Sinir ağının girişine ne beslenmeli? Fikirleriniz... - sayfa 31
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
Doğrulama olarak, yukarıdaki grafiklerim. Bir girdi, iki girdi, üç girdi - bir nöron, iki nöron, üç nöron. İşte bu, bir sonraki şey yeniden eğitim - yolu ezberlemek, yeni veriler üzerinde çalışmak değil.
Ahşap modellerde de benzer şekilde. 3-5 (belki 10'a kadar, ancak daha büyük olasılıkla 5'e kadar) girdi / özellik ile model hala ileriye dönük kar gösterebilir, daha fazlası ise zaten rastgele veya eriktir.
Bu 3-5 en iyi fiş, çiftlerin, üçlülerin vb. tam bir araştırması ve bunlar üzerinde modellerin eğitilmesi ve ileriye dönük değerlemede en iyilerinin seçilmesiyle elde edildi.
I van Butko #:
Ve düşünün, sıradan bir sinir ağı her bir sayıyı, her bir özelliği alır - ve aptalca bir şekilde toplar, ek olarak ağırlıkla çarparak, toplayıcı adı verilen bir çöp yığınına dönüştürür.
Ağaçlar da yaprakların ortalamasını kullanır, eğer bir ormansa diğer ağaçlarla ortalama alır, eğer bir çalıysa rafine ağaçlarla özetleme yapar. Yani durum sinir ağları için de ağaç modelleri için de aynıdır. Hepsi ortalama alıyor. Çok fazla gürültü olduğunda, normalde sadece 3-5 çip üzerinde eğitmek mümkündür.
Gürültü ile ortalama almak, gürültü ile yeniden eğitmektir. Not: 20+ yıllık NeuroPro yerine daha yeni bir şey kullanabilirsiniz. R, Python veya bunlarla uğraşmak zorsa, Catbusta'nın EXE'sini kullanın, burada olduğu gibihttps://www.mql5.com/ru/articles/8657 EXE'yi doğrudan EA'dan otomatik olarak çalıştırabilirsiniz, yani işlemi tamamen otomatikleştirebilirsiniz.
Örnek https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3282#comment_49771059 P.P.S. Geceleri uyumak daha iyidir. Bu ağlarda milyonlar kazansanız bile sağlığınızı satın alamazsınız.
Ahşap modellerde de benzer şekilde. 3-5 (belki 10'a kadar, ancak daha büyük olasılıkla 5'e kadar) girdi / özellik ile model hala ileride kar gösterebilir, daha fazla ise, o zaman zaten rastgele veya eriktir.
Bu en iyi 3-5 ficha, çiftlerin, üçlülerin vb. tam bir araştırması ve bunlar üzerinde modellerin eğitilmesi ve ileriye doğru kriko üzerinde en iyilerinin seçilmesiyle elde edildi.
Ağaçlar ayrıca yaprakların ortalama değerini kullanır. Eğer orman ise - diğer ağaçlarla ortalama alır, çalı ise - rafine ağaçlarla toplar. Yani durum sinir ağları ile ağaç modellerinde aynıdır. Tümünün ortalaması alınır. Çok fazla gürültü olduğunda, normal olarak sadece 3-5 çip üzerinde eğitmek mümkündür.
Gürültü ile ortalama almak, gürültü ile yeniden eğitmektir. Not: 20+ yıllık NeuroPro yerine daha yeni bir şey kullanabilirsiniz. R, Python veya bunlarla uğraşmak zorsa, Catbusta'nın EXE'sini kullanın, burada olduğu gibihttps://www.mql5.com/ru/articles/8657 EXE'yi doğrudan EA'dan otomatik olarak çalıştırabilirsiniz, yani işlemi tamamen otomatikleştirebilirsiniz.
Örnek https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3282#comment_49771059 P.P.S. Geceleri uyumak daha iyidir. Bu ağlarda milyonlar kazansanız bile sağlığınızı satın alamazsınız.
Yazı için teşekkürler
Kase'yi toplamada değil, sayıyı bölmede görüyorum.
UPD
Ve nöronların görevi bir dizi sayı elde etmek değil, girdi olarak bir sayı elde etmektir. Bunu bir ağırlıkla çarpın ve doğrusal olmayan bir fonksiyonla besleyin.
Yani, bir sayı (girdi değeri veya nöron çıktısı) vardır ve bu sayı bir sonraki katmandaki iki veya daha fazla nöron tarafından bölünür.
Bunlar diğer nöronlardan bağımsız olmalıdır. Bu kendi işini yapan bir bölümdür. Sonra tüm bu bölümler bir patrona rapor vermelidir - çıktı nöronu. Tüm son nöronların çıktılarına dayanarak bir çıkarım yapar. Kendi ağırlıkları ile.
Bu şekilde bilginin bozulmasını azaltır ve okunabilirliğini artırırız.
Benim gördüğüm kase toplama değil, sayı bölme
Yapraklar, verileri 1000000 farklı parçaya/yaprağa bölerek elde edilir.
Ancak bir yaprağın sonucu/yanıtı, içinde yer alan örneklerin/satırların ortalamasıdır. Yani bölme vardır, ancak toplama da vardır. Bir yaprakta 1 örneğe bölebilirsiniz, ancak bu gürültüde %100 aşırı eğitimdir. Gürültü altındaki ağaçlar da iyi bir ilerleme için derinlemesine bölünmemelidir (nöron sayısını bu şekilde daha iyi hale getirirsiniz - küçük).
Yayılma ve komisyon gibi bir şeye rastladım.
Sinir ağını hızla kırıyorlar. Teşekkürler MT5, nasıl ayılacağını biliyorsun. Uzun zaman önce MT4'ten size geçmeliydim
A ndrey Dik yıllar önce haklıydı - kase hala spread ve komisyon etrafında yatıyor. Bunları kaldırır kaldırmaz - sinir ağı ileriye doğru ilerliyor.
Evet, yapraklar verinin 1000000 farklı parçaya/bölüme ayrılmasıyla elde edilir.
Ancak bir yaprağın sonucu/yanıtı, içinde yer alan örneklerin/satırların ortalamasıdır. Yani bölme vardır, ancak özetleme de vardır. Bir yaprakta 1 örneğe bölebilirsiniz, ancak bu gürültüde %100 aşırı eğitimdir. Gürültü altındaki ağaçlar da iyi bir ilerleme için derinlemesine bölünmemelidir (nöron sayısını bu şekilde daha iyi hale getirirsiniz - küçük).
Dostum, ne kadar geniş bir konu. Şimdi google yaprakları. Yaklaşık 5 yıl içinde MO şubesine ulaşacağım, ama onu tekrar okumayacağım
Toyota'dan eski bir spor arabaya geçtim MT5 optimize edilebilir parametre sayısı açısından sınırlı olduğundan, buradaki makaleden NeuroPro 1999'a geçtim -Ücretsiz ve kolay Sinir Ağları - NeuroPro ve MetaTrader 5'i bağlamak.
Mimariyi miktar olarak artırdım: MT5'te 5-5-5-5 idi ve burada 10-10-10 ve eğitim zaten gerçek (daha kesin olmak gerekirse - standart, hata geri yayılma yöntemi ve program içindeki diğer dahili özellikler ile. Yazarı bunu umursamıyor ve nadirliği bile güncellemeyecek - sorularıma verdiği cevaplara dayanarak, NeoroPro'yu geliştirmek, çoklu iş parçacığı, modern yöntemler vb.
Yayılma ve komisyon gibi bir şeye rastladım.
Sinir ağını hızla kırıyorlar. Teşekkürler MT5, nasıl ayılacağını biliyorsun. Uzun zaman önce MT4'ten size geçmeliydim
A ndrey Dik yıllar önce haklıydı - kase hala komisyon ile yayılma etrafında yatıyor. Onları kaldırdığınız anda - sinir ağı ileriye doğru ilerliyor.
İlk katman 1 nörondan, ardından 2. katman 2 nörondan, 3. katman 3 nörondan, vb. oluştuğunda "uzantı" mimarisi üzerinde yapılan eğitim şu komik ve bir o kadar da ilginç seti vermiştir: EURUSD optimizasyon dönemindeki setin sonuçları diğer dolar çiftlerinde de tamamen aynıdır: EURUSD'de 2021 için optimizasyon
2021 için GBPUSD üzerinde test
2021 için AUDUSD üzerinde test
2021 için NZDUSD üzerinde test
Neden sadece meraklılar? Çünkü bu ölü bir set, öncesinde ya da sonrasında çalışmıyor. Ancak, aralarında bir miktar korelasyon olmasına rağmen , her bir çiftin fiyatlandırmasının halafarklı olduğu göz önüne alındığında, aynı dönemde birkaç dolar çifti üzerinde çalıştığı gerçeği.
İlk katman 1 nörondan, ardından 2. katman 2 nörondan, 3. katman 3 nörondan, vb. oluştuğunda "uzantı" mimarisi üzerinde eğitim, böyle komik ve yine de ilginç bir set verdi: EURUSD optimizasyon dönemindeki setin sonuçları, diğer dolar çiftlerinde de tamamen aynıdır: EURUSD'de 2021 için optimizasyon
2021 için GBPUSD üzerinde test
2021 için AUDUSD üzerinde test 2021 için NZDUSD üzerinde test Neden sadece meraklılar? Evet, çünkü bu ölü bir set, öncesinde veya sonrasında çalışmıyor. Ancak, aralarında bir miktar korelasyon olmasına rağmen , her bir çiftin fiyatlandırmasının halafarklı olduğu göz önüne alındığında, aynı dönemde birkaç dolar çifti üzerinde çalıştığı gerçeği.
Hayır, bu farklı.
Euro hariç hepsinde, sondaki bakiyenin üçte biri aynı yerdedir.