"New Neural", MetaTrader 5 platformu için bir sinir ağı motorunun Açık Kaynak projesidir. - sayfa 37
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
Meta EngiNeuro (ERKEK) (c)
Mühendisleri kastettik :)
Meta EngiNeuro (ERKEK) (c)
Mühendisleri kastettik :)
Saçmalık. Bu isimde Meta artık düz değil...
EngiNeuro iyi (beğendim)
EngiNeuroSolution?
Engin ve Solution uyumlu değil, burada aslında aynılar
Vladimir, biraz yana bir sorum var,
Yukarıdaki ağları eğitmek için kaç (yaklaşık olarak) Eğitim Geçişi yinelemesi gerekir?
En azından değer sırasını tehdit edin.
Yukarıdaki ağları eğitmek için kaç (yaklaşık olarak) FF yinelemesi gereklidir?
FF nedir?
Fitness Fonksiyonu, tam olarak söylemedim, FF GA'da, ağ öğrenme algoritmasında bu kaç antrenman geçiyor.
eğitim örneği yoksa (giriş çıktısı) o zaman FF GA ile paralel doğrudandır ve burada ve orada doğrudan bir ızgara hesaplaması yapmanız gerekecektir, bundan sonra geçişin sonuçlarına göre son işlem yapmak mümkündür ticaret fonksiyonu aracılığıyla değeri kontrol etmek için.
Logo hakkında. Hemen bağlantıları olan top düğümleri gibi bir şey ister, ancak bu bence aptalca. Örneğin, bulmacaları alabilir, ortadakini kaldırabilir, renkleri meta alıntılarla değiştirebilirsiniz.
vb.
Bulmacalar en azından bir miktar entegrasyona ve ara bağlantıya sahiptir.
Vladimir, biraz yana bir sorum var,
Yukarıdaki ağları eğitmek için kaç (yaklaşık olarak) Eğitim Geçişi yinelemesi gerekir?
En azından değer sırasını tehdit edin.
Filtreler, geçmişin rastgele seçilmiş 10000-40000 bölümünü (aynı sayıda yineleme) temsil ederek denetimsiz olarak eğitilir. Öğrenme çok hızlı. Bilgisayara bağlı olarak, 10.000 filtre, 360 GPU CUDA işlemcilerde 1-2 dakika, 16 iş parçacıklı 4 Intel işlemcide yaklaşık 1 saat, dizüstü bilgisayarımda bir işlemci ve iki iş parçacığı ile 3-4 saat arasında 20.000 bölümde eğitiliyor. Burada zaman önemli olmasa da. Filtreleri bu şekilde eğitmek bir veya iki günümü alsa bile, her teklif için yalnızca bir kez yapılır (EURUSD, USDJPY, vb.). Filtreler eğitildikten sonra değişmeden kalırlar ve yeni fiyatları filtrelemek için kullanılırlar. Filtrelemenin kendisi çok hızlıdır - fiyat ürünlerinin toplamını filtrelerin katsayılarıyla hesaplarız.
Bu arada, neden bu kadar çok filtre - 10000? Görüntü tanıma projemden veri getirdim. Belki alıntılar için çok daha az filtre olacaktır. 10-100, ne kadar düşükse o kadar iyi. İşte kaba bir benzetme. Alıntı bir konuşmadır. Filtreler, kelimeleri oluşturan fonemlerdir. Rusça'da 43 ses birimi vardır ( https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BC%D0%B0 ). Görevimiz, alıntı fonemlerinden oluşan bir ABC kitabı bulmak.