Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3235

 
Şimdi Temel hayranları çıkıp "Temelciler de önemlidir!" pankartlarını sallamaya başlayacaklar.
ve eRastalar zaten sallıyor.....
 

Yıllardır web sitesinde duruyor, neden rahatsız ediyorsunuz?

ONNX topluluğunun sanal toplantısı tanıtım ile başladı - Otomatik Ticaret Sistemleri - MQL5

//Bu konudan başka bir şey okumuyor musun? ;)
Изучаем ONNX для применения в трейдинге - Виртуальная встреча сообщества ONNX началась с введения.
Изучаем ONNX для применения в трейдинге - Виртуальная встреча сообщества ONNX началась с введения.
  • 2023.04.19
  • www.mql5.com
презентации сообщества и обсуждения дорожной карты Руководящим комитетом ONNX. Спикер также рассказывает об управлении сообществом и новых членах руководящего комитета и приглашает принять участие в обсуждениях дорожной карты. 00 00 В этом разделе спикер обсуждает обсуждения дорожной карты Руководящим комитетом ONNX, которые проходили летом
 
Aleksey Nikolayev #:
Google onnx.

Teşekkürler.

Bir dizi standart işlevin desteklendiğini, ancak kendi yazdıklarının desteklenmediğini doğru anladım mı?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Teşekkür ederim.

Bir dizi standart fonksiyonun desteklendiğini, ancak kendi yazdıklarının desteklenmediğini doğru mu anladım?

Sıfırdan Google (veya CHATGPTit) onnx. Ben yapay zekanın yerini tutamam.
 
Aleksey Nikolayev #:
Sıfırdan Google (veya CHATGRTit) onnx. Zayıf bir yapay zeka ikamesi yapıyorum.

ChatGPT:

"
ONNX (Open Neural Network Exchange), modelleri farklı derin öğrenme çerçeveleri ve araçları arasında depolamak ve aktarmak için tasarlanmış bir derin öğrenme modeli değişim formatıdır. ONNX'in arkasındaki ana fikir, nasıl oluşturulduklarına bakılmaksızın modelleri temsil etmek için ortak bir format sağlamaktır.

ONNX, rastgele özel işlevleri veya kodları depolamak için tasarlanmamıştır. Konvolüsyonlar, havuzlama, aktivasyonlar vb. gibi standart derin öğrenme işlemleri tarafından desteklenen katmanlardan ve işlemlerden oluşan bir hesaplama grafiği olarak ifade edilebilen modelleri temsil etmek için tasarlanmıştır.

Bir derin öğrenme modeline entegre etmek ve ONNX biçiminde saklamak istediğiniz özel bir işleviniz varsa, işlevi ONNX destekli işlemleri ve katmanları kullanarak uygulamanız veya bir hesaplama grafiği olarak yeniden yazmanız gerekebilir. Bir programlama dilinde yazılmış kullanıcı kodu veya işlevler, standart işlemler kullanılarak bu grafiğin bir parçası olarak temsil edilmelidir.

"

 
Aleksey Vyazmikin #:

ChatGPT:

"
ONNX (Open Neural Network Exchange), farklı derin öğrenme çerçeveleri ve araçları arasında modelleri depolamak ve aktarmak için tasarlanmış bir derin öğrenme modeli değişim formatıdır. ONNX'in arkasındaki ana fikir, nasıl oluşturulduklarına bakılmaksızın modelleri temsil etmek için ortak bir format sağlamaktır.

ONNX, rastgele özel işlevleri veya kodları depolamak için tasarlanmamıştır. Katmanlardan oluşan bir hesaplama grafiği olarak ifade edilebilen modelleri ve konvolüsyonlar, havuzlama, aktivasyonlar vb. gibi standart derin öğrenme işlemleri tarafından desteklenen işlemleri temsil etmek üzere tasarlanmıştır.

Bir derin öğrenme modeline entegre etmek ve ONNX biçiminde saklamak istediğiniz özel bir işleviniz varsa, işlevi ONNX destekli işlemleri ve katmanları kullanarak uygulamanız veya bir hesaplama grafiği olarak yeniden yazmanız gerekebilir. Bir programlama dilinde yazılmış kullanıcı kodu veya işlevler, standart işlemler kullanılarak bu grafiğin bir parçası olarak temsil edilmelidir.

"

Bir üstel hareketli ortalamayı (EMA) ONNX formatına dönüştürmek için ONNX Python API'sini kullanabilirsiniz

. Öncelikle, ONNX API'sini kullanarak bir ONNX modeli oluşturmanız gerekir. Ardından, EMA hesaplamasını modele ekleyebilirsiniz. Python'da EMA hesaplamanın bir yolu Pandas kütüphanesini kullanmaktır
1
2.
Python'da EMA hesaplamasını uyguladıktan sonra, Python kodunu bir ONNX modeline dönüştürmek için ONNX API'sini kullanabilirsiniz. İşte Pandas kullanarak EMA hesaplamak için örnek bir Python kodu:

****************************

Bu, yapay zekanın EMA hakkındaki sorunuza verdiği yanıtın başlangıcıdır. Bir kez daha, sizi insan beyni üretmekten YZ'ye geçmeye çağırıyorum.

 
Aleksey Nikolayev #:

Bir üstel hareketli ortalamayı (EMA) ONNX formatına dönüştürmek için ONNX Python API'sini kullanabilirsiniz

. Öncelikle, ONNX API'sini kullanarak bir ONNX modeli oluşturmanız gerekir. Ardından, EMA hesaplamasını modele ekleyebilirsiniz. Python'da EMA hesaplamanın bir yolu Pandas kütüphanesini kullanmaktır
1
2.
Python'da EMA hesaplamasını uyguladıktan sonra, Python kodunu bir ONNX modeline dönüştürmek için ONNX API'sini kullanabilirsiniz. İşte Pandas kullanarak EMA hesaplamak için örnek bir Python kodu:

****************************

Bu, yapay zekanın EMA hakkındaki sorunuza verdiği yanıtın başlangıcıdır. Bir kez daha, sizi insan beyni üretmekten YZ'ye geçmeye çağırıyorum.

Zeki olmayın - kütüphanedeki fonksiyonlarla değil, kendi fonksiyonlarımla ilgileniyorum. Ve yapay zeka bana tef olmadan yapamayacağın bir cevap verdi.

Cevap vermek istemiyorsanız, safrada boğulmak yerine sessiz kalmak daha iyidir.

Süper zehirli dal.

 
)))
O çok güzel.
 
Her şey düğümlerinde matris operatörleri olan grafikler olarak kodlanmıştır. Doğaüstü bir şey yok. Her modelin bu formata ve geri dönüşe ayrı bir ayrıştırıcısı vardır. Github'da netron'a dayalı olarak bu grafikleri görsel olarak oluşturmanıza veya düzenlemenize olanak tanıyan bir program var.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Zeki olmayın - kütüphanedeki fonksiyonlarla değil, kendi fonksiyonlarımla ilgileniyorum. Ve AI bana tef olmadan bunu yapmanın imkansız olduğu cevabını verdi.

Cevap vermek istemiyorsanız, safraya boğulmak yerine sessiz kalsanız daha iyi olur.

Süper zehirli dal.

Bir şey yapmak isteyenler fırsat arıyor, yapmak istemeyenler ise neden arıyor.

Siz kendiniz, manipülasyonlarınızla katılımcıları "sizin yararınıza birlikte çalışmaya" zorlamaya çalışarak konuyu sarhoş ediyorsunuz.