"新神经 "是MetaTrader 5平台的一个开源神经网络引擎项目。 - 页 4

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Figar0:

(当然，这里一切都很清楚，除了一件事--这与NS有什么关系？）

在我看来，测试将由不同的人进行，对测试的分析也将由不同的人进行，不仅是在世界的不同地方--为了排除项目 工作中的额外变量，我建议将其作为一个固定的组成部分。

[Roman Chernyaev]

我不太明白神经网络将如何实现：作为顾问、图书馆，还是其他什么。

我提议如下。

1.建立一个经典EA/图书馆的数据库。为这些EA/库中的每一个分配一个ID、名称或哈希值，以便我们能够将它们彼此区分开来。

2.当从该数据库优化专家顾问/库时，优化结果 会尝试从数据库（集中式或分布式）加载。如果数据库中没有该EA的优化结果，则该EA会像往常一样被优化，其优化结果会被加载到数据库。

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无线电波器。

我不太明白两个MA的ATC是如何与神经网络联系起来的。我明白，经典的EA将以某种棘手的方式进行优化。我提议如下。

1.做一个经典专家顾问的基础。作为一个经典的EA，我们可以采取一个由向导生成的EA。对于这些EA中的每一个，指定一个ID、名称或计算哈希值，以便我们能够将EA彼此区分开来。

在向导中，EA 是原始的，信号模块有问题，我现在不能把选择放在那里，如果在测试前不解决这种情况，就会有很多不确定的因素，例如--网络故障--或者EA的代码？关于MA的代码可以在这里做，如果不是每隔一秒，那么每隔三秒就可以检查。

[TheXpert]

gpwr:

谷歌 "稀疏编码 "和 "压缩传感"，以及Olshausen和Fields关于稀疏网的工作和他们的追随者。这是个宝库。作为深度信念网（DBN）基础的受限玻尔兹曼机（RBM）和卷积网络也因其多功能性而获得了大量的欢迎。

你能简单地告诉我们后者的情况吗？它们在哪里被使用呢？链接是好的，但我现在就是无法处理它们。

[Andrey Dik]

我认为我们不应该进入 "丛林"， Figar0是正确的。你不应该追逐新事物，否则这场比赛将永远不会结束。

我们应该坚持使用经典的网络类型，那些由 TheXpert发出的声音。而当库（如何称呼项目的最终版本？）将被带到一个工作状态，你可以进行无限的改进。

[TheXpert]

如果能做一个快速处理矩阵的库就更好了...我有些怀疑它在MQL5中是否能很好地工作......

[TheXpert]

是的，我提议该项目 应允许使用系统DLLs

[Renat Fatkhullin]

TheXpert:
是的，我建议在项目中允许系统DLLs。

这将是一个真正的问题。

我们特别计划将这个库完全做成源代码，并将其包含在终端中，这样就可以编写安全的专家。

DLL的加入扼杀了大众市场，尽管它开辟了一个狭窄的特殊解决方案的利基。

[TheXpert]

雷纳特。

关键词是系统性，我认为，这很好。

[Renat Fatkhullin]

TheXpert。
关键字是系统，这在我看来是正常的。

没有 "安全系统 "DLLs。

它们都很危险，而且都是臃肿的软件--造成堆栈故障，然后进行攻击，这是基本的。