uma grande rede em partes, na verdade é treinamento de comitês, mas sem os problemas de combinar redes em um único sistema.- uk.wikipedia.org
Se bem entendi, a idéia é algo como FANN, só que muito mais ampla e geral?
Muito "mais amplo" e "geral". :)
Por que se preocupar de outra forma?
Tantos detalhes e nuances. Mesmo no pequeno pedaço de código postado joo, não fazia sem afiar para uma implementação em particular (o número 7 na função de ativação é provável a partir deste opus). As redes neurais consistem inteiramente de tais partes.
Isto é exactamente onde não é. O dígito 7 na função de ativação é o fator de escala, de modo que o gráfico de curvatura sigmóide cai na faixa [-1,0;1,0].
Sugiro ainda a utilização desta gama para entradas e saídas de todos os tipos de grelha para evitar confusão e assegurar a mesma interface. É por isso que eu coloquei 7 lá - em antecipação aos meus projetos futuros.
No entanto, este coeficiente pode ser formado como variável, então torna-se possível ajustar a curvatura do sigmóide em todos os neurônios com FA (desde comutação lógica, até simples escalas lineares, incluindo uma seção intermediária com transformação não linear em S)
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Saudações.
Proponho-me aqui delinear as metas e objectivos do projecto. Discutir detalhes e nuances.
Seja bem-vindo!