Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 338
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
fikrini anlamıyorum
bu benim fikrim değil, bu bir öğretmenle NS öğretme ilkesidir
bu benim fikrim değil, bu bir öğretmenle NS öğretme ilkesidir
Katılıyorum, bu şekilde daha karmaşık ağları eğitebilirsiniz. Ancak bu örnekte, eğitim, nerede ticaret yapılacağına dair herhangi bir talimat olmaksızın, test cihazında yapılan ticaretin sonuçlarına göre gerçekleştirilir. Onlar. bu eğitim değil, maks. kâr. Onlar. bu tam bir sinir ağı değil, gösterge değerleri için ağırlık seçimi olan bir danışmandır.
Bu örnek için özel olarak eğitime dönersek, kodda 1 çıkış var, > 0,5 ise al, <0.5 ise sat. 0/1 öğretmeninin verdiği cevap nereye vidalanmalıdır? Ve onunla ne yapmalı?
Katılıyorum, bu şekilde daha karmaşık ağları eğitebilirsiniz. Ancak bu örnekte, eğitim, nerede ticaret yapılacağına dair herhangi bir talimat olmaksızın, test cihazında yapılan ticaretin sonuçlarına göre gerçekleştirilir. Onlar. bu eğitim değil, maks. kâr. Onlar. bu tam bir sinir ağı değil, gösterge değerleri için ağırlık seçimi olan bir danışmandır.
Bu örnek için özel olarak eğitime dönersek, kodda 1 çıkış var, > 0,5 ise al, <0.5 ise sat. 0/1 öğretmeninin verdiği cevap nereye vidalanmalıdır? Ve onunla ne yapmalı?
orada ve eğitim sırasında sabitleyin ve eğitimden sonra çıktı bir tahmin olacaktır
ah, peki, anlıyorum, orada sadece bir nöron var) sigmoid üzerinde sonuç veren
o zaman hiçbir şey
orada ve eğitim sırasında sabitleyin ve eğitimden sonra çıktı bir tahmin olacaktır
ah, peki, anlıyorum, orada sadece bir nöron var) sigmoid üzerinde sonuç veren
o zaman hiçbir şey
ne yazık ki
Ve bir çekirdekteki diğer sinir ağları, bunun birçok kez daha uzun olacağını düşünecektir.
Evet ve o örnekte 10 giriş için 1,6*10 13 geçiş elde edilmiştir. Sadece genetik zaman kazandırır. 1. çekirdeğe tamamen ne kadar sayılacağı - hayal bile edemiyorum. Ve girdiler 100'e kadar çarpılırsa, o zaman hesaplamak muhtemelen gerçekçi olmayacaktır.
Ağı ne kadar süreyle ve kaç girdi/nöron için eğittiniz?
ne yazık ki
Ve bir çekirdekteki diğer sinir ağları, bunun birçok kez daha uzun olacağını düşünecektir.
Ve o örnekte 10 giriş için 1,6*10 13 geçiş elde edilmiştir. Sadece genetik zaman kazandırır. 1. çekirdeğe ne kadar güveneceğimi hayal bile edemiyorum. Ve girdiler 100'e kadar çarpılırsa, o zaman hesaplamak muhtemelen gerçekçi olmayacaktır.
Ağı ne kadar süreyle ve kaç girdi/nöron için eğittiniz?
orada esas olarak 1. çekirdekteki hikayelerin sayısına (eğitim örnekleri), birkaç dakikadan sonsuza kadar) bağlıdır, karmaşık bir ızgarayı saymak bir seçenek değildir, katılıyorum
ama sadece GPU'da böyle normal bir ızgara
Kaos Avcısı ne olacak? Belirli bir bağlantı ver
işte bağlantı
ilginç bir şekilde, benzer bir genetik programlama uygulamasının olacağı ücretsiz kütüphaneleri hiç görmedim ... her şey sadece ağ ağlarından ibaret ....
işte bağlantı
ilginç bir şekilde, benzer bir genetik programlama uygulamasının olacağı ücretsiz kütüphaneleri hiç görmedim ... her şey sadece ağ ağlarından ibaret ....
Genetik programlamanın ne olduğunu bilmiyorum ama genetik optimizasyon algoritmaları her yerde - MT5'ten SciLab ve ScyPy'ye. Muhtemelen R'de de vardır, ancak SanSanych için daha iyidir - o bir R uzmanıdır.
genetik algoritmaların her yerde olduğu gerçeği açık bir kütük ..... ama bu aynı şey değil, benzer bir prensip olsa da ..
Genetik algoritmalarda, programın kendisi değişmeden kalırken, tüm parametreleri evrim, çaprazlama, mutasyon, seçim vb.
evrim de genetik programlamadadır - ancak algoritmaların kendileri, programların kendileri mevcut verilerden ve herhangi bir matematiksel sembol kullanılarak büyütülür + - / * çünkü günah, vb. Verilen fonksiyona göre.
yani, bir n dönemi için bir dizi yakın mum değeri ve örneğin stokastik veriler ve bir regresyon eğimi verilirse, bu yöntem, bu verileri herhangi bir şekilde kendi aralarında rastgele çarpar, böler, artı vb. Düşünülebilir kombinasyonlar, kademeli olarak artan belirli bir matematiksel formül, arama işlevini en iyi şekilde karşılar. ..
genel olarak, ızgaraları çözdük, şimdi katlıyoruz:
http://www.nvidia.ru/object/ai-accelerated-analytics-ru.html
Bir nöronu hesaplamak için neden bir sigmoid kullanılır? Doğrusal bir dağılıma sahip olmak daha iyi değil mi (sıfırdan girdi sayısına kadar)? Sonuçta, "fonksiyon [-5,5] segmentinde düzgün bir forma sahip"
Sadece 5 giriş olması iyidir, ancak yüz tane varsa? Neredeyse tüm değerler bu alanın dışında olacak. https://www.mql5.com/en/articles/497 makalesi, 10 girdiyi hesaba katmak için ek bir katsayı uygular. Yani her ağ için bu katsayıyı yeniden hesaplamanız gerekecek.