O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5. - página 27

 
-Alexey..:
Absolutamente certo. Entre dezenas de indicadores de linha de regressão primitiva e centenas de posts sobre ela em ambos os fóruns, não há um único que a construa e use corretamente. Já se pode ficar atolado numa coisa tão simples, se se está a falar a sério. E você diz rede neural.
Existem algumas implementações correctas e adequadas. Não devias pensar assim.
 
Vinin:
Ainda ninguém precisa de tropas da nave estelar. O que é necessário até agora é a implementação de alguns tipos de rede. Não mais do que isso. Que haja vários tipos de racionamento de entrada (se necessário)

-Alexey..:

Realmente, como alguém pode usar algo, no qual ele não entende quase nada, e com um esforço mínimo - não consigo imaginar. Sim, as loiras (talvez as loiras me perdoem) conduzem um carro, mas conhecem alguns dos seus dispositivos, conhecem as regras e conduzem-no na cidade e não saem da cidade onde não há serviços. Portanto, "qualquer comerciante" com "esforço mínimo" e mesmo "nave espacial" com lucro não é realista imho, especialmente para as naves espaciais.

Urain:
Sabes o que é a electricidade? Na verdade, ninguém sabe realmente o que é a electricidade. Mas eu sei que a eletricidade pode ser usada para fazer café para uma pessoa e pode ser usada para cozinhar uma pessoa (de "O Segredo").

O trader não precisa saber como funciona, ele precisa conhecer as regras mínimas de uso, nosso objetivo é tornar esses requisitos tão simples e intuitivos quanto possível.

1. A estrutura, a arquitetura e assim por diante podem ser discutidas até a terceira vinda. Na minha opinião, é necessário definir uma tarefa específica (não muito complicada, mas também não muito simples), e depois tentar resolvê-la no âmbito do projecto.

Você tem que fazer tudo, tendo em conta que o resultado deve ser universal e dirigido a qualquer usuário (como VISARD, odeio dizer).

2. Tudo o que é possível realizar deve ser realizado imediatamente (aqui é necessário passar de uma scooter para uma nave estelar), se algo quiser realizar, mas enquanto não houver possibilidade (ou a decisão não será universal) deve ser rejeitada ou retirada dos limites do projeto.

 

OK, então precisamos de uma scooter, e depois aparafusamos as rodas Belazov, mas como são pesadas, precisaremos de uma dúzia de pedaladeiras, mas sem problemas, adicionaremos 10 selas e mais pedais, mas haverá ineficiência, pois as pessoas ficarão fora de sincronia, então adicionaremos 50kg de sincronizadores cada uma, mas agora novamente não há pessoas suficientes, então adicionaremos mais selas,

oopsssssssssoo dde....

Você já se perguntou por que o MQ começou a escrever o snapper MT5 em vez de continuar a melhorar o conceito MT4?

Sim, tudo porque no processo de desenvolvimento revelou muitos erros de cálculo no próprio conceito, não foi "espaço" suficiente e atingiu o seu limite máximo.

Se não incorporarmos super características no conceito agora, a moldura vai explodir no final.

 
Urain:

OK, então precisamos de uma scooter, e depois aparafusamos as rodas Belazov, mas como são pesadas, precisaremos de uma dúzia de pedaladeiras, mas sem problemas, adicionaremos 10 selas e mais pedais, mas haverá ineficiência, pois as pessoas ficarão fora de sincronia, então adicionaremos 50kg de sincronizadores cada uma, mas agora novamente não há pessoas suficientes, então adicionaremos mais selas,

oopsssssssssoo dde....

Você já se perguntou por que o MQ começou a escrever o snapper MT5 em vez de continuar a melhorar o conceito MT4?

Sim, tudo porque no processo de desenvolvimento revelou muitos erros no próprio conceito, não era "espaçoso" o suficiente e atingiu o seu limite máximo.

Se você não colocar super características no conceito agora, a moldura vai estourar no final.


E o exemplo não é correcto e não é necessário torcer e segurar-nos também para as loiras...)
 
Vinin:
Existem algumas implementações correctas e adequadas. Estás enganado.
Os meios de construção correctos para cada nova medição (mudança de linha) introduzem a função residual correspondente, fornecendo o critério de máxima eficácia da dependência linear estimada da amostra analisada, que depende da lei de distribuição de dispersão que também precisa de ser estimada correctamente (lei de dispersão), o que também é uma tarefa, etc. Ainda não vi nenhuma implementação disso. Esta é uma tarefa não trivial.
 
Mischek:
E o exemplo não é correto e não é necessário torcer muito, e não nos tome por loiras também ...)

Qual é a incorrecção?

Vamos realizar o MLP e montar o projeto e ensinar a grade a classificar XOR, mas a topologia não é adequada para o mesmo SLTM

E o quê, mudar a topologia? Não tenho a certeza se a nova será adequada para o MLP.

Eu não disse uma palavra sobre loiras.

Long short term memory - Wikipedia, the free encyclopedia
Long short term memory - Wikipedia, the free encyclopedia
  • en.wikipedia.org
Long short term memory (LSTM) is a recurrent neural network (RNN) architecture (an artificial neural network) published1 in 1997 by Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber. Like most RNNs, an LSTM network is universal in the sense that given enough network units it can compute anything a conventional computer can compute, provided it has the...
 
Avals:

1) Você inventou alguma coisa fundamentalmente nova durante este tempo?

2) E que sucesso você teve na construção de uma NS rentável para o comércio, uma vez que você está avaliando o conhecimento de outra pessoa? :)

3) E você precisa entender as especificidades do comércio, que todas as ineficiências são temporárias e que suas propriedades estão mudando. Por isso, não faz sentido ser tão ousado em dispor de uma série de exemplos para eliminar o sobretreinamento. Ou você espera ingenuamente criar um NS que possa ser treinado em qualquer site ou em qualquer instrumento e que seja robusto? :)

1) Sim, muitas coisas já foram inventadas. gpwr pode (se ele quiser) dar uma cartilha sobre o assunto.

2) Eu percebo que esta questão é pura provocação. Mas, parabéns a você, eu caí nessa. Há mais de um mês, demiti-me do meu emprego principal, bastante bem remunerado pelos padrões de hoje, e comecei a auto-comercializar, usando o conhecimento acumulado e a experiência experimental neste campo do conhecimento. As pessoas próximas a mim, meus amigos, respeitados usuários do fórum estão cientes dos recentes acontecimentos na minha vida.

3) Mais de dois anos de experiência na aprendizagem e domínio de algoritmos genéticos, cujas idéias iniciais nos códigos-fonte são postadas no meu artigo, me permitem dizer que a construção de um sistema rabínico não só é possível, mas também aplicada com sucesso na vida real, cotidiana. E ouso dizer que são os sistemas construídos sobre a tecnologia neural e os princípios da auto-organização/aprendizagem/adaptação que são capazes de ser robustos a longo prazo no mercado.

Генетические алгоритмы - это просто!
Генетические алгоритмы - это просто!
  • 2010.05.25
  • Andrey Dik
  • www.mql5.com
В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.
 

Urain:

Tudo isso porque o processo de desenvolvimento revelou muitas falhas no próprio conceito, não foi "espaçoso" o suficiente e atingiu o seu limite máximo.

Se você não colocar super características no conceito agora, a moldura vai estourar no final.


É claro que tens de as construir, mas não tens de as implementar.

Primeiro é necessário entender o que é um tijolo, depois o que é um ethch, e só depois esculpir um arranha-céus a partir de uma pilha de pisos.

Entretanto, a discussão parece que seria bom ter um pequeno edifício de vários andares de 16-20 andares. Não é que eles não tenham aprendido a construir dois andares, eles não descobriram a tecnologia e os materiais de construção.

 
Vinin:
Talvez eu me encaixe. Não posso ser um programador, não tenho dois graus. Mas eu sou bom em alguma coisa.
Sou a favor da tua candidatura juntamente com a candidatura do GPWr.
 

A minha opinião é que já chega:

Adaline

Redes Kohonen

LVQ (Quantificação Vectorial de Aprendizagem)

Redes RBF

MLP

e deixar o utilizador fazer a normalização).