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
Ticaret, otomatik ticaret sistemleri ve ticaret stratejilerinin test edilmesi hakkında forum
Sinir Ağlarını bir sonraki seviyeye taşımak
Sergey Golubev , 2021.04.13 10:14
Grid ve Martingale ticaret sistemlerinde makine öğrenimi. Üzerine bahse girer misin? -MT5
Forex piyasasında kalıpları bulmayı amaçlayan makine öğrenimini kullanmaya yönelik çeşitli yaklaşımları incelemek için çok çalışıyoruz. Modelleri nasıl eğiteceğinizi ve uygulayacağınızı zaten biliyorsunuz. Ancak ticarete yönelik çok sayıda yaklaşım vardır ve bunların neredeyse her biri modern makine öğrenimi algoritmaları uygulanarak geliştirilebilir. En popüler algoritmalardan biri ızgara ve/veya martingaledir. Bu makaleyi yazmadan önce, internette ilgili bilgileri arayarak küçük bir keşif analizi yaptım. Şaşırtıcı bir şekilde, bu yaklaşımın küresel ağda çok az kapsama alanı vardır veya hiç yoktur. Topluluk üyeleri arasında böyle bir çözümün umutları hakkında küçük bir anket yaptım ve çoğunluk bu konuya nasıl yaklaşacaklarını bile bilmediklerini söylediler, ancak fikrin kendisi ilginç geldi. Bununla birlikte, fikrin kendisi oldukça basit görünüyor.
İki amaçlı bir dizi deney yapalım. İlk olarak, bunun ilk bakışta göründüğü kadar zor olmadığını kanıtlamaya çalışacağız. İkinci olarak, bu yaklaşımın uygulanabilir ve etkili olup olmadığını bulmaya çalışacağız.
Yapay sinir ağları kolaylaştırıldı (Bölüm 12): Bırakma
Since the beginning of this series of articles, we have already made a big progress in studying various neural network models. But the learning process was always performed without our participation. At the same time, there is always a desire to somehow help the neural network to improve training results, which can also be referred to as the convergence of the neural network. In this article we will consider one of such methods entitled Dropout.
İçindekiler
Yapay sinir ağları kolaylaştırıldı (Bölüm 13): Toplu Normalleştirme
In the previous article, we started considering methods aimed at increasing the convergence of neural networks and got acquainted with the Dropout method, which is used to reduce the co-adaptation of features. Let us continue this topic and get acquainted with the methods of normalization.
Ticaret, otomatik ticaret sistemleri ve ticaret stratejilerinin test edilmesi hakkında forum
Sinir Ağlarını bir sonraki seviyeye taşımak
Sergey Golubev , 2021.10.20 11:21
MQL Dilini Kullanarak Sıfırdan Derin Sinir Ağı Programlama