الاستاذ وضاح العطار منذ سنتين تقريبا صمم شبكة عصبية وصمم له برنامج للتدريب للتوقع اتجاة العملة لساعة مستقبلية ( كان العمل قاصر علي اليورو دولار والباوند دولار)صالحة لمد 12 ساعة قادمة
واقتبس من كلامة مايلي :
استاذ وضاح العطار ((((المواصفات الفنية للشبكة العصبية لتوقع الأسعار المستقبلية :
- تعتمد هذه الشبكة العصبية على أسعار الإغلاقات فقط لفريم الساعة .
- عدد المدخلات كل مرة هو 240 مدخل وتمثل عشرة أيام تقريبا .
- عدد قيم إغلاقات الساعات التي تتدرب عليها الشبكة هو 10000 قيمة إغلاق ساعة سابقة .
- عدد المخرجات واحد فقط وهو السعر المتوقع لساعة مستقبلية .
- عدد طبقات الشبكة ثلاث طبقات : طبقة المداخل - طبقة داخلية مخفية - طبقة المخرج .
- عدد خلايا الطبقة المخفية ثلاثون خلية .
- نوع الشبكة متعددة الطبقات ذات تغذية أمامية وخلفية .
- نوع تابع التفعيل Sigmoidal .شرح أكثر :
اعتمدت هذه الشبكة على قيم الإغلاق فقط ولم تعتمد على أي قيم مؤشر آخر .
وببساطة هذا بسبب أن المؤشرات أصلا تعتمد على أسعار الإغلاقات نفسها .
للشبكة كما قلنا طبقة مخفية داخلية واحدة ولا داعي لعدد أكبر من الطبقات المخفية فهي لن تعطي كفاءة أكبر للشبكة بل تزيد بشدة زمن التدريب بدون داعي يذكر .
وجود هذه الطبقة هام جدا للشبكة لحصر أكبر عدد من الحلول الممكنة ومعرفتها .)))
انا اردت فقط ان اوضح هذه المحاولة