Nöral ağlar - sayfa 27

Yeni yorum
 
  1. Yapay sinir ağları kolaylaştı - MT5
  2. Kolaylaştırılmış sinir ağları (Bölüm 2): Ağ eğitimi ve testi - MT5
  3. Yapay sinir ağları kolaylaştı (Bölüm 3): Evrişimsel ağlar - MT5
  4. Kolaylaştırılmış sinir ağları (Bölüm 4): Tekrarlayan ağlar - MT5
  5. Kolaylaştırılmış sinir ağları (Bölüm 5): OpenCL - MT5'te çok iş parçacıklı hesaplamalar
  6. Yapay sinir ağları kolaylaştı (Bölüm 6): Sinir ağı öğrenme oranıyla denemeler - MT5
  7. Yapay sinir ağları kolaylaştı (Bölüm 7): Uyarlanabilir optimizasyon yöntemleri - MT5
  8. Yapay sinir ağları kolaylaştırıldı (Bölüm 8): Dikkat mekanizmaları - MT5
  9. Yapay sinir ağları kolaylaştırıldı (Bölüm 9): Çalışmayı belgelemek - MT5
  10. Yapay sinir ağları kolaylaştı (Bölüm 10): Çok Yönlü Dikkat - MT5
  11. Yapay sinir ağları kolaylaştı (Bölüm 11): GPT - MT5'e bir bakış
  12. Yapay sinir ağları kolaylaştırıldı (Bölüm 12): Bırakma - MT5
  13. Yapay sinir ağları kolaylaştı (Bölüm 13): Toplu Normalleştirme - MT5
Neural Networks Made Easy
Neural Networks Made Easy
  • www.mql5.com
Artificial intelligence is often associated with something fantastically complex and incomprehensible. At the same time, artificial intelligence is increasingly mentioned in everyday life. News about achievements related to the use of neural networks often appear in different media. The purpose of this article is to show that anyone can easily create a neural network and use the AI achievements in trading.
 

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

Grid ve Martingale ticaret sistemlerinde makine öğrenimi. Üzerine bahse girer misin?

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.

İçindekiler


Neural networks made easy (Part 13): Batch Normalization
Neural networks made easy (Part 13): Batch Normalization
  • www.mql5.com
In the previous article, we started considering methods aimed at improving neural network training quality. In this article, we will continue this topic and will consider another approach — batch data 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

https://www.mql5.com/en/articles/5486

Makine öğrenimi son zamanlarda popülerlik kazandığından, birçoğu Derin Öğrenmeyi duydu ve MQL dilinde nasıl uygulanacağını bilmek istiyor. Aktivasyon işlevlerine sahip yapay nöronların basit uygulamalarını gördüm, ancak gerçek bir Derin Sinir Ağı uygulayan hiçbir şey görmedim. Bu yazıda, gizli katmanlar için hiperbolik tanjant işlevi ve çıktı katmanı için Softmax işlevi gibi farklı aktivasyon işlevleriyle MQL dilinde gerçekleştirilmiş bir Derin Sinir Ağı'nı sizlere tanıtacağım. Derin Sinir Ağı'nı tamamen oluşturmak için ilk adımdan sona doğru ilerleyeceğiz.

 
Merhaba Sergey Golubev: İyi tatiller dilerim, makalelerinizi ve referanslarınızı çok okudum, sinirlerle çalışma deneyimi olan bir programcı tanıyor musunuz? Hizalandığında çok karlı olan 3 gösterge kullanıyorum !!, Herhangi bir bilgi için çok teşekkür ederim, bir kucaklama!
1...2021222324252627
Yeni yorum