Discussão do artigo "Redes neurais de retropropagação em matrizes MQL5"
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Novo artigo Redes neurais de retropropagação em matrizes MQL5 foi publicado:
Este artigo trata da teoria e prática do uso do algoritmo de retropropagação de erros no MQL5 através de matrizes. Oferecemos classes prontas e exemplos de scripts, indicadores e EAs.
Veremos a seguir que o MQL5 oferece um amplo conjunto de funções de ativação incorporadas. A escolha de uma função específica deve ser baseada nas especificidades do problema a ser resolvido (seja ele de regressão, classificação). Geralmente, é possível selecionar várias funções para qualquer problema e, posteriormente, encontrar a mais adequada por meio de experimentação.
Funções de ativação populares
As funções de ativação podem possuir diferentes intervalos de valores - sendo limitadas ou ilimitadas. Por exemplo, a função sigmoide (3) mapeia os dados para o intervalo [0,+1] (sendo mais adequada para tarefas de classificação), enquanto a tangente hiperbólica direciona os dados para o intervalo [-1,+1] (sendo mais apropriada para tarefas de regressão e previsão).
Autor: Stanislav Korotky