Лучший Форекс-брокер – компания «Альпари». Более 3 млн. клиентов из 150 стран. На рынке – с 1998 года. Выгодные торговые условия, ECN-счета с доступом к межбанковской ликвидности и мгновенным исполнением, 48 валютных пар, металлы спот, CFD на товарные фьючерсы, фондовые индексы и криптовалюты, положительные отзывы реальных трейдеров.
Книги по Forex и биржевой торговле
Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика

В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей. Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих специальностей вузов.

Один из лучших Форекс-брокеров «Forex4you» «AMarkets» – Форекс-брокер с максимальным процентом успешных клиентов
Один из лучших Форекс-брокеров – компания «ForexClub». На рынке – с 1997 года. Более 30 международных наград за развитие торговых терминалов и достижения в области финансовой аналитики, более 100 офисов в различных странах мира, более 50 эффективных учебных курсов. Есть клиенты, заработавшие более $1 млн. прибыли.

ПРИЛОЖЕНИЯ К ОБЩИМ НЕЛИНЕЙНЫМ ЗАДАЧАМ ОПТИМИЗАЦИИ

До сих пор в обсуждении предполагалось, что мы корректируем веса в традиционных искусственных нейронных сетях. Фактически, однако, это есть лишь некоторый частный случай. Эти статистические методы носят значительно более общий характер и способны решать множество задач нелинейной оптимизации.

Нелинейная оптимизационная задача включает множество независимых переменных, детерминистским образом связанных с значением целевой функции. Целью является нахождение такого множества значений независимых переменных, которое минимизирует (или максимизирует) целевую функцию. Рассмотрим, например, нахождение минимума функции F{x) = 3х3 + 6х2 – 2х + 3.

Здесь имеется единственная независимая переменная х, управляющая значением целевой функции F(x), которая должна быть минимизирована. Эта простая функция легко минимизируется с помощью методов дифференциального исчисления, однако минимизировать подобным образом более сложные функции от большого числа переменных может оказаться затруднительным.

Во многих практических ситуациях функциональная связь между независимыми переменными и целевой функцией неизвестна и фактически не может быть известной. Сложный химический процесс может не иметь адекватной математической модели. Единственными измеряемыми величинами могут быть «выход», «качество», «цена» и т. д., которые являются неизвестными функциями от большого числа таких независимых переменных, как температура, время и характеристики сырья.

Подобная задача может решаться следующим образом:

1. Система наблюдается и собираются данные для составления обучающего множества. Каждый элемент обучающего множества состоит из замеров во время наблюдений и включает значения всех входов (входной вектор) и всех выходов (выходной вектор).

2. Сеть обучается на этом обучающем множестве. Обучение состоит из предъявления входного вектора, вычисления выходного вектора, сравнивания выходного вектора с входным вектором, полученным в процессе наблюдений, и коррекции весов, минимизирующей разность между ними. Каждый входной вектор предъявляется по очереди, и сеть частично обучается. После большого числа предъявлении входных векторов сеть сойдется к решению, которое минимизирует разность между желаемыми и измеренными выходами системы. Фактически сеть строит внутреннюю модель неизвестной системы. Если обучающее множество достаточно велико, сеть сходится к точной модели системы. Если сети предъявить некоторый входной вектор, отличный от любого из векторов, предъявленных при обучении, то полностью обученная сеть выдаст тот же самый выходной вектор, что и настоящая система.

3. Максимизируется целевая функция. Целевая функция выходов должна быть сконструирована таким образом, чтобы выражать степень «удовлетворительности» результата. Теперь входы становятся переменными для обученной сети. Они подстраиваются с помощью того же самого обучающего алгоритма, который применялся для выставления весов на шаге 2, однако используются для максимизации целевой функции.


Знаете ли Вы, что: Вы можете выиграть от $20 до $250 в конкурсе «Formula FX» от Альпари, заняв призовые места с 1-го по 20-е. Для участия необходим реальный счет, пополненный не менее чем на $20. Победитель может снять призовую сумму в любой момент времени без каких-либо ограничений.


Торгуйте нефтью, а также еще более чем 200 инструментами через лучшего Форекс-брокера – компанию «ForexClub». На рынке – с 1997 года. Минимальный депозит – от $10.

Во многих случаях могут присутствовать ограничения, накладываемые задачей. Например, может быть невозможно физически брать значения переменных вне некоторого диапазона. Эти ограничения (которые могут быть сложными выражениями) могут быть легко учтены отбрасыванием на шаге 3 любого изменения входной переменной, которое нарушает ограничение.

Это обобщение метода стохастической оптимизации позволяет его использовать для широкого круга оптимизационных задач. Можно применять и другие методы, но стохастический метод позволяет преодолеть трудности, обусловленные локальными минимумами, с которыми сталкивается метод обратного распространения и другие методы градиентного спуска. К сожалению, вероятностная природа процесса обучения может приводить к большому времени сходимости. Использование методов псевдотеплоемкости может существенно уменьшить это время, но процесс все равно остается медленным.

Яндекс.Метрика
Лучшие брокеры:
Лучший Форекс-брокер «Альпари»
Очень хороший Форекс-брокер «Forex Club»
Еще один очень хороший Форекс-брокер «Forex4you»
Содержание Далее
«AMarkets» – Форекс-брокер с максимальным процентом успешных клиентов Forex: пять шагов к успешному трейдингу Один из лучших Форекс-брокеров «Forex4you»