Bir mayın tarlasında pazar görgü kuralları veya görgü kuralları - sayfa 27
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
İşaret öngörülebilirse yüz dönem yeterli mi?
Ve bir şey daha: ağ henüz başlatıldığında, N eğitim dönemi gereklidir ve ağ zaten eğitilmişse, yani. sonraki her adımda (bir sonraki tahminden sonra) ayrıca N dönem mi yoksa bir tane yeterli mi?
Güzel soru, paralokus .
Ben sadece tavsiye verebilirim. Dolayısıyla, deneysel verilerime göre, ikili girişli NN'nin eğitim dönemlerinin sayısı, gizli katmandaki 2 ve 8 nöron için sırasıyla 10 ila 100 yineleme arasında değişmektedir. Analog giriş için - 300-500. Her şeyin deneysel olarak test edilmesi gerekiyor.
Her seferinde N epoch'a ihtiyacınız var.
Açık.
İşte ağ kodu:
код сюда не влез, поэтому в аттачеUtanç verici bir şekilde, basit bir konuda hala kafam karıştı - çağın uzunluğunun hesaplanması.
Her şey açık görünüyor - P = k*w^2/q, burada k = (2...4); w sinaps sayısı, q ise giriş sayısıdır. Görünüşe göre kafamda bazı terminolojik karışıklıklar var. Giriş denilen ve sinaps nedir.
Bunu bir kez daha açıklar mısınız? Hayatta her zaman en basit şeylerin anlaşılması en zor olduğu ortaya çıkıyor - :)
İşe yaradığını söyle - :)
Sinaps ( w ) nöronun sol tarafında bulunan şeydir. Giriş ( d ), ilk (gizli) katmandan her nöron için sinaps sayısı anlamına gelir. Bir nörondan oluşan bir NN için sinaps sayısı girdi sayısına eşittir. İki katmandan oluşan ve birinci (gizli) katmanda iki nöron ve ikinci (çıkış) katmanda bir nöron içeren bir NN için: w=2d+3. +1'lik sabit bir önyargıya sahip bir nöron girişi, normal bir giriş olarak kabul edilir. d =100 olan böyle bir ağ için sinaps sayısı w =2*100+3=203'tür. Eğitim vektörünün optimum uzunluğu P=k*w^2/d =2*( 2d+3 )*( 2d+3)/d =(yaklaşık olarak)=2*2 d *2=8 d =8*100= 800 numune.
Teşekkür ederim!
Girdileri ikili olarak değiştirdim - her şey çok daha iyi gitti! Şimdi test cihazında çeşitli girdi kombinasyonlarıyla bir ızgara çalıştırıyorum. sinyaller. Eğlenceli bir aktivite... - :)
Günaydın,
Burada sevincimi paylaşmak istiyorum: ilk düzgün sonuç, en azından o sırada bir Nötron'un tavsiyesi sayesinde... Mavi segment yeni veridir, ordinat noktalardadır. Apsis: 10.000 EURUSD60.
Uzun pozisyonlar.:
Kısa pozisyonlar o kadar etkileyici değil:
Sinir ağı, 13 giriş, gizli katman yok. Genetik Algoritma Eğitimi
Neutron , 25 hazır sayı konusunda haklıymışsın gibi görünüyor... - :)
Ağın benden öğrenmediği bir şey. 100 çağdan sonra ağırlıklar, ağın başlatıldığı ağırlıklarla hemen hemen aynıdır.
Bu bağlamda, başka bir aptal soru:
Öğrenme vektörü her çağda aynı mıdır, değil midir?
Genel olarak, benim için birikmiş düzeltmenin, düzeltmenin birikmiş karesine oranının çok hızlı bir şekilde sıfırlanma eğiliminde olduğu ortaya çıktı. Bu nedenle, 10. iterasyondan sonra eğitim pratik olarak durur.
Sinir ağı, 13 giriş, gizli katman yok. Genetik Algoritma Eğitimi
Harika, YJ !
Sonuçlarım çok daha mütevazı. Bir demoya koymanız ve ızgaranın nerede kesileceğini görmeniz gerekiyor.