文章 "从头开始采用 MQL 语言进行深度神经网络编程" 新评论 MetaQuotes 2022.02.01 12:11 新文章 从头开始采用 MQL 语言进行深度神经网络编程已发布: 本文旨在教导读者如何从头开始采用 MQL4/5 语言构建深度神经网络。 从神经网络的基本单元开始:单个神经元。 在本文中,我将专注于深度神经网络中所用神经元类型的不同部分,尽管神经元类型之间最大的区别通常是激活函数。 人工神经元,松散地模仿人脑中的神经元,简单地担负数学计算。 如同我们的神经元,当它受到足够的刺激时就会触发。 神经元把输入数据进行组合,这些数据含有一组或放大或抑制输入的系数或权重,从而为尝试学习任务的算法分配意义重大的输入。 在下一张图片中,可以看到神经元活动的各个部分: 作者:Anddy Cabrera Ronghua Hu 2022.02.17 05:50 #1 难得的好文章,谢谢分享。 深度学习确实是做交易的一种好方法,唯一的问题就是异常数据造成的影响 AI的时代来了 Yu Zhang 2023.03.08 07:40 #2 深度网络参数以外部变量的形式,灵活性太差。 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
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本文旨在教导读者如何从头开始采用 MQL4/5 语言构建深度神经网络。
从神经网络的基本单元开始:单个神经元。 在本文中,我将专注于深度神经网络中所用神经元类型的不同部分,尽管神经元类型之间最大的区别通常是激活函数。
人工神经元,松散地模仿人脑中的神经元,简单地担负数学计算。 如同我们的神经元,当它受到足够的刺激时就会触发。 神经元把输入数据进行组合,这些数据含有一组或放大或抑制输入的系数或权重,从而为尝试学习任务的算法分配意义重大的输入。 在下一张图片中,可以看到神经元活动的各个部分:
作者:Anddy Cabrera