Usando inteligência artificial na MTS - página 24
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Surgiu uma pergunta. Alguém tem um critério para determinar se uma rede de cochonen é treinada ou não?
Se 80-95% dos negócios são lucrativos de acordo com os sinais NS, então podemos dizer que a rede é treinada.
Tenho uma pergunta. Alguém tem algum critério para determinar se a rede cochonen é treinada ou não.
Se 80-95% dos negócios são lucrativos de acordo com os sinais NS, podemos dizer que é treinado.
No caso dos mapas Kohonen, isto ainda está muito longe. Se pegarmos um pequeno mapa de, digamos, 50x50, obteremos 2500 classes de resultados possíveis. Ainda precisamos de um algoritmo para tomar decisões comerciais....
Tenho uma pergunta. Alguém tem algum critério para determinar se a rede cochonen é treinada ou não.
Se 80-95% dos negócios são lucrativos de acordo com os sinais NS, então você pode dizer que você está treinado.
No caso dos mapas Kohonen, isto ainda está muito longe. Se pegarmos um pequeno mapa de, digamos, 50x50, obteremos 2500 classes de resultados possíveis. Você ainda precisa inventar um algoritmo para tomar decisões comerciais....
Eu tenho isso simples. Eu codifico os castiçais de acordo com o método do Likhovidov.
Eu treino a rede em seqüências de números aleatórios gerados pelo sensor.
O terceiro passo, encontrar pontos de entrada e saída.
O mesmo foi usado no concurso, mas foi adaptado pela história.
Apenas ao treinar a rede, eu produzo o desvio da matriz de entrada em relação ao vetor de pesos. Acontece uma diferença muito grande. (É o que eu penso) e não diminui entre o desvio máximo e mínimo por época. Eu tentei ações diferentes, mas o resultado é o mesmo. E daí a questão dos critérios de aprendizagem.
O resultado é de 2 para 1, para dois negócios rentáveis um está perdendo.
Aqui está uma pergunta. Alguém tem um critério - como determinar se a rede Kohonen é treinada ou não?
Se 80-95% dos negócios são lucrativos de acordo com os sinais NS, então podemos dizer que se trata de uma rede treinada.
No caso dos cartões Kohonen, isto ainda está muito longe. Se pegarmos um cartão pequeno, por exemplo, 50x50, obteremos 2500 classes de resultados possíveis. Ainda precisamos de um algoritmo para tomar decisões comerciais....
Tenho-o simples. Codificação das velas de acordo com quase Likhovidov.
A rede é treinada sobre as seqüências de números aleatórios gerados pelo sensor.
A terceira etapa, encontrar pontos de entrada e saída.
A mesma coisa aconteceu com o concurso, mas a tnm foi ajustada pela história.
Apenas ao treinar a rede, eu produzo o desvio da matriz de entrada em relação ao vetor de pesos. Acontece uma diferença muito grande. (É o que eu penso) e não diminui entre o desvio máximo e mínimo por época. Eu tentei ações diferentes, mas o resultado é o mesmo. E daí a questão dos critérios de aprendizagem.
O resultado do aprendizado é de 2 para 1, para dois negócios rentáveis um está perdendo.
Aqui está uma pergunta. Alguém tem um critério - como determinar se a rede Kohonen é treinada ou não?
Se 80-95% dos negócios são lucrativos de acordo com os sinais NS, então podemos dizer que se trata de uma rede treinada.
No caso dos cartões Kohonen, isto ainda está muito longe. Se pegarmos um cartão pequeno, por exemplo, 50x50, obteremos 2500 classes de resultados possíveis. Ainda precisamos de um algoritmo para tomar decisões comerciais....
Tenho-o simples. Codificação das velas de acordo com quase Likhovidov.
A rede é treinada sobre as seqüências de números aleatórios gerados pelo sensor.
A terceira etapa, encontrar pontos de entrada e saída.
A mesma coisa aconteceu com o concurso, mas a tnm foi ajustada pela história.
Apenas ao treinar a rede, eu produzo o desvio da matriz de entrada em relação ao vetor de pesos. Acontece uma diferença muito grande. (É o que eu penso) e não diminui entre o desvio máximo e mínimo por época. Eu tentei ações diferentes, mas o resultado é o mesmo. E daí a questão dos critérios de aprendizagem.
O resultado do aprendizado é de 2 para 1, para dois negócios rentáveis um está perdendo.
Aqui está uma pergunta. Alguém tem um critério - como determinar se a rede kohonen é treinada ou não.
Se 80-95% dos negócios são lucrativos de acordo com os sinais NS, então podemos dizer que se trata de uma rede treinada.
No caso dos cartões Kohonen, isto ainda está muito longe. Se pegarmos um cartão pequeno, por exemplo, 50x50, obteremos 2500 classes de resultados possíveis. Ainda precisamos de um algoritmo para tomar decisões comerciais....
Tenho-o simples. Codificação das velas de acordo com quase Likhovidov.
A rede é treinada sobre as seqüências de números aleatórios gerados pelo sensor.
A terceira etapa, encontrar pontos de entrada e saída.
A mesma coisa aconteceu com o concurso, mas a tnm foi ajustada pela história.
Simplesmente, ao treinar a rede, eu produzo o desvio da matriz de entrada em relação ao vetor de pesos. Acontece uma diferença muito grande. (É o que eu penso) e não diminui entre o desvio máximo e mínimo por época. Eu tentei ações diferentes, mas o resultado é o mesmo. E daí a questão dos critérios de aprendizagem.
O resultado do aprendizado é de 2 para 1, para dois negócios rentáveis um está perdendo.
Escrevi acima sobre o critério de aprendizagem... - é verdade!
Em geral, tente usar o Neuroshel2, ele tem um exemplo clássico de cartões Kohonen. Você deve tentar e muita coisa ficará clara.
E no fórum do Tartan eu coloquei uma biblioteca completa de redes neurais para MKL4, com 5 algoritmos de redes neurais implementados, incluindo Kohonen Maps.
Tenho um exemplo de algoritmo de treinamento de rede neural (escrito puramente em MQL4) e parâmetros de estratégia comercial procurando em uma função - é como um auto-optimizador.
O que é este fórum Tartan?
O que é este fórum Tartan?
Google rus "forex tartan neuro"
http://www.fxexpert.ru/forum/index.php?showtopic=656?
Pessoal, favor aconselhar como.... durante a otimização para um determinado intervalo de tempo são obtidos resultados diferentes.... significa que o algoritmo genético a cada vez seleciona um novo caminho de desenvolvimento genético :-). Alguém enfrentou um disparate assim? Devido a estes problemas, é impossível obter estatísticas sobre o sucesso da estratégia....