Создать статью
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)
В этой статье рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой - алгоритм поиска системой зарядов (CSS). Цель этой статьи - представить новый алгоритм оптимизации, основанный на принципах физики и механики.
Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)
Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)
Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Стохастический диффузионный поиск (Stochastic Diffusion Search, SDS)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Стохастический диффузионный поиск (Stochastic Diffusion Search, SDS)
В статье рассматривается стохастический диффузионный поиск, SDS, это очень мощный и эффективный алгоритм оптимизации, основанный на принципах случайного блуждания. Алгоритм позволяет находить оптимальные решения в сложных многомерных пространствах, обладая высокой скоростью сходимости и способностью избегать локальных экстремумов.
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
Предлагаю Вам познакомиться с ещё одним направлением в области обучения с подкреплением. Оно называется обучением с подкреплением, направленное на достижение целей (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). В этом подходе агент обучается достигать различных целей в определенных сценариях.
Теория категорий в MQL5 (Часть 14): Функторы с линейным порядком
Теория категорий в MQL5 (Часть 14): Функторы с линейным порядком
Эта статья из серии статей о реализации теории категорий в MQL5 посвящена функторам. Мы исследуем, как линейный порядок может быть отображен на множестве благодаря функторам при рассмотрении двух множеств данных, между которыми на первый взгляд отсутствует всякая связь.
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Обучение полезных навыков без явной функции вознаграждения является одной из основных задач в иерархическом обучении с подкреплением. Ранее мы уже познакомились с 2 алгоритмами решения данной задачи. Но вопрос полноты исследования окружающей среды остается открытым. В данной статье демонстрируется иной подход к обучению навыком. Использование которых напрямую зависит от текущего состояния системы.
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики
В предыдущей статье мы познакомились с методом DIAYN, который предлагает алгоритм изучения разнообразных навыков. Использование полученных навыкает может быть использовано различных задач. Но подобные навыки могут быть довольно непредсказуемы, что может осложнить из использование. В данной статье мы рассмотрим алгоритм обучения предсказуемых навыков.
Теория категорий в MQL5 (Часть 13): События календаря со схемами баз данных
Теория категорий в MQL5 (Часть 13): События календаря со схемами баз данных
В статье рассматривается, как схемы баз данных могут быть включены для классификации в MQL5. Мы кратко рассмотрим, как концепции схемы базы данных могут сочетаться с теорией категорий при идентификации текстовой (строковой) информации, имеющей отношение к торговле. В центре внимания будут находиться события календаря.
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию
Продолжаем тему исследования окружающей среды в моделях обучения с подкреплением. И данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм Go-Explore, который позволяет эффективно исследовать окружающую среду на стадии обучения модели.
Нейросети — это просто (Часть 38): Исследование с самоконтролем через несогласие (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Нейросети — это просто (Часть 38): Исследование с самоконтролем через несогласие (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Одной из основных проблем обучения с подкреплением является исследование окружающей среды. Ранее мы уже познакомились с методом исследования на базе внутреннего любопытства. Сегодня я предлагаю посмотреть на ещё один алгоритм — исследование через несогласие.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Тасующий алгоритм прыгающих лягушек (Shuffled Frog-Leaping, SFL)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Тасующий алгоритм прыгающих лягушек (Shuffled Frog-Leaping, SFL)
Статья представляет подробное описание алгоритма прыгающих лягушек (SFL) и его возможности в решении задач оптимизации. SFL-алгоритм вдохновлен поведением лягушек в естественной среде и предлагает новый подход к оптимизации функций. SFL-алгоритм является эффективным и гибким инструментом, способным обрабатывать разнообразные типы данных и достигать оптимальных решений.
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели
Статья описывает иерархические модели обучения, которые предлагают эффективный подход к решению сложных задач машинного обучения. Иерархические модели состоят из нескольких уровней, каждый из которых отвечает за различные аспекты задачи.
Нейросети — это просто (Часть 40): Подходы к использованию Go-Explore на большом объеме данных
Нейросети — это просто (Часть 40): Подходы к использованию Go-Explore на большом объеме данных
В данной статье обсуждается применение алгоритма Go-Explore на протяжении длительного периода обучения, так как стратегия случайного выбора действий может не привести к прибыльному проходу с увеличением времени обучения.
Теория категорий в MQL5 (Часть 12): Порядок
Теория категорий в MQL5 (Часть 12): Порядок
Статья является частью серии о реализации графов средствами теории категорий в MQL5 и посвящена отношению порядка (Order Theory). Мы рассмотрим два основных типа упорядочения и исследуем, как концепции отношения порядка могут поддерживать моноидные множества при принятии торговых решений.
Нейросети — это просто (Часть 54): Использование случайного энкодера для эффективного исследования (RE3)
Нейросети — это просто (Часть 54): Использование случайного энкодера для эффективного исследования (RE3)
Каждый раз, при рассмотрении методов обучения с подкреплением, мы сталкиваемся с вопросом эффективного исследования окружающей среды. Решение данного вопроса часто приводит к усложнению алгоритма и обучению дополнительных моделей. В данной статье мы рассмотрим альтернативный подход к решению данной проблемы.
Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения
Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения
По мере обучения модели на базе буфера воспроизведения опыта текущая политика Актера все больше отдаляется от сохраненных примеров, что снижает эффективность обучения модели в целом. В данной статье мы рассмотрим алгоритм повышения эффективности использования образцов в алгоритмах обучения с подкреплением.
Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)
Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)
В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.
Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках
Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках
Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.
Теория категорий (Часть 9): Действия моноидов
Теория категорий (Часть 9): Действия моноидов
Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. В статье рассматриваются действия моноидов (monoid actions) как средство преобразования моноидов, описанных в предыдущей статье, для увеличения областей их применения.
Представления частотной области временных рядов: Спектральная функция
Представления частотной области временных рядов: Спектральная функция
В этой статье мы рассмотрим методы, связанные с анализом временных рядов в частотной области. Также будет уделено внимание пользе изучения спектральных функций временных рядов при построении прогностических моделей. Кроме того, мы обсудим некоторые многообещающие перспективы анализа временных рядов в частотной области с использованием дискретного преобразования Фурье (ДПФ).
Популяционные алгоритмы оптимизации: Электромагнитный алгоритм (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Электромагнитный алгоритм (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)
Статья описывает принципы, методы и возможности применения Электромагнитного алгоритма EM в различных задачах оптимизации. EM-алгоритм является эффективным инструментом оптимизации, способным работать с большими объемами данных и многомерными функциями.
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Часть 3): Управление файлами CSV(II)
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Часть 3): Управление файлами CSV(II)
Данный материал - полное руководство по созданию класса в MQL5 для эффективного управления CSV-файлами. Вы поймете, как реализуются методы открытия, записи, чтения и преобразования данных и как можно использовать их для хранения и доступа к информации. Кроме того, мы обсудим ограничения и важнейшие аспекты использования такого класса. Это ценный материал для тех, кто хочет научиться обрабатывать CSV-файлы в MQL5.
Нейросети — это просто (Часть 48): Методы снижения переоценки значений Q-функции
Нейросети — это просто (Часть 48): Методы снижения переоценки значений Q-функции
В предыдущей статье мы познакомились с методом DDPG, который позволяет обучать модели в непрерывном пространстве действий. Однако, как и другие методы Q-обучения, DDPG склонен к переоценки значений Q-функции. Эта проблема часто приводит к обучению агента с неоптимальной стратегией. В данной статье мы рассмотрим некоторые подходы преодоления упомянутой проблемы.
Машинное обучение и Data Science (Часть 13): Анализируем финансовый рынок с помощью метода главных компонент (PCA)
Машинное обучение и Data Science (Часть 13): Анализируем финансовый рынок с помощью метода главных компонент (PCA)
Попробуем качественно улучшить анализ финансовых рынков с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Узнаем, как этот метод может помочь выявлять скрытые закономерности в данных, определять скрытые рыночные тенденции и оптимизировать инвестиционные стратегии. В этой статье мы посмотрим, как метод PCA дает новую перспективу для анализа сложных финансовых данных, помогая увидеть идеи, которые мы упустили при использовании традиционных подходов. Дает ли применение метода PCA на данных финансовых рынков конкурентное преимущество и поможет ли быть на шаг впереди?
Теория категорий в MQL5 (Часть 3)
Теория категорий в MQL5 (Часть 3)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гармонический поиск (Harmony Search — HS)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гармонический поиск (Harmony Search — HS)
Сегодня изучим и протестируем мощнейший алгоритм оптимизации - гармонический поиск (HS), который инспирирован процессом поиска идеальной звуковой гармонии. И какой же алгоритм теперь лидер в нашем рейтинге?
Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения
Нейросети — это просто (Часть 43): Освоение навыков без функции вознаграждения
Проблема обучения с подкреплением заключается в необходимости определения функции вознаграждения, которая может быть сложной или затруднительной для формализации, и для решения этой проблемы исследуются подходы, основанные на разнообразии действий и исследовании окружения, которые позволяют обучаться навыкам без явной функции вознаграждения.
Матрицы и векторы в MQL5: функции активации
Матрицы и векторы в MQL5: функции активации
В данной статье мы опишем только один из аспектов машинного обучения - функции активации. В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона вычисляет значение выходного сигнала на основе значений входного сигнала или набора входных сигналов. Мы покажем, что находится "под капотом".
Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены
Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены
Пример использования перцептрона как самодостаточного средства предсказания цены. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник и результаты его оптимизации.
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения
Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.
Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры
Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Оборачиваем ONNX-модели в классы
Оборачиваем ONNX-модели в классы
Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.
Машинное обучение и Data Science (Часть 12): Можно ли выигрывать на рынке с помощью самообучающихся нейронных сетей?
Машинное обучение и Data Science (Часть 12): Можно ли выигрывать на рынке с помощью самообучающихся нейронных сетей?
Наверняка многим надоели постоянные попытки предсказать фондовый рынок. Хотели бы вы иметь хрустальный шар, который бы помогал принимать более обоснованные инвестиционные решения? Самообучающиеся нейронные сети могут стать таким решением. В этой статье мы посмотрим, могут ли такие мощные алгоритмы помочь «оседлать волну» и перехитрить фондовый рынок. Анализируя огромные объемы данных и выявляя закономерности, самообучающиеся нейронные сети могут делать прогнозы, которые зачастую более точны, чем прогнозы от трейдеров. Давайте посмотрим, можно ли использовать эти передовые технологии, чтобы принимать разумные инвестиционные решения и зарабатывать больше.
Теория категорий в MQL5 (Часть 4): Интервалы, эксперименты и композиции
Теория категорий в MQL5 (Часть 4): Интервалы, эксперименты и композиции
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана описать некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)
Нейросети — это просто (Часть 36): Реляционные модели обучения с подкреплением (Relational Reinforcement Learning)
В рассмотренных ранее моделях обучения с подкреплением мы использовали различные варианты сверточных сетей, которые способны идентифицировать различные объекты в исходных данных. Основное преимущество сверточных сетей в способности идентифицировать объекты вне зависимости от их расположением. В тоже время, сверточные сети не всегда справляются с различными деформациями объектов и шумом. Но эти проблемы способна решить реляционная модель.