如何正确形成NS的输入值。 - 页 29

[TheXpert]

sergeev писал (а)>>

套用一句话，我们可以说，这里证明了一个事实，即有可能得到一个线性可分离的市场分类。

我自己，在读了一些关于不可能用线性网络做"排他性或"的聪明书后，认为不可能用线性网络做市场（因为这个逻辑原因，市场比简单的 "排他性或 "要复杂得多:）。

也许不是这样呢？也许尤里是对的？而且我们不需要涮一堆关于非线性的书，只需要用飞机打败一切？

对于任何问题都可以得到线性可分离分类。

但你必须自己寻找模式，并根据这些模式形成输入，而非线性透视仪可以自己找到模式。

正如我在上面写的 -- 如果你用线性透视仪得到了积极的结果，你就不需要了，规则已经被找到了。

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好吧，那么线性/非线性的问题就结束了。

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网络模板。在一个单独的线程中运行（CWinThread）。

尚未完成的版本，如愿以偿。没有线程中断控制。

文件操作的逻辑实现不佳。

代码上有很多不正确的评论。

15.07.08

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通过计时器从工作流程中读取数据（以便不加载不必要的数据）。
带入指针，从工作流中读取信息（以减少副本数量）。
绘制均方根误差的函数（查看网络如何 "旅行 "到局部最小值）。
增加了停止计算和保存当前权重到文件的按钮。
添加了正常的评论

16.08.08

[oncemore]

sergeev писал (а)>>
通过定时器从工作流中进行读取（以避免数据过载）。
引入指针，从工作流中读取信息（以减少副本的数量）。
绘制均方根误差的功能（查看网络如何通过局部最小值 "旅行"）。
增加了停止计算和保存当前权重到文件的按钮。
添加了正常的评论

16.08.08

谢尔盖耶夫-阿列克谢令人羡慕的多产性!

[TheXpert]

Sart писал (а)>>

阿列克谢-谢尔盖耶夫令人羡慕的多产性!

+1 :)

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1.通过头文件在MetaTrader和VC++之间进行了或多或少的正常交流。
- CreatePattern - 创建输入、输出向量文件，同时将有关图案数量和输出/产出尺寸的信息写进文件头。
- 然后VC++读取并在自身创建类似的数组。在网格处理后，它创建了一个名称相同但类型为.wgh的文件，其中记录了网格的权重、阈值和网格模型标题（层数、它们的尺寸）
- NeuroInd.mq4指标（NeuroIndP） - 它读取权重文件并在自身建立类似的模型，现在使用与CreatePattern相同的算法，通过条形图并给这个网格输入。该指标建立了输出向量。NeuroIndP - 读取相同的内容，但显示入口点。

CreatePattern脚本和NeuroInd的输入向量算法相同，但不同的是，NeuroInd的输入向量的维度可能不同（取决于我们决定如何处理网络）。我们应该尝试以某种方式普及这种算法，并把它放在一个单独的文件中（例如放在<InputPatternAlg.mqh>中）。这样一来，只有它能在这个综合体中被改变。
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2.我已经摆脱了VC++类结构中的中间CLayers（我认为这是一个错误：）+我们稍微节省了内存+网格计算算法与指标中的计算 算法重合）。

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我对网络的工作越多，就越意识到重要的不是输入，而是输入-输出 对。来自StatBars第一页的文章在这方面将非常 "有助于学习"。还注意到，如果输出是连续的而不是二进制的，近似的速度会更快，而且可能更好。(少数不连贯和重复的进出配对）。

输入原则上没有问题。一个正方形的破折号（如5个周期，每个周期5个值）给出唯一的非重复输入。

至于输出方面...

我用(Up-Dn)/(Up+Dn)的比例测试了输出。它很快就适合了。

唯一的缺点是，该比率没有给出Up和Dn的绝对值的近似概念，这将是理想的:)无论是10/20还是50/100，都没有区别。

如果我们只是输出一个简单的Up-Dn（了解价格偏差的大小和方向），然后用正切进行压缩，结果发现出现了数值的饱和。

(我应该马上说，我使用的是弧切而不是线性压缩，因为我不想寻找和绑定最大值）。

可以用系数除以（Up-Dn）来降低饱和度值，那么饱和度就会出现在大的数值上，这已经是很少的了，不会有大的重复性和不一致性。

另一个选择是，只为改变Up和Dn而尝试单独的网络。

我想知道是否有人有其他产出？

[Artem Titarenko]

sergeev писал (а)>>

我对网络的工作越多，就越意识到重要的不是输入，而是输入-输出 对。来自StatBars第一页的文章在这方面将非常 "有助于学习"。还注意到，如果输出是连续的而不是二进制的，近似的速度会更快，而且可能更好。(少数不连贯和重复的进出配对）。

输入原则上没有问题。一个正方形的破折号（如5个周期，每个周期5个值）给出唯一的非重复输入。

至于输出方面...

我测试了输出上的（Up-Dn）/（Up+Dn）比率。它很快就收敛了。

唯一的缺点是--这个比率没有给出Up和Dn的绝对值的近似概念，这将是理想的:)无论是10/20还是50/100，都没有区别。

如果我们只是输出一个简单的Up-Dn（了解价格偏差的大小和方向），然后用正切进行压缩，结果发现出现了数值的饱和。

(我应该马上说，我使用的是弧切而不是线性压缩，因为我不想寻找和绑定最大值）。

可以用系数除以（Up-Dn）来降低饱和度值，那么饱和度就会出现在大的数值上，这已经是很少的了，不会有大的重复性和不一致性。

作为另一种选择，可能有必要分别尝试只改变Up和Dn的网络。

我想知道是否有人有其他产出？

你是否在每个栏位输入某种输入矢量，并要求在每个栏位有一个输出？

[Artem Titarenko]

这个版本的MPS稍好一些，但还是不能满足你的需要，即短线后面是长线，反之亦然。