O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5. - página 3
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Você provavelmente não será capaz de fazer uma interface completa com todas as redes, embora você deva tentar.
6. Modelos para lógica fuzzy (não confundir com redes probabilísticas). Não implementado. Mas pode ser útil. Se alguém encontrar informações, atira o plz. Quase todos os modelos têm autoria japonesa. Quase todos são construídos manualmente, mas se fosse possível automatizar a construção da topologia pela expressão lógica(se bem me lembro), seria muito legal.
se você colocar todas as funções em uma classe base e dá-las virtuais, você pode fazer uma abstração flexível.
Não se pode fazer uma abordagem tão desajeitada. Por que uma rede Kohonen precisaria de funções de topologia de rede virtual para os MLPs?
Apenas funções básicas podem ser abstraídas, como
-distribuir sinal (run inputs)
-Formação
-Padrões de treinamento
-emita um erro
-virar/recuperar do arquivo
Isto não é sobre a Rede Neural Incremental Auto-Organizadora?
Não se pode fazer uma abordagem tão desajeitada. Por que uma rede Kohonen precisaria de funções de topologia de rede virtual para os MLPs?
Você só pode combinar funções básicas, como
Claro, é disso que estamos a falar.
Mas funções como "CreateNet" também devem estar em classes base. e como ela já está implementada nos descendentes - o que a topologia será - depende dos próprios descendentes.
Mas funções como "CreateNet" também devem estar em classes base, e como ela é implementada nos descendentes - qual será a topologia - depende dos próprios descendentes.
5. PNN -- Eu não o usei, não sei. Mas acho que há alguém lá fora que o pode fazer.
Sugira outros modelos.
O PNN é fácil. Por exemplo, você pode pegar o código já pronto do "vizinho mais próximo" (kNN) na base de código. O GRNN também está incluído aqui.
Este projecto é bastante grande. Poderíamos passar anos escrevendo código para todas as redes e ainda não agradar a todos. Foi-me dito por conhecidos neuro-especialistas aqui que se uma rede não foi introduzida nos últimos 10-15 anos, já está obsoleta. As últimas tendências neste campo são as redes biológicas de auto-aprendizagem usando ICA e a codificação esparsa. Google "sparse coding" e "compressed sensing", bem como o trabalho de Olshausen e Fields em redes esparsas e seus seguidores. É um tesouro. As Máquinas Boltzman Restritas (RBM), que são a base das Redes de Crença Profunda (DBN), e as Redes Convolucionais também ganharam muita popularidade devido à sua versatilidade. Leia o trabalho de Geoffrey Hinton e Yann LeCun:
http://www.cs.toronto.edu/~hinton/
http://yann.lecun.com/
Estas palestras de Ohlshausen e Hinton em inglês são muito interessantes:
https://www.youtube.com/watch?v=_G1RsAZXovE
https://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M
Se alguém decidir codificar Sparse Net para MQL5, eu estarei muito interessado em cooperar. Embora, para aqueles que me conhecem, a minha paciência seja muito curta e muitas vezes perco o interesse :)
Proponho um sistema de trading baseado na intersecção de dois MAs para testes
Qual é a vantagem: O sistema é elementar, fácil de entender e tão antigo quanto o mundo.
O que é necessário: O sistema requer uma reoptimização constante de apenas 2 parâmetros, mas quando se trata de - o número de pares de moedas, prazos e encontrar a duração dos períodos de otimização - a tarefa cresce exponencialmente. Você pode adicionar progressão se você adicionar métodos de média ondulada e métodos de cálculo.
Essencialmente, existem apenas dois parâmetros. Não seremos distraídos pelo próprio sistema comercial, mas concentrar-nos-emos no próprio neuroprojecto.
PS Actualmente o meu Expert Advisor está a participar em dois MAs no meu concurso. Não tenho ilusões; o Expert Advisor foi desenvolvido à pressa, os riscos e parâmetros foram definidos ao acaso e não se tornarão relevantes em três meses. É suficiente que o meu sonho de participar no concurso se tenha tornado realidade :-), embora eu queira estar na primeira página da classificação, mas é só por diversão ...
Proponho um sistema de trading baseado na intersecção de dois MAs para testes
Qual é a vantagem: O sistema é elementar, compreensível e tão antigo quanto o mundo.
(Claro que tudo está claro aqui, excepto uma coisa - o que tem a ver com a NS?)
Você pode passar anos escrevendo código para todas as redes e ainda assim não vai agradar a todos. Os neuro-especialistas bem conhecidos dizem-me que se uma rede não foi introduzida nos últimos 10-15 anos, já está desactualizada. As últimas tendências neste campo são as redes biológicas de auto-aprendizagem usando ICA e a codificação esparsa. Google "sparse coding" e "compressed sensing", bem como o trabalho de Olshausen e Fields em redes esparsas e seus seguidores. É um tesouro. As Máquinas Boltzman Restritas (RBM), que são a base das Redes de Crença Profunda (DBN), e as Redes Convolucionais também ganharam muita popularidade devido à sua versatilidade. Leia as obras de Geoffrey Hinton e Yann LeCun:
Se começar por aí, pode desistir de toda a ideia. Podes ficar preso nele durante anos. Obrigado pelas referências, a propósito, comecei a lê-las). Mas ainda é melhor começar com algo simples (os clássicos da NS listados serão suficientes na minha opinião) e gradualmente ao complexo e novo para todos, complementando e melhorando. Quanto mais cedo o projeto der algum "output" tangível - mais chances ele tem de chegar à sua conclusão lógica.