Sieć neuronowa
Co to jest sieć neuronowa?
Sieć neuronowa to szereg algorytmów, które starają się rozpoznać leżące u podstaw relacje w zbiorze danych poprzez proces, który naśladuje sposób działania ludzkiego mózgu. W tym sensie sieci neuronowe odnoszą się do systemów neuronów o charakterze organicznym lub sztucznym.
Sieci neuronowe mogą dostosowywać się do zmieniających się danych wejściowych; dzięki czemu sieć generuje najlepszy możliwy wynik bez konieczności przeprojektowywania kryteriów wyjściowych. Koncepcja sieci neuronowych, wywodząca się ze sztucznej inteligencji, szybko zyskuje popularność w rozwoju systemów transakcyjnych.
Podstawy sieci neuronowych
Sieci neuronowe w świecie finansów pomagają w rozwoju takich procesów jak prognozowanie szeregów czasowych, handel algorytmiczny,. klasyfikacja papierów wartościowych, modelowanie ryzyka kredytowego, konstruowanie własnych wskaźników i instrumentów pochodnych cenowych.
Sieć neuronowa działa podobnie do sieci neuronowej ludzkiego mózgu. „Nuron” w sieci neuronowej to funkcja matematyczna, która zbiera i klasyfikuje informacje zgodnie z określoną architekturą. Sieć jest bardzo podobna do metod statystycznych, takich jak dopasowywanie krzywych i analiza regresji.
Sieć neuronowa zawiera warstwy połączonych ze sobą węzłów. Każdy węzeł jest znany jako perceptron i jest podobny do wielokrotnej regresji liniowej. Perceptron wprowadza sygnał wytworzony przez wielokrotną regresję liniową do funkcji aktywacji, która może być nieliniowa.
Perceptron wielowarstwowy
W perceptronie wielowarstwowym (MLP) perceptrony są ułożone w połączonych ze sobą warstwach. Warstwa wejściowa gromadzi wzorce wejściowe. Warstwa wyjściowa zawiera klasyfikacje lub sygnały wyjściowe, na które mogą być mapowane wzorce wejściowe. Ponieważ wzory mogą, ale nie muszą przedstawiać ilości lub ilości papierów wartościowych potencjalnymi wyjściami mogą być „kup”, „wstrzymaj” lub „sprzedaj”.
Ukryte warstwy precyzyjnie dostrajają wagi wejściowe, aż margines błędu sieci neuronowej będzie minimalny. Postawiono hipotezę, że warstwy ukryte ekstrapolują istotne cechy danych wejściowych, które mają moc predykcyjną w odniesieniu do wyników. Opisuje ekstrakcję cech, która zapewnia użyteczność podobną do technik statystycznych, takich jak analiza głównych składowych.
Zastosowanie sieci neuronowych
Sieci neuronowe są szeroko stosowane z aplikacjami do operacji finansowych, planowania przedsiębiorstwa, handlu, analityki biznesowej i konserwacji produktów. Sieci neuronowe zyskały również szerokie zastosowanie w zastosowaniach biznesowych, takich jak rozwiązania do prognozowania i badań marketingowych, wykrywanie oszustw i ocena ryzyka.
Sieć neuronowa ocenia dane cenowe i odkrywa możliwości podejmowania decyzji handlowych na podstawie analizy danych. Sieci potrafią rozróżniać subtelne nieliniowe współzależności i wzorce, których nie potrafią inne metody analizy technicznej. Według badań dokładność sieci neuronowych w prognozowaniu cen akcji jest różna. Niektóre modele przewidują prawidłowe ceny akcji od 50 do 60 procent przypadków, podczas gdy inne są dokładne w 70 procentach wszystkich przypadków. Niektórzy twierdzą, że 10-procentowa poprawa wydajności to wszystko, o co inwestor może poprosić sieć neuronową.
Zawsze będą zestawy danych i klasy zadań, które można lepiej analizować za pomocą opracowanych wcześniej algorytmów. Liczy się nie tyle algorytm ; to dobrze przygotowane dane wejściowe dotyczące docelowego wskaźnika ostatecznie określają poziom sukcesu sieci neuronowej.
##Przegląd najważniejszych wydarzeń
Sukces sieci neuronowych w przewidywaniu cen giełdowych jest różny.
Jako takie mają tendencję do przypominania połączeń neuronów i synaps znajdujących się w mózgu.
Sieci neuronowe to szereg algorytmów, które naśladują operacje mózgu zwierząt w celu rozpoznawania związków między ogromnymi ilościami danych.
Są wykorzystywane w różnych zastosowaniach w usługach finansowych, od prognozowania i badań marketingowych po wykrywanie oszustw i ocenę ryzyka.
Sieci neuronowe z kilkoma warstwami procesu są znane jako sieci „głębokie” i są wykorzystywane w algorytmach głębokiego uczenia
##FAQ
Jakie są składniki sieci neuronowej?
Istnieją trzy główne składniki: później wejście, warstwa przetwarzania i warstwa wyjściowa. Dane wejściowe mogą być ważone na podstawie różnych kryteriów. W ukrytej przed wzrokiem warstwie przetwarzania znajdują się węzły i połączenia między tymi węzłami, które mają być analogiczne do neuronów i synaps w mózgu zwierzęcia.
Co to jest cykliczna sieć neuronowa?
Rekurencyjna sieć neuronowa to taka, która jest przystosowana do analizowania danych szeregów czasowych, historii zdarzeń lub porządkowania czasowego.
Co to jest splotowa sieć neuronowa?
Konwolucyjna sieć neuronowa to sieć przystosowana do analizy i identyfikacji danych wizualnych, takich jak obrazy cyfrowe lub fotografie.
Co to jest głęboka sieć neuronowa?
Głęboka sieć neuronowa, znana również jako sieć głębokiego uczenia, w swojej najbardziej podstawowej formie obejmuje dwie lub więcej warstw przetwarzania.
