"MQL dili kullanarak sıfırdan bir Derin Sinir Ağı programlama" makalesi için tartışma
Strateji Test Cihazında yerleşik genel algoritmaları kullanarak ağırlıkları optimize etmek için harika bir yaklaşım - sadece benzer bir şey üzerinde çalıştı - !!! Sevdim!
Neden "önyargı"yı da optimize edesiniz? 0 değerden kaçınmanın her zaman "1.0" olduğunu düşündüm, yoksa?
Güzel makale, sinir ağları ile ilgili temel bilgileri ve eğitim için optimize ediciyi kullanmasının önemini açıklıyor.
Merhaba Li,
Makaleyi 2 demo dosyası ile güncelledim. Biri MQL5 için, diğeri MQL4 için. DeepNeuralNetwork.mqh, hem mql5 hem de mql4 için kullanılabilir.
Her neyse, nasıl kullanılacağını göstermek için bu dosyaları buraya ekliyorum.
Eğer başka sorunuz varsa bana haber verin.
Paylaşmış olduğunuz kodlar için teşekkürler. Senin yolunu anlamaya çalıştım.
yValues[0] , yValues[1], yValues[2] hakkında beri değişmedikleri ve her zaman 0,33333 ancak _x Değerleri[1,2,3] yeni bar ile değişiyor; yani yDeğerlerine dayalı ticaret varsa , koşullar _x Değerlerine dayalı olduğunda TİCARET OLURKEN HİÇBİR TİCARET görmedim.
Bu benim hatam mı yoksa orijinal kodunuzdaki yanlış kodlama hatası mı?
Test edenlerin genetik algoritmasını eğitim için mevcut yapılar olarak kullanmanın ne güzel bir yolu.
Güzel yazı için selamlar ve teşekkürler.
2019 için sinir ağını eğittim; sonra 2020 için en iyi parametreleri/sonuçları (strateji optimizasyonundan - bu eğitim alanı olduğu için) kullanmayı denedim ama iyi sonuçlar alamadım.
Sorularım:
1) Eğitim ne işe yarar?
2) Ne sıklıkla yapılmalı?
3) 2019 için en iyi parametrelerin 2020 için iyi çalışması beklenebilir mi?
4) 2019'un en iyi parametreleri 2020'de iyi sonuçlar vermiyorsa, eğitimin ne sıklıkla yapılması gerekiyor ve sınırlamaları nelerdir?
5) Her gün, her hafta antrenman yapabilir miyim? Onu birkaç gün, haftalar veya aylar boyunca mı eğitiyorum?
Teşekkür ederim.
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Yeni makale MQL dili kullanarak sıfırdan bir Derin Sinir Ağı programlama yayınlandı:
Bu makale okuyucuya MQL4/5 dilini kullanarak sıfırdan bir Derin Sinir Ağı programlamayı öğretmeyi amaçlamaktadır.
Sinir ağının temel birimi olan nöronla başlayalım. Burada, Derin Sinir Ağımızda kullanacağımız nöron tipinin farklı kısımlarına odaklanacağım. Aslını söylemek gerekirse, nöron tipleri arasındaki en büyük fark genellikle aktivasyon fonksiyonudur.
1.1. Bir nöronun kısımları
İnsan beynindeki nörondan modellenen yapay nöron, sadece matematiksel hesaplamalar barındırır. Nöronlarımızda olduğu gibi, yeterli uyaranla karşılaştığında tetiklenir. Nöron, girdiyi, girdiyi güçlendiren veya zayıflatan bir dizi katsayı veya ağırlıkla birleştirir. Bu, algoritmanın öğrenmeye çalıştığı göreve ilişkin girdi verilerine önem verilmesine olanak sağlar. Aşağıdaki görüntü, bir nöronun farklı kısımlarının nasıl çalıştığını göstermektedir:
Yazar: Anddy Cabrera