Nevrale nettverket
Hva er et nevralt nettverk?
Et nevralt nettverk er en serie algoritmer som forsøker å gjenkjenne underliggende forhold i et sett med data gjennom en prosess som etterligner måten den menneskelige hjernen fungerer på. I denne forstand refererer nevrale nettverk til nevronsystemer, enten organiske eller kunstige i naturen.
Nevrale nettverk kan tilpasse seg skiftende input; slik at nettverket genererer best mulig resultat uten å måtte redesigne utdatakriteriene. Konseptet med nevrale nettverk, som har sine røtter i kunstig intelligens, vinner raskt popularitet i utviklingen av handelssystemer.
Grunnleggende om nevrale nettverk
Nevrale nettverk, i finansverdenen, bistår i utviklingen av slike prosesser som tidsserieprognoser, algoritmisk handel , verdipapirklassifisering, kredittrisikomodellering og konstruksjon av proprietære indikatorer og prisderivater.
Et nevralt nettverk fungerer på samme måte som menneskehjernens nevrale nettverk. Et "nevron" i et nevralt nettverk er en matematisk funksjon som samler inn og klassifiserer informasjon i henhold til en bestemt arkitektur. Nettverket har en sterk likhet med statistiske metoder som kurvetilpasning og regresjonsanalyse.
Et nevralt nettverk inneholder lag med sammenkoblede noder. Hver node er kjent som perceptron og ligner på en multippel lineær regresjon. Perceptronen mater signalet produsert av en multippel lineær regresjon inn i en aktiveringsfunksjon som kan være ikke-lineær.
Flerlags perceptron
I et flerlags perceptron (MLP) er perceptroner ordnet i sammenkoblede lag. Inndatalaget samler inn inputmønstre. Utgangslaget har klassifikasjoner eller utgangssignaler som inngangsmønstre kan kartlegges til. For, mønstrene kan eller ikke representerer mengder av mengder eller mengder av sikkerhet potensielle utganger kan være "kjøp", "hold" eller "selg".
Skjulte lag finjusterer inngangsvektingen til det nevrale nettverkets feilmargin er minimal. Det antas at skjulte lag ekstrapolerer fremtredende trekk i inngangsdataene som har prediktiv kraft angående utdataene. Dette beskriver funksjonsekstraksjon, som oppnår et verktøy som ligner på statistiske teknikker som hovedkomponentanalyse.
Anvendelse av nevrale nettverk
Nevrale nettverk er mye brukt, med applikasjoner for finansiell drift, bedriftsplanlegging, handel, forretningsanalyse og produktvedlikehold. Nevrale nettverk har også fått utbredt bruk i forretningsapplikasjoner som prognose- og markedsundersøkelsesløsninger, svindeloppdagelse og risikovurdering.
Et nevralt nettverk evaluerer prisdata og avdekker muligheter for å ta handelsbeslutninger basert på dataanalysen. Nettverkene kan skille subtile ikke-lineære gjensidige avhengigheter og mønstre som andre metoder for teknisk analyse ikke kan. Ifølge forskning er nøyaktigheten til nevrale nettverk i å lage prisspådommer for aksjer forskjellig. Noen modeller spår de riktige aksjekursene 50 til 60 prosent av tiden, mens andre er nøyaktige i 70 prosent av alle tilfeller. Noen har hevdet at en 10 prosent forbedring i effektivitet er alt en investor kan be om fra et nevralt nettverk.
Det vil alltid være datasett og oppgaveklasser som kan analyseres bedre ved å bruke tidligere utviklede algoritmer. Det er ikke så mye algoritmen som betyr noe; det er de godt forberedte inndataene på den målrettede indikatoren som til slutt bestemmer suksessnivået til et nevralt nettverk.
##Høydepunkter
– Suksessen til nevrale nettverk for prediksjon av aksjekurser varierer.
– Som sådan har de en tendens til å ligne forbindelsene til nevroner og synapser som finnes i hjernen.
– Nevrale nettverk er en serie algoritmer som etterligner operasjonene til en dyrehjerne for å gjenkjenne sammenhenger mellom enorme mengder data.
– De brukes i en rekke applikasjoner innen finansielle tjenester, fra prognoser og markedsundersøkelser til svindeloppdagelse og risikovurdering.
- Nevrale nettverk med flere prosesslag er kjent som "dyp" nettverk og brukes til dype læringsalgoritmer
##FAQ
Hva er komponentene i et nevralt nettverk?
Det er tre hovedkomponenter: en input senere, et behandlingslag og et utgangslag. Inndataene kan vektes ut fra ulike kriterier. Innenfor prosesseringslaget, som er skjult for visning, er det noder og forbindelser mellom disse nodene, ment å være analoge med nevronene og synapsene i en dyrehjerne.
Hva er et tilbakevendende nevralt nettverk?
Et tilbakevendende nevralt nettverk er et som er tilpasset for å analysere tidsseriedata, hendelseshistorie eller tidsmessig rekkefølge.
Hva er et konvolusjonelt nevralt nettverk?
Et konvolusjonelt nevralt nettverk er et som er tilpasset for å analysere og identifisere visuelle data som digitale bilder eller fotografier.
Hva er et dypt nevralt nettverk?
Også kjent som et dypt læringsnettverk, et dypt nevralt nettverk, på sitt mest grunnleggende, er et som involverer to eller flere prosesseringslag.
