Rangkaian neural
Apakah Rangkaian Neural?
Rangkaian saraf ialah satu siri algoritma yang berusaha untuk mengenali hubungan asas dalam satu set data melalui proses yang meniru cara otak manusia beroperasi. Dalam pengertian ini, rangkaian saraf merujuk kepada sistem neuron, sama ada secara organik atau buatan.
Rangkaian saraf boleh menyesuaikan diri dengan perubahan input; jadi rangkaian menjana hasil yang terbaik tanpa perlu mereka bentuk semula kriteria output. Konsep rangkaian saraf, yang berakar umbi dalam kecerdasan buatan, semakin popular dalam pembangunan sistem perdagangan.
Asas Rangkaian Neural
Rangkaian saraf, dalam dunia kewangan, membantu dalam pembangunan proses seperti ramalan siri masa, perdagangan algoritma , klasifikasi sekuriti,. pemodelan risiko kredit, dan membina penunjuk proprietari dan derivatif harga.
Rangkaian saraf berfungsi sama seperti rangkaian saraf otak manusia. "neuron" dalam rangkaian saraf ialah fungsi matematik yang mengumpul dan mengelaskan maklumat mengikut seni bina tertentu. Rangkaian ini mempunyai persamaan yang kuat dengan kaedah statistik seperti pemasangan lengkung dan analisis regresi.
Rangkaian saraf mengandungi lapisan nod yang saling berkaitan. Setiap nod dikenali sebagai perceptron dan serupa dengan regresi linear berganda. Perceptron menyuap isyarat yang dihasilkan oleh regresi linear berganda ke dalam fungsi pengaktifan yang mungkin bukan linear.
Perceptron Berbilang Lapisan
Dalam perceptron berbilang lapisan (MLP), perceptron disusun dalam lapisan yang saling berkaitan. Lapisan input mengumpul corak input. Lapisan keluaran mempunyai klasifikasi atau isyarat keluaran yang boleh dipetakan oleh corak input. Kerana, corak mungkin atau mungkin tidak mewakili kuantiti kuantiti atau kuantiti keselamatan keluaran berpotensi boleh menjadi "beli," "tahan" atau "jual."
Lapisan tersembunyi memperhalusi pemberat input sehingga margin ralat rangkaian saraf adalah minimum. Adalah dihipotesiskan bahawa lapisan tersembunyi mengekstrapolasi ciri penting dalam data input yang mempunyai kuasa ramalan mengenai output. Ini menerangkan pengekstrakan ciri, yang mencapai utiliti yang serupa dengan teknik statistik seperti analisis komponen utama.
Aplikasi Rangkaian Neural
Rangkaian saraf digunakan secara meluas, dengan aplikasi untuk operasi kewangan, perancangan perusahaan, perdagangan, analisis perniagaan dan penyelenggaraan produk. Rangkaian saraf juga telah mendapat penggunaan meluas dalam aplikasi perniagaan seperti ramalan dan penyelesaian penyelidikan pemasaran, pengesanan penipuan dan penilaian risiko.
Rangkaian saraf menilai data harga dan mencungkil peluang untuk membuat keputusan perdagangan berdasarkan analisis data. Rangkaian boleh membezakan kesalingbergantungan tak linear yang halus dan corak kaedah analisis teknikal yang lain tidak boleh. Menurut penyelidikan, ketepatan rangkaian saraf dalam membuat ramalan harga untuk saham adalah berbeza. Sesetengah model meramalkan harga saham yang betul 50 hingga 60 peratus sepanjang masa, manakala yang lain tepat dalam 70 peratus daripada semua keadaan. Ada yang berpendapat bahawa peningkatan 10 peratus dalam kecekapan adalah semua yang pelabur boleh minta daripada rangkaian saraf.
Akan sentiasa ada set data dan kelas tugas yang dianalisis dengan lebih baik dengan menggunakan algoritma yang dibangunkan sebelum ini. Bukan algoritma yang penting; ia adalah data input yang disediakan dengan baik pada penunjuk yang disasarkan yang akhirnya menentukan tahap kejayaan rangkaian saraf.
##Sorotan
Kejayaan rangkaian neural untuk ramalan harga pasaran saham berbeza-beza.
Oleh itu, ia cenderung menyerupai sambungan neuron dan sinaps yang terdapat di dalam otak.
Rangkaian saraf ialah satu siri algoritma yang meniru operasi otak haiwan untuk mengenali hubungan antara sejumlah besar data.
Ia digunakan dalam pelbagai aplikasi dalam perkhidmatan kewangan, daripada peramalan dan penyelidikan pemasaran kepada pengesanan penipuan dan penilaian risiko.
Rangkaian saraf dengan beberapa lapisan proses dikenali sebagai rangkaian "dalam" dan digunakan untuk algoritma pembelajaran mendalam
##Soalan Lazim
Apakah Komponen Rangkaian Neural?
Terdapat tiga komponen utama: input kemudian, lapisan pemprosesan, dan lapisan output. Input mungkin ditimbang berdasarkan pelbagai kriteria. Dalam lapisan pemprosesan, yang tersembunyi dari pandangan, terdapat nod dan sambungan antara nod ini, yang dimaksudkan untuk menjadi analog dengan neuron dan sinaps dalam otak haiwan.
Apakah Rangkaian Neural Berulang?
Rangkaian saraf berulang ialah rangkaian yang disesuaikan untuk menganalisis data siri masa, sejarah peristiwa atau susunan temporal.
Apakah Rangkaian Neural Konvolusi?
Rangkaian saraf konvolusi adalah rangkaian yang disesuaikan untuk menganalisis dan mengenal pasti data visual seperti imej atau gambar digital.
Apakah Rangkaian Neural Dalam?
Juga dikenali sebagai rangkaian pembelajaran mendalam, rangkaian saraf dalam, pada asasnya, ialah rangkaian yang melibatkan dua atau lebih lapisan pemprosesan.
