Нейро сети

 

Уважаемые гуру помогите пожалуйста разобраться с нейронными сетями сколько времени пытаюсь всё никак не могу понять как они функционируют, как их делать, как обучать, если не трудно покажите пожалуйста простейшие примеры с объяснением что и как....


Интересуют вопросы:

1. На сколько я понял каждый нейрон сети это одна и та же функция.. но мне не понятно как одна и та же функция при поступлении одних и тех же данных может выдавать разные значения...

2. Как нормализовать котировки не зная их минимума и максимума???


Хотелось бы побольше графической информации и хотя бы простейших примеров нейронной сети со встроенным механизмом обучения...



Заранее спасибо надеюсь на вашу помощь..

 

Еще посмотрите Рыночный этикет или правила хорошего тона на минном поле

Ваши вопросы охватывают настолько большую область знаний и исследований, что на пальцах никто объяснить не сможет.

Рекомендую прочитать книги по нейронным сетям, для овладения начальными элементарными понятиями. Потом заняться своими исследованиями в этой области. Сокровенными секретами

приготовления NN никто делится не станет.

 
xweblanser >>:

Интересуют вопросы:

1. На сколько я понял каждый нейрон сети это одна и та же функция.. но мне не понятно как одна и та же функция при поступлении одних и тех же данных может выдавать разные значения...

2. Как нормализовать котировки не зная их минимума и максимума???

1. Зависит от начальных весов, не всегда можно найти глобальный минимум при однократном обучении даже в несколько тысяч эпох.

2. Можно взять разницу цен и определить максимальную разницу, если использовать линейную нормировку. Если использовать нелинейную, то обучение будет лучше, как некоторые говорят, хотя я особой разницы не нашел лично для себя. Может быть чуть быстрее обучение проходит, но тут гемора больше с нормализацией.

 
registred >>:

1. Зависит от начальных весов, не всегда можно найти глобальный минимум при однократном обучении даже в несколько тысяч эпох.

2. Можно взять разницу цен и определить максимальную разницу, если использовать линейную нормировку. Если использовать нелинейную, то обучение будет лучше, как некоторые говорят, хотя я особой разницы не нашел лично для себя. Может быть чуть быстрее обучение проходит, но тут гемора больше с нормализацией.


1. это я понял что от начального веса но как его получить??? Мне бы примерчик нейрона хотябы...

 
xweblanser >>:

1. это я понял что от начального веса но как его получить??? Мне бы примерчик нейрона хотябы...


Начальные веса обычно выбираются случайным образом. Почитайте известную книгу Уоссермена -  "Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика", там все достаточно неплохо описано. Есть так же книга "Основные концепции нейронных сетей" Роберта Каллана, где описаны основные возможности сетей, есть описание вероятностных нейронных сетей. Ну, а если совсем уж хочется погрузиться в этот мир на годы, то без Саймона Хайкина ну просто никуда.:)

 
Хотелось бы для более быстрого погружения увидеть хотя бы одну нейросеть... С более менее нормально структурированным кодом и пояснениями к нему.....
 
xweblanser писал(а) >>

Уважаемые гуру помогите пожалуйста разобраться с нейронными сетями сколько времени пытаюсь всё никак не могу понять как они функционируют, как их делать, как обучать, если не трудно покажите пожалуйста простейшие примеры с объяснением что и как....

Интересуют вопросы:

1. На сколько я понял каждый нейрон сети это одна и та же функция.. но мне не понятно как одна и та же функция при поступлении одних и тех же данных может выдавать разные значения...

2. Как нормализовать котировки не зная их минимума и максимума???

Хотелось бы побольше графической информации и хотя бы простейших примеров нейронной сети со встроенным механизмом обучения...

Заранее спасибо надеюсь на вашу помощь..

ответ на первый вопрос:

Ответ на второй вопрос в этой же книге на странице 111.

Книга Станислав Осовский "Нейронные сети для обработки информации"

 
xweblanser писал(а) >>
Хотелось бы для более быстрого погружения увидеть хотя бы одну нейросеть... С более менее нормально структурированным кодом и пояснениями к нему.....

Нормально структурированный код

Файлы:
hc.mq4  12 kb
 
StatBars >>:

Нормально структурированный код

Спасибо большое жаль комментов мало но попробую разобратся....

 
xweblanser >>:

Спасибо большое жаль комментов мало но попробую разобратся....

Трейдеру не особо и нужно разбираться во внутреннем устройстве НС. Для него она выступает черным ящиком со входами и выходами. Готовых сетей уже много есть в свободном доступе, в том числе и на этом сайте - достаточно ввести в поисковой строке "нейронные сети". Одна из последних публикаций, например - Предсказатель на основе самообучающейся нейронной сети. Главная проблема в использовании НС - это выбор того, какие именно данные подавать на вход и чему обучать, как эти данные готовить, какая структура и размер сети и т.д. Например, берем уже упомянутую сеть, пытаемся её обучать так, как это делал Ежов и Шумский (см. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе, рекомендую)... И получаем слив. Причин может быть море. Вот тут уже начинается работа трейдера, чтобы проинтуитить, что могло измениться с тех пор (или чего недоговаривают авторы ;-) ) и что менять в настройках и входных данных.