O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5. - página 67
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Então vamos esperar para experimentar. Eu vou gozar com ela.)
Diz-me o que vais fazer. Está tudo feito para o programador. Isto é, o API.
E para o usuário não há nada, eu costumo automatizar, com possibilidade mínima de intervenção por mãos não autorizadas. Isto é, sem interface de usuário para você.
Mas o botão [fazer bem para mim] não é suficiente, você ainda precisa aprender o básico.
Há uma maneira de obter o expoente Hearst(yemnip) para o estado do sistema previsto para o método de janela de sinal comum.
É verdade, não está implementado ...
Diz-me o que vais fazer. Está tudo feito para o programador. Isto é, o API.
Não há nada para o usuário, eu costumo automatizá-lo, com o mínimo de possibilidade de intervenção por mãos não autorizadas. Isto é, sem interface de usuário.
Eu disse-te ((
Não se preocupe.
Eu disse-te ((
Então terás de escolher os pacotes de neuro. Tente olhar para o reverso do seu, não consegue obter um botão "pish", apenas para uma tarefa específica.
Você precisa preparar os dados, alimentá-los corretamente, treiná-los corretamente e avaliar o resultado corretamente.
Isto está no tópico "Interessante...", mas o assunto está mais próximo aqui.
Evolução e vida artificial
e há vida aqui http://www.math.com/students/wonders/life/life.htmlCavalheiros, que estão familiarizados com os algoritmos de aprendizagem listados abaixo,
Liste as variações no curso de ensino.
Por exemplo, uma retropropagação primeiro faz um movimento para a frente e depois um movimento para trás para propagar um erro.
Que outros movimentos existem em muitos algoritmos de aprendizagem?
SZZ isto é necessário para colocar as funções virtuais necessárias no motor.
ZZZY abaixo é uma tabela, quem sabe o que escrever que opção (s) mover usado nestes algoritmos.
Propagação inversa
Adaline e Madaline
Aproximação de funções
Predição, controle
Classificação de Padrões
Compressão de dados
Compressão de dados
Análise de dados
Aproximação de características
Predição, controle
OK, o silêncio geral, retiro-o da complexidade da pergunta.
Deixe-me reformular a pergunta:
Para que algoritmo de aprendizagem, o retrocesso de camadas não é apropriado?
OK, o silêncio geral, retiro-o da complexidade da pergunta.
Deixe-me reformular a pergunta:
Para que algoritmo de aprendizagem não é apropriado o retrocesso?
Em vez disso, "Para que algoritmo de aprendizagem, não é necessário retroceder de camadas ?"
Sei uma coisa com certeza, o algoritmo genético não precisa dele.
Noutros casos, posso estar errado, é.
Em vez disso, "Que algoritmo de aprendizagem não precisa de retrocesso de camadas ?".
Sei uma coisa com certeza, o algoritmo genético não precisa dele.
Noutros casos, posso estar enganado, é verdade.
A essência do que, definido para o algoritmo de aprendizagem (para ajustar os pesos), só retrocede o curso de enumeração de camadas, se não precisamos de aprender um movimento da grelha em si, podemos chamar um movimento de cálculo de uma grelha, se for necessário, podemos chamar e inverter.
Só eu tenho uma dúvida, pode ser que algum algoritmo precise do curso para frente da computação em grade e do curso para frente dos pesos de ajuste?
Eu realmente não conheço tais algoritmos, mas não posso saber tudo.
Boa tarde, não realmente sobre o assunto, preciso de alguns conselhos.
Eu próprio fui incumbido de uma tarefa. É necessário selecionar uma janela de tempo adaptativa do momento atual, e não defini-la nos parâmetros, por exemplo, 10 barras. Em seguida, percorrer o histórico em profundidade para determinar a que cluster a janela selecionada pertence. As redes neurais podem lidar com isso ou é mais fácil fazer algo mais? Se não se importa, por favor, mande-me um livro sobre grelhas apenas a nível de salsichas.