Como formar os valores de entrada para os NS corretamente. - página 12
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MUITOOBRIGADO !!!! Ótimo arquivo - Estou indo para aprender... Isso é o que eu não sabia como fazer, então estou indo para aprender - obrigado novamente.
>> e obrigado por manter este fio vivo.
Então, o que dizer dos insumos. Quem tem quais redes e insumos?
assumir a diferença no EMA
para cada TF
M1 M5 M15 M30 (H1)
3-5
5-8
8-13
13-21
21-34
34-55
55-89
89-144
144-233
Eu recebo algo como isto
#define MAX_INP 6 //; 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233
com a entrada do treinamento eu dou algo como isto
INP_PATTERNS[3][0]=-2;
INP_PATTERNS[3][1]=-3 ;
INP_PATTERNS[3][2]=-4 ; ;
INP_PATTERNS[3][3]=-5 ;
INP_PATTERNS[3][4]=-6 ;
INP_PATTERNS[3][5]=-7 ;
INP_PATTERNS[3][6]=-8 ;
INP_PATTERNS[3][7]=-9 ;
INP_PATTERNS[3][8]=-10;
OUT_PATTERNS [ 3, 0]=0. ;
OUT_PATTERNS [ 3, 1]=0. ;
OUT_PATTERNS [ 3, 2]= 1,0 ; // tchau
saída ! este paternoster tem BAY
INP_PATTERNS[4][0]=1 ;
INP_PATTERNS[4][1]=1 ;
INP_PATTERNS[4][2]=2 ;
INP_PATTERNS[4][3]=2 ;
INP_PATTERNS[4][4]=3 ;
INP_PATTERNS[4][5]=3 ;
INP_PATTERNS[4][6]=4 ;
INP_PATTERNS[4][7]=5 ;
INP_PATTERNS[4][8]=6 ;
OUT_PATTERNS[4, 0]=1. // vender
OUT_PATTERNS [ 4, 1]=0. ;
OUT_PATTERNS [ 4, 2]= 0. ;
Venda
INP_PATTERNS[5][0]=0 ;
INP_PATTERNS[5][1]=0 ;
INP_PATTERNS[5][2]=1;
INP_PATTERNS[5][3]=0 ;
INP_PATTERNS[5][4]=-2;
INP_PATTERNS[5][5]=0 ;
INP_PATTERNS[5][6]=1;
INP_PATTERNS[5][7]=0 ;
INP_PATTERNS[5][8]=-5 ;
OUT_PATTERNS [ 5, 0]=0,00 ;
OUT_PATTERNS [ 5, 1]= 1,00 ; // flip
OUT_PATTERNS [ 5, 2]= 0,00
----
tem três saídas
na rede
a saída é considerada como direção
REDE NEURAL COMO UM ROTEIRO
3-5
5-8
8-13
13-21
21-34
34-55
55-89
89-144
144-233
O que é isso? Pode ser mais específico, não está muito claro a partir do posto original.
O que é isto? Pode ser mais específico, não está muito claro a partir do posto original.
estes são os números do muving.esquematicamente
--
ou seja, é necessária a diferença entre os EMAs adjacentes em várias TFs
e é alimentada na entrada principal
no código lá eu li mais de 6 entradas
mas eu processo 6 -- o código é experimental.
--
2 YuraZ. As pessoas estão pegando. Isso é bom de se ver.
Seu especialista na linha acima foi minha primeira introdução. Muito obrigado pelo código. Vou colar aqui sua versão ligeiramente corrigida e decorada. É bom para iniciantes.
2 YuraZ. As pessoas estão pegando. Isso é bom de se ver.
Seu especialista na linha acima foi minha primeira introdução. Muito obrigado pelo código. Vou colar aqui sua versão ligeiramente corrigida e decorada. É perfeito para um iniciante.
Eu não acho que seja digno do exemplo, eu também recebi o código inicial do mesmo fio.
https://forum.mql4.com/ru/12474 a partir da primeira página
---
mas eu acrescentei uma camada.
então o algoritmo de aumento aleatório da rede
Aumentei a precisão no treinamento.
então o algoritmo para aprender com dados reais (embora com um professor colocando setas, ou seja, um humano)
Acrescentei lá aprendendo com dados reais se você colocar setas no gráfico! o sistema começa a aprender com dados reais, não com padrões idiotas
uma condição!
você precisa ver uma abertura de ventilador M1 M5 M15 M30 ( H1 )
há também um código para um apartamento!
...
Parece bom, como uma opção é bastante bom.
Parece bom, como uma opção é bastante bom.
as entradas às vezes são pegas lindamente! mas algo mais é necessário!
Se você colocar setas no gráfico, o sistema não aprenderá com padrões idiotas, mas com dados reais!
uma condição!
você tem que ver a abertura do ventilador M1 M5 M15 M30 ( H1 )
Há também um código de plano!
Eu o vi. Eu removi a detecção por setas. No entanto, preciso da versão da máquina. Sem "mãos".
É basicamente disso que se trata todo este fio condutor :)
Vi-o. Eu removi a definição da seta. Ainda precisa de uma versão de máquina. Sem "mãos".
Para isso, em princípio, todo o ramo é dedicado :)
como uma variante de um ponto, é possível tentar encontrar
1 convergência de um ziguezague de várias TFs em um só ponto
+ abertura do ventilador
e alimentar estes pontos com a entrada
Isto é, para manter na memória os pontos mais próximos e esquecer os antigos
Eu não sei qual o número de amostras - provavelmente experimentalmente
tamanho da rede (número de neurônios nas camadas) provavelmente também experimentalmente