Как правильно сформировать входные значения для НС. - страница 29

Линейно-разделимую классификацию можно получить для ЛЮБОЙ задачи.

НО для этого надо самому искать закономерности и исходя из них формировать входы, в то время как нелинейный персептрон сам может найти закономерности.

Как я уже писал выше -- если получены положительные результаты с линейным персептроном -- он нафек не нужен, правила уже найдены.

Ну, тогда вопрос по линейным/нелинейным считаю закрытым.

Шаблон сети. Работает в отдельном потоке (CWinThread). 

Версия еще не доделана как хотелось бы. Нет контроля прерывания потока.

Плохо реализована логика файловых операций.

Много неправлильных комментариев к коду.

15.07.08

Сделал считывание из потока информации через таймер (чтоб не грузить лишние данные)
Прикуртил считывание информации с рабочего потока через указатели (для уменьшения числа копирований)
Сделал функцию построения графика среднеквадратичной ошибки (посмотреть как происходит "путешествие" сети по локальным минимумам)
Добавил кнопку остановки вычислений и скидывания текущих весов в файл.
Добавил нормальные коментарии

16.08.08

Завидная плодовитость у Сергеева Алексея !

+1 :)

1. Cделал более-менее нормальный обмен между MetaTrader и VC++ через заголовки.
- CreatePattern - создает файл входных, выходных векторов, также записывает в заголовок информацию про количество шаблонов и размерности выходов/выходов.
- Далее VC++ читает и создает аналогичную массивы у себя. После обработки сеткой он создает файл того же имени, но с типом .wgh, куда записывает веса сети, порогов и в заголовок модели сети (число слоев, их размерности)
- Индикатор NeuroInd.mq4 (NeuroIndP) - читает файл весов и строит аналогичную модель у себя и теперь таким же алгоритмом как и CreatePattern проходит по барам и дает этой сетке входы. Индикатор строит выходной вектор. NeuroIndP - читает также, но показывает точки входа.

Скрипт CreatePattern и индюк NeuroInd "связаны" между собой одинаковыми алгоритмами подачи входных векторов за той лишь разницей, что в NeuroInd может быть другая размерность входного вектора (в зависимости как мы решили обработать сетью). Надо попытаться как-нибудь универсализировать этот алгоритм и вынести его в отдельный файл (например в <InputPatternAlg.mqh>). Таким образом в этом комплексе можно будет менять только его.
-----------
2. В структуре классов VC++ избавился от промежуточного CLayers (на мой взгляд это было ошибкой :) + мы чуток экономим память + алгоритм расчета сетки полность совпадает с алгоритмом расчета в индикаторе).

Чем больше работаю с сетью, тем больше понимаю, что важны не столько входы, сколько пара вход-выход. В этом отношении очень "полезны для научения" будут статьи с первой стараницы от StatBars. Также заметил, что если выход не бинарный, а непрерывный, то аппроксимация проходит быстрее и вероятно качественнее. (мало противоречивых и повторяющихся пар in-out).

Со входами в принципе все нормально. Квадрат из машек (например 5 периодов по 5 значений в периоде) дают уникальные неповторяющиеся входы. 

А вот выходы...

Тестил на выходе отношение (Up-Dn)/(Up+Dn). Сходится быстро.

Единственный недостаток - это отношение не дает приблизительно знать абсолютную величину Up и Dn, а хотелось бы :) Ему все равно что 10/20 что 50/100

Если же давать на выход просто Up-Dn (чтоб знать величину отклонения цены и в какую сторону), а затем сжать арктангенсом, то получается что происходит насыщение значений.

(сразу скажу что применяю арктангенс, а не линейное сжатие, так как не хотелось бы искать и привязываться к максимумам).

Можно для уменьшения значения насыщения делить (Up-Dn) на коэфициент, тогда насыщение будет происходить на больших значениях, которые уже будут редко встречаться и не будет большой повторяемости и противоречивости.

Еще как вариант наверно нужно попробовать отдельно сети только для изменения Up и для Dn. 

Интересно, есть ли у кого другие выходы?

Вы на каждом баре подаёте какой то входной вектор, и на каждом требуете выход?

Эта версия MPS уже чуть лучше, но всё равно ещё не то что надо, нужна замкнутость, т.е. после Short идёт Long, и наоборот.