Neuraaliverkko

Mikä on hermoverkko?

Neuraaliverkko on sarja algoritmeja, jotka pyrkivät tunnistamaan taustalla olevat suhteet tietojoukossa prosessin avulla, joka jäljittelee tapaa, jolla ihmisaivot toimivat. Tässä mielessä hermoverkoilla tarkoitetaan hermosysteemejä, joko orgaanisia tai keinotekoisia.

Neuroverkot voivat mukautua muuttuviin tuloihin; joten verkko tuottaa parhaan mahdollisen tuloksen ilman, että sinun tarvitsee suunnitella uudelleen tulostuskriteerejä. Neuroverkkojen käsite, jonka juuret ovat tekoälyssä, on saamassa nopeasti suosiota kaupankäyntijärjestelmien kehityksessä.

Neuraaliverkkojen perusteet

Rahoitusmaailman hermoverkot auttavat kehittämään sellaisia prosesseja kuin aikasarjaennusteet, algoritminen kaupankäynti , arvopaperien luokittelu, luottoriskien mallinnus sekä omistusoikeudellisten indikaattoreiden ja hintajohdannaisten rakentaminen.

Hermoverkko toimii samalla tavalla kuin ihmisen aivojen hermoverkko. "Neuroni" hermoverkossa on matemaattinen funktio, joka kerää ja luokittelee tietoa tietyn arkkitehtuurin mukaan. Verkosto muistuttaa suuresti tilastollisia menetelmiä, kuten käyrän sovitusta ja regressioanalyysiä.

Hermoverkko sisältää kerroksia toisiinsa kytkettyjä solmuja. Jokainen solmu tunnetaan perceptronina ja on samanlainen kuin moninkertainen lineaarinen regressio. Perceptron syöttää moninkertaisen lineaarisen regression tuottaman signaalin aktivointifunktioon, joka voi olla epälineaarinen.

Monikerroksinen Perceptron

Monikerroksisessa perceptronissa (MLP) perceptronit on järjestetty toisiinsa liittyviin kerroksiin. Syöttökerros kerää syöttökuvioita. Lähtökerroksessa on luokituksia tai lähtösignaaleja, joihin tulokuvioita voidaan yhdistää. Sillä kuviot voivat edustaa tai olla edustamatta vakuuksien määriä tai määriä potentiaaliset tuotokset voivat olla "osta", "pidä" tai "myy".

Piilotetut kerrokset hienosäätävät syötteen painotuksia, kunnes hermoverkon virhemarginaali on minimaalinen. Oletetaan, että piilotetut kerrokset ekstrapoloivat sisääntulodatan keskeisiä piirteitä, joilla on ennustevoimaa lähtöjen suhteen. Tämä kuvaa piirteiden erottamista, joka suorittaa samanlaisen hyödyn kuin tilastolliset tekniikat, kuten pääkomponenttianalyysi.

Neuraaliverkkojen sovellus

Neuraaliverkkoja käytetään laajasti, ja niillä on sovelluksia rahoitustoimintoihin, yrityssuunnitteluun, kaupankäyntiin, liiketoimintaanalytiikkaan ja tuotteiden ylläpitoon. Neuroverkot ovat myös saaneet laajaa käyttöä yrityssovelluksissa, kuten ennuste- ja markkinointitutkimusratkaisuissa, petosten havaitsemisessa ja riskien arvioinnissa.

Neuraaliverkko arvioi hintatietoja ja paljastaa mahdollisuuksia tehdä kauppapäätöksiä data-analyysin perusteella. Verkot voivat erottaa hienovaraisia epälineaarisia keskinäisiä riippuvuuksia ja malleja, joita muut teknisen analyysin menetelmät eivät pysty. Tutkimusten mukaan hermoverkkojen tarkkuus osakkeiden hintaennusteissa vaihtelee. Jotkut mallit ennustavat oikeat osakekurssit 50–60 prosenttia ajasta, kun taas toiset ovat tarkkoja 70 prosentissa kaikista tapauksista. Jotkut ovat väittäneet, että 10 prosentin tehokkuuden parannus on kaikki mitä sijoittaja voi vaatia neuroverkoilta.

Aina tulee olemaan tietojoukkoja ja tehtäväluokkia, jotka voidaan paremmin analysoida käyttämällä aiemmin kehitettyjä algoritmeja. Algoritmilla ei ole niinkään väliä; se on hyvin valmisteltu syöttötieto kohdistetusta indikaattorista, joka lopulta määrittää hermoverkon menestystason.

##Kohokohdat

• Neuroverkkojen menestys pörssikurssien ennustamisessa vaihtelee.

• Sellaisenaan ne muistuttavat aivoissa olevia hermosolujen ja synapsien yhteyksiä.

• Neuroverkot ovat sarja algoritmeja, jotka jäljittelevät eläimen aivojen toimintaa tunnistaakseen suhteita valtavien tietomäärien välillä.

• Niitä käytetään erilaisissa rahoituspalvelujen sovelluksissa ennustamisesta ja markkinointitutkimuksesta petosten havaitsemiseen ja riskien arviointiin.

• Neuraaliverkot, joissa on useita prosessikerroksia tunnetaan "syvinä" verkoina ja niitä käytetään syväoppimisalgoritmeihin

##UKK

Mitkä ovat hermoverkon komponentit?

Siinä on kolme pääkomponenttia: syöttö myöhemmin, käsittelykerros ja tulostuskerros. Syötteitä voidaan painottaa eri kriteerien perusteella. Prosessointikerroksessa, joka on piilossa näkyviltä, on solmuja ja yhteyksiä näiden solmujen välillä, joiden on tarkoitus olla analogisia eläimen aivojen neuronien ja synapsien kanssa.

Mikä on toistuva hermoverkko?

Toistuva neuroverkko on verkko, joka on sovitettu analysoimaan aikasarjadataa, tapahtumahistoriaa tai ajallista järjestystä.

Mikä on konvoluutiohermoverkko?

Konvoluutiohermoverkko on verkko, joka on sovitettu visuaalisen datan, kuten digitaalisten kuvien tai valokuvien, analysointiin ja tunnistamiseen.

Mikä on syvä hermoverkko?

Syvä hermoverkko, joka tunnetaan myös nimellä syväoppimisverkko, on alkeellisimmillaan sellainen, jossa on kaksi tai useampia käsittelykerroksia.