UDC 004.38.032.26

O. V. Konyukhova، K. S. Lappochna

O. V. Konukhova، K. S. Lapochkina

استفاده از شبکه های عصبی در اقتصاد و ارتباط استفاده از آنها در تهیه پیش بینی بودجه کوتاه مدت

استفاده از شبکه های عصبی در اقتصاد و فوری استفاده از آنها با ارائه یک پیش بینی کوتاه مدت بودجه

این مقاله توصیف استفاده از شبکه های عصبی در اقتصاد است. فرایند پیش بینی بودجه فدراسیون روسیه و ارتباط استفاده از شبکه های عصبی برای جمع آوری بودجه کوتاه مدت در نظر گرفته شده است.

کليدواژگان: اقتصاد، بودجه فدراسیون روسیه، پیشگویی بودجه، شبکه های عصبی، الگوریتم های ژنتیکی.

در این مقاله کاربرد شبکه های عصبی در اقتصاد شرح داده شده است. فرآیند پیش بینی بودجه فدراسیون روسیه از شبکه های عصبی روسیه برای تهیه بودجه کوتاه مدت در نظر گرفته شده است.

کليدواژگان: اقتصاد، بودجه فدراسیون روسیه، پیش بینی بودجه، شبکه های عصبی، الگوریتم های ژنتیکی.

4) گروه بندی خودکار امکانات.

یکی از تلاش های جالب برای ایجاد یک مکانیسم برای اقتصاد افسردگی منطقی متعلق به انگلیسی Cybernetics Stafford Biiru. آنها به کسانی که به اصول شناخته شده مدیریت، بر اساس مکانیسم های نوروفیزیولوژیک تبدیل شده بودند پیشنهاد شد. مدل های سیستم های تولید به عنوان روابط بسیار پیچیده بین ورودی ها (موضوعات منابع) داخلی، عناصر نامرئی و خروجی ها (نتایج) مورد توجه قرار گرفتند. ورودی های مدل ها به اندازه کافی شاخص های عمومی را ارائه می دهند، که اصلی آن به سرعت نشان دهنده میزان تولید تولید خاص، نیاز ضروری به منابع و عملکرد است. راه حل های ارائه شده به طور موثر توسط این نوع سیستم ها پس از این که چگونه تمام گزینه های این وضعیت یافت شد و مورد بحث قرار گرفت. بهترین راه حل اکثر آراء شرکت کننده در بحث مدیران و کارشناسان شرکت می کنند. برای این منظور، سیستم دارای یک اتاق موقعیتی مجهز به ابزار فنی مناسب است. رویکرد به ایجاد سیستم مدیریت پیشنهاد شده توسط S. BIR برای کنترل نه تنها توسط انجمن های تولید بزرگ، مانند شرکت فولاد، بلکه اقتصاد 70 سالگی نیز موثر بود.

اصول مشابه در روش حسابداری گروهی از استدلال (دانشگاه دولتی مسکو) توسط Cybernetic اوکراین برای مدل سازی اقتصاد انگلستان موفق استفاده شد. همراه با اقتصاددانان (پارک ها و غیره)، بیش از دوصد متغیرهای مستقل را که بر درآمد ناخالص تأثیر می گذارد، ارائه شده است، آنها توسط چندین (پنج تا شش) عوامل اصلی نشان داده شده اند که با درجه بالایی از دقت، ارزش خروجی را تعیین می کند متغیر. بر اساس این مدل ها، گزینه های مختلفی برای اقتصاد به منظور افزایش رشد اقتصادی در استانداردهای پس انداز مختلف، سطح تورم و بیکاری توسعه یافت.

روش پیشنهادی حسابداری گروهی از استدلال ها بر اساس اصل خود سازماندهی مدل های پیچیده، به ویژه سیستم های اقتصادی است و به شما اجازه می دهد تا وابستگی های پیچیده پنهان را در داده هایی که با روش های آماری استاندارد شناسایی نشده اند، تعیین کنید. این روش با موفقیت توسط A. و Ivakhnenko برای ارزیابی وضعیت اقتصاد و پیش بینی توسعه آن در کشورهایی مانند ایالات متحده، انگلستان، بلغارستان و آلمان مورد استفاده قرار گرفت. تعداد زیادی از متغیرهای مستقل (از پنجاه تا دو صد)، توصیف وضعیت اقتصاد و تأثیر درآمد ناخالص در کشورهای مورد مطالعه، استفاده می شود. بر اساس تجزیه و تحلیل این متغیرها با استفاده از روش حسابداری گروهی از استدلال، عوامل اصلی، عوامل مهم تشخیص داده شد، با درجه بالایی از دقت تعیین مقدار متغیر خروجی (درآمد ناخالص).

مطالعات در این جهت، تأثیر بر توسعه روش های شبکه عصبی به شدت مورد استفاده در زمان های اخیر به دلیل توانایی آنها برای استخراج تجربه و دانش از یک توالی کوچک طبقه بندی شده است. شبکه های عصبی پس از آموزش در چنین توالی ها قادر به حل وظایف پیچیده غیر قابل بحث هستند، زیرا کارشناسان بر اساس دانش و شهود آنها ساخته شده اند. این مزایا به ویژه در اقتصاد فتح قابل توجه است، که عدم انطباق نرخ توسعه مشخصه، نرخ تورم مختلف، مدت زمان کمی، و همچنین ناقص و ناسازگاری دانش در مورد پدیده های اقتصادی است.

کار به طور گسترده ای شناخته شده است، که به طور موفقیت آمیز اصول خودکفایی مدل های سیستم های پیچیده اقتصادی را برای ساخت یک شبکه عصبی در حل مشکلات تجزیه و تحلیل و مدل سازی توسعه اقتصاد Mordovia و منطقه Penza اعمال کرد.

مثال مشخصه کاربرد موفقیت آمیز محاسبات عصبی در مدیریت ریسک اعتباری بخش مالی. همانطور که می دانید، قبل از صدور وام، بانک ها توسط محاسبات پیچیده آماری در مورد قابلیت اطمینان مالی وام گیرنده به منظور ارزیابی احتمال تلفات خود از بازپرداخت اواخر بودجه انجام می شود. چنین محاسباتی معمولا بر اساس ارزیابی تاریخ اعتبار، پویایی توسعه شرکت، ثبات شاخص های اساسی مالی خود و بسیاری از عوامل دیگر است. یک بانک آمریکایی به طور گسترده شناخته شده، روش محاسبات عصبی را مورد آزمایش قرار داده است و نتیجه گرفت که همان کار در محاسبات این نوع سریعتر و دقیق تر حل می شود. به عنوان مثال، در یکی از موارد برآورد 100 هزار حساب بانکی سیستم جدیدبر اساس محاسبات عصبی ساخته شده است، بیش از 90٪ از عدم پرداخت کنندگان بالقوه تعیین شده است.

یکی دیگر از مناطق بسیار مهم استفاده از محاسبات عصبی در پیش بینی بخش مالی وضعیت در بازار سهام. رویکرد استاندارد به این وظیفه بر اساس یک مجموعه ثابت ثابت از "قوانین بازی" است که در طول زمان به دلیل تغییرات در شرایط جریان در بورس اوراق بهادار، اثربخشی خود را از دست می دهد. علاوه بر این، سیستم های ساخته شده بر اساس این رویکرد، برای شرایطی که نیاز به تصمیم گیری فوری دارند، خیلی کم است. به همین دلیل است که شرکت های اصلی ژاپنی در بازار اوراق بهادار تصمیم گرفتند روش محاسبات عصبی را اعمال کنند. در سیستم معمولی بر اساس شبکه عصبی، اطلاعات توسط حجم کل 33 سال فعالیت تجاری چندین سازمان، از جمله گردش مالی، ارزش قبلی سهام، سطح درآمد و غیره معرفی شد. خود شواهد در نمونه های واقعی سیستم شبکه عصبی دقت پیش بینی بیشتر و سرعت بهتر را نشان داد: در مقایسه با رویکرد آماری، بهبودی در عملکرد به طور کلی 19٪ بهبود یافت.

یکی از پیشرفته ترین تکنیک های محاسبات عصبی، الگوریتم های ژنتیکی است که تکامل موجودات زنده را تقلید می کند. بنابراین، آنها می توانند به عنوان یک بهینه ساز پارامترهای شبکه عصبی استفاده شوند. یک سیستم مشابه برای پیش بینی نتایج قراردادها برای اوراق بهادار بلند مدت افزایش قابلیت اطمینان در ایستگاه کاری خورشیدی در هیل ساموئل مدیریت سرمایه گذاری شده است. هنگام مدل سازی چندین استراتژی داوطلب، 57٪ دقت را در پیش بینی جهت حرکت بازار به دست آورد. در شرکت بیمه TSB بیمه عمومی (نیوپورت) از روش مشابهی برای پیش بینی میزان خطر در هنگام بیمه وام های خصوصی استفاده می کند. این شبکه عصبی خود یادگیری اطلاعات آماری بر وضعیت بیکاری در کشور است.

علیرغم این واقعیت که بازار مالی در روسیه هنوز تثبیت نشده است و از دیدگاه ریاضی استدلال می کند، مدل آن تغییر می کند، که به دلیل یک دست، با انتظار معادن تدریجی بازار اوراق بهادار و افزایش سهم است از بازار سهام مرتبط با جریان سرمایه گذاری به عنوان داخلی، بنابراین سرمایه خارجی، و از سوی دیگر - با بی ثباتی یک دوره سیاسی، پس از همه، شما می توانید ظاهر شرکت هایی را که نیاز به استفاده از روش های آماری غیر از سنتی، و همچنین ظاهر در محصولات نرم افزاری و تجهیزات کامپیوتر Neuropackets برای تقلید از شبکه های عصبی در رایانه های سری IBM و حتی متخصصان تخصصی بر اساس Neurochip سفارشی ساخته شده است.

به طور خاص، در روسیه، یکی از اولین نوروموکرهای قدرتمند برای استفاده مالی، در حال حاضر با موفقیت کار می کند - CNAPS PC / 128 بر اساس Neurobis 4th of Captive Solutions. به گفته شرکت "تورا مرکز"، در میان سازمان ها با استفاده از شبکه های عصبی برای حل وظایف خود، بانک مرکزی، وزارت اورژانس، بازرسی مالیاتی، بیش از 30 بانک و بیش از 60 شرکت مالی. برخی از این سازمان ها قبلا نتایج فعالیت های خود را در زمینه استفاده از Neurocomputer منتشر کرده اند.

از پیش آمده از آن پیروی می کند که در حال حاضر استفاده از شبکه های عصبی در تهیه پیش بینی بودجه کوتاه مدت، یک موضوع فوری برای تحقیق است.

در نتیجه، لازم به ذکر است که استفاده از شبکه های عصبی در تمام زمینه های فعالیت های انسانی، از جمله در زمینه کاربرد مالی، در حال افزایش است، به طور جزئی به عنوان مورد نیاز و به دلیل فرصت های گسترده ای برای برخی، به دلیل اعتبار برای دیگران، حرکت می کند و به دلیل برنامه های جالب برای سوم.

کتابشناسی - فهرست کتب

1. قانون فدرال RF تاریخ 01.01.2001 (با تغییر 2001/01/01) "در پیش بینی دولت و برنامه های توسعه اجتماعی و اقتصادی فدراسیون روسیه" [متن]

2. Bir S. شرکت مغز [متن] / S. Bir. - متر: رادیو و ارتباطات، 1993. - 524 پ.

3. Galyushkin، Neurocomputers در فعالیت های مالی [متن] /. - Novosibirsk: Science، 2002. - 215С.

4. مدل پیش بینی مولر [متن] /، - کیف: تکنیک، 1985. - 225 پ.

5. پخت و پز، روش های پیش بینی در فرآیند بودجه [متن] / / / / / مجله الکترونیکی مجله امور مالی، 2011. - شماره 3 (19) - ص. 71 - 78.

6. Rutkovskaya M.، Plinsky L. شبکه های عصبی، الگوریتم ژنتیک و سیستم های فازی: در هر. با لهستانی [متن] / M. Rutkovskaya، L. Plinssky -: خط گرم - Telecom، 20C.

7.، صرفه جویی در راه حل های شبکه های عصبی پیچیدگی بهینه [متن] /، // اتوماسیون و فن آوری های مدرن، 1998. - شماره 4 - ص. 38-43.

موسسه آموزشی دولتی فدرال آموزش عالی حرفه ای " دانشگاه ایالتی - تدریس و مجموعه های علمی و تولید "، عقاب

نامزد علوم فنی، دانشیار، دانشیار گروه اطلاعاتی "سیستم های اطلاعاتی"

پست الکترونیکی: ***** @ *** ru

لپه Kristina Sergevna

موسسه آموزشی دولتی فدرال آموزش عالی حرفه ای "دانشگاه ایالتی - آموزش و جامع علمی و تولید"، Orel

گروه دانشجویی 11-PI (متر)

وزارت کشاورزی

فدراسیون روسیه

fgbou vpo "دولت Voronezh

دانشگاه کشاورزی امپراتور پیتر من »

وزارت اطلاعات امنیت

و مدل سازی سیستم های کشاورزی

پروژه دوره

در موضوع : "طراحی یک سیستم اطلاعات خودکار برای تجزیه و تحلیل کارایی شرکت ها (در مثال: شرکت های منطقه Kalacheevsky منطقه Voronezh و شرکت ها

"OOO SP" مزرعه قبیله ای قبیله ای "Ocherodnyskoye") "

انجام شده: دانشجو BF-2-7 (BE)

Maksimova A.I.

رهبر: دستیار

Mistukova S.V.

voronezh

مقدمه .. 3

1 شبکه های عصبی در اقتصاد .. 4

1.1 مفاهیم و پایه های شبکه های مصنوعی عصبی .. 4

1.2 خواص و طبقه بندی شبکه های عصبی .. 6

1.3 انواع معماری شبکه عصبی. هشت

1.4 استفاده از شبکه های عصبی در وظایف اقتصادی .. 11

2 طراحی یک سیستم اطلاعات خودکار برای تجزیه و تحلیل کارایی شرکت ها (بر روی نمونه ای از شرکت های منطقه Kalacheevsky منطقه Voronezh و شرکت LLC SP "Raidensky" Raidensky ". 17

2.1 یادداشت توضیحی .. 17

2.2 فرم های طراحی اسناد. هجده

2.3 اطلاعات و مدل منطقی. 22

2.4 سیستم اطلاعات الگوریتم عملکرد .. 25

2.5 دستورالعمل برای کاربر. 26

نتیجه گیری و پیشنهادات .. 30

فهرست ادبیات مورد استفاده ... 32

برنامه های کاربردی .. 33.

معرفی

شبکه های عصبی یک تکنولوژی محاسباتی جدید و بسیار امیدوار کننده هستند که رویکردهای جدیدی را برای مطالعه وظایف پویا در زمینه اقتصادی فراهم می کند. در ابتدا، شبکه های عصبی فرصت های جدیدی را در زمینه شناخت تصاویر باز کردند، سپس آماری و بر مبنای روش های هوش مصنوعی تصمیم گیری و حل مشکلات در زمینه اقتصاد به این امر اضافه شد.

توانایی مدل سازی فرآیندهای غیر خطی، کار با داده های نجیب و سازگاری، امکان استفاده از شبکه های عصبی را قادر می سازد تا یک کلاس گسترده ای از وظایف را حل کنند. در چند سال گذشته، بسیاری بر اساس شبکه های عصبی توسعه یافته است سیستم های نرم افزاری برای برنامه های کاربردی در مسائلی مانند عملیات در بازار کالا، ارزیابی ورشکستگی بانک، ارزیابی اعتبار، کنترل سرمایه گذاری، وام.

هدف این پروژه دوره توسعه یک سیستم اطلاعات خودکار برای تجزیه و تحلیل کارایی شرکت ها است.

هنگام ایجاد AIS، برای تجزیه و تحلیل کارایی شرکت ها، وظایف زیر باید حل شود:

1. مفهوم، خواص، طبقه بندی، انواع و استفاده اقتصادی از شبکه های عصبی را در نظر بگیرید.

2. ترکیب و عملکرد سیستم های اطلاعاتی خودکار را بررسی کنید. کاوش پایه های نظری طراحی AIS؛

3. کار یادگیری با انواع اصلی اعمال شده نرم افزارمورد استفاده برای اجرای AIS؛

4. طراحی فرم های ورودی، مدارک متوسط \u200b\u200bو خروجی؛

5. ساخت یک مدل اطلاعات و منطقی؛

6. ایجاد یک الگوریتم برای عملکرد؛

7. دستورالعمل های کاربر را ایجاد کنید.

در طول دوره دوره دوره، چنین روش های علمی به عنوان مدل سازی، توضیحات، تجزیه و تحلیل، سنتز، محاسبه روش استفاده می شود.

ابزار فنیبرای پیاده سازی هدف - کامپیوتر شخصی با عمل استفاده می شود سیستم ویندوز XP، صفحه کلید و ماوس.

AIS در پردازنده جدول MS Excel توسعه یافت. شرح کار انجام شده در پردازنده متن مایکروسافت وورد.

شبکه های عصبی در اقتصاد

شکل. 13.12. شکل. 13.13. شکل. 13.14. شکل. 13.15. شکل. 13.16. شکل. 13.17. شکل. 13.18. شکل. 13.19. شکل. 13.20. شکل. 13.21. شکل. 13.22. شکل. 13.23. شکل. 13.24. شکل. 13.25. شکل. 13.26. شکل. 13.28. طرح کلی پردازش داده ها

تمرین روزانه بازارهای مالی در یک تناقض جالب با دیدگاه علمی است، که بر اساس آن تغییرات در قیمت دارایی های مالی فورا رخ می دهد، بدون هیچ گونه تلاش به طور موثر منعکس کننده تمام اطلاعات موجود است. وجود صدها متر از بازار، معامله گران و مدیران سهام، که کار خود را به دست آوردن سود، نشان می دهد که شرکت کنندگان در بازار سهم خاصی را به اطلاعات عمومی می رسانند. علاوه بر این، از آنجا که این کار گران است، حجم اطلاعات ارائه شده باید قابل توجه باشد.

وجود صدها متر از بازار، معامله گران و مدیران سهام در بازارهای مالی نشان می دهد که همه آنها اطلاعات مالی را پردازش می کنند و تصمیم می گیرند.

پاسخ به سوال این است که به احتمال زیاد در بازارهای مالی به طور خاص در بازارهای مالی مطرح می شود و از اطلاعاتی استفاده می کند که می تواند سود حاصل شود. مطالعات تقریبا همیشه نشان می دهد که هیچ استراتژی تجاری پایدار به سود ثابت نمی دهد، و این در هر صورت، بنابراین اگر هزینه های ساخت معاملات نیز توجه شود. همچنین به خوبی شناخته شده است که شرکت کنندگان در بازار (و کل بازار به طور کلی) می توانند تصمیمات کاملا متفاوت را بر اساس اطلاعات مشابه یا حتی بدون تغییر تصمیم بگیرند.

شرکت کنندگان در بازار در کار خود، ظاهرا محدود به قوانین تصمیم گیری ثروتمند نیستند و چندین سناریو از عمل دارند و آنچه از آنها آغاز می شود، گاهی اوقات به نشانه های Invisite خارجی بستگی دارد. یکی از رویکردهای احتمالی به رایانه های اطلاعاتی چند بعدی و اغلب غیر خطی بازار مالی، تقلید نمونه هایی از رفتار شرکت کنندگان در بازار، با استفاده از روش های هوش مصنوعی مانند سیستم های متخصص یا شبکه های عصبی است.

تلاش های زیادی برای مدل سازی فرایندهای تصمیم گیری با این روش ها صرف شد. با این حال معلوم شد که سیستم های متخصص در شرایط دشوار به خوبی کار می کنند تنها زمانی که سیستم در داخل ثابت داخلی ذاتی است (به عنوان مثال، زمانی که هر بردار ورودی یک پاسخ واحد وجود دارد که در طول زمان تغییر نمی کند). تحت این شرح تا حدودی، وظایف طبقه بندی جامع یا توزیع وام مناسب است، اما به نظر می رسد کاملا غیرقابل انکار برای بازارهای مالی با تغییرات ساختاری مداوم آنها است. در مورد بازارهای مالی، به سختی می توان استدلال کرد که ممکن است به دست آوردن کامل یا حداقل به میزان قابل توجهی از دانش کافی از این موضوع، در حالی که برای سیستم های متخصص با الگوریتم های مبتنی بر قوانین، این یک نیاز طبیعی است.

شبکه های عصبی فرصت های کاملا جدید برای بانک ها و سایر موسسات مالی ارائه می دهند که طبق ماهیت فعالیت های آنها، باید مشکلات را در شرایط دانش پیشین کوچک در مورد محیط زیست حل کنند. ماهیت بازارهای مالی به طرز چشمگیری به دلیل تضعیف کنترل، خصوصی سازی و ظهور ابزارهای مالی جدید، به طور چشمگیری تغییر می کند، بازارهای ملی به جهان ادغام شدند و در اکثر بخش های بازار آزادی معاملات مالی افزایش یافت. بدیهی است، پایه های مدیریت ریسک و درآمد خود را نمی توان شکست داد تا تغییرات را انجام دهد، زیرا امکان تنوع و استراتژی های حفاظت از ریسک فراتر از شناخت تغییر کرده است.

یکی از کاربردهای شبکه های عصبی برای تعدادی از بانک های پیشرو، مشکل تغییر در موقعیت دلار آمریکا در بازار ارز خارجی با تعداد زیادی از شاخص های هدف بدون تغییر بود. امکانات چنین کاربردی با این واقعیت که پایگاه های زیادی از داده های اقتصادی وجود دارد، تسهیل می شود، زیرا مدل های پیچیده همیشه در مورد اطلاعات غرق می شوند.

نقل قول های اوراق قرضه و داوری یک منطقه دیگر است که در آن وظایف گسترش و کاهش خطر، تفاوت در نرخ بهره و نقدینگی، عمق و نقدینگی بازار یک ماده مطلوب برای روش های محاسبات قدرتمند است.

یکی دیگر از مشکلات، ارزش آن اخیرا افزایش یافته است، مدل سازی بودجه بین سرمایه گذاران نهادی است. کاهش نرخ بهره نقش تعیین کننده ای در افزایش جذابیت صندوق های سرمایه گذاری و صندوق های شاخصی داشت و حضور گزینه ها و آینده در سهام آنها به آنها اجازه می دهد آنها را با یک ضمانت کامل یا جزئی خریداری کنند.

بدیهی است، وظیفه بهینه سازی در شرایطی که تعداد محدودیت های تعادلی جزئی بی نهایت است (به عنوان مثال، در آینده آتی و بازار نقدی هر محصول در هر بخش از بازار نقش تفاوت های متقابل نرخ بهره را بازی می کند)، یک مشکل می شود پیچیدگی اضطراری، بیشتر و بیشتر در خارج از امکانات هر معامله گر.

در چنین شرایطی، معامله گران و به این ترتیب، هر سیستمی که به دنبال توصیف رفتار آنها هستند، در هر لحظه از زمان باید بر کاهش ابعاد مشکل تمرکز کنند. این یک پدیده به عنوان یک مقاله ارزشمند از افزایش تقاضا شناخته شده است.

هنگامی که به بخش مالی می آید، ایمن است که استدلال کنیم که اولین نتایج حاصل از استفاده از شبکه های عصبی بسیار دلگرم کننده است و تحقیقات در این زمینه باید توسعه یابد. همانطور که قبلا با سیستم های متخصص بود، ممکن است برای چندین سال ضروری باشد، قبل از اینکه موسسات مالی به طور کافی در فرصت های شبکه های عصبی آلوده شوند و به طور کامل قدرت استفاده می شود.

ماهیت توسعه در زمینه شبکه های عصبی اساسا متفاوت از سیستم های متخصص است: دومی ساخته شده در "اگر ... ...، سپس ..."، که به عنوان یک نتیجه از یک سیستم بلند مدت توسعه یافته است از آموزش سیستم، و پیشرفت به طور عمده به دلیل استفاده موفق تر از ساختارهای منطقی رسمی به دست می آید. شبکه های عصبی بر اساس یک رویکرد عمدتا رفتاری برای حل کار هستند: شبکه "در نمونه ها" مطالعه می کند و پارامترهای آن را با استفاده از الگوریتم های یادگیری به اصطلاح از طریق مکانیسم بازخورد تنظیم می کند.

انواع مختلف نورون های مصنوعی

نورون مصنوعی (شکل 13.1) یک عنصر ساده نامیده می شود، ابتدا محاسبه مقدار وزن V مقدار V مقدار فرمول "src \u003d" http://hi-edu.ru/files/13.1 .gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:(13.1)

در اینجا n- ابعاد سیگنال های ورودی.

سپس مقدار نتیجه با مقدار آستانه (یا تعصب) فرمول "src \u003d" http://hi-edu.ru/xbook725/files/18.gif مقایسه شده است. "border \u003d" 0 "align \u003d "absmiddle" alt \u003d "(! lang: در یک مقدار معلق (1)، آنها معمولا ضرایب سیناپسی یا وزن نامیده می شوند. مقدار بسیار متعادل V پتانسیل نورون نامیده می شود. سیگنال خروجی فرم F (V) دارد.

مقدار مانع آستانه را می توان به عنوان یک ضریب وزن دیگر در یک سیگنال ورودی ثابت در نظر گرفت. در این مورد، ما در حال صحبت کردن هستیم فضای ورودی طولانی: نورون با ورودی n-dimensional دارای نسبت وزن N + 1 است ....gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:(13.2)

بسته به روش تبدیل سیگنال و شخصیت عملکرد فعال سازی، انواع مختلف ساختارهای عصبی رخ می دهد. ما فقط در نظر خواهیم گرفت نورون های قطعی (متقابلا نورون های احتمالیوضعیت آن در زمان T یک تابع تصادفی از پتانسیل و حالت در زمان T-1 است). بعد، ما تشخیص خواهیم داد نورون های استاتیک- کسانی که در آن سیگنال بدون تاخیر انتقال می یابد و پویا، جایی که احتمال چنین تاخیری به حساب می آید ( "سیناپ با تاخیر").

انواع مختلف عملکرد فعال سازی

توابع F می توانند انواع مختلفی باشند:

فرمول "src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/20.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:، Krutizna B را می توان از طریق مقیاس مقیاس ها و آستانه ها مورد توجه قرار داد و بدون محدود کردن عمومی، می توان فرض کرد که برابر با یک باشد.

همچنین ممکن است نورون بدون اشباع را شناسایی کنید که بر اساس مجموعه مداوم خروجی مقادیر حاصل شود. در وظایف طبقه بندی، مقدار خروجی را می توان با آستانه تعیین کرد - هنگام ساخت یک راه حل تنها - یا در هنگام تعیین کلاس، احتمالا ممکن است. برای توجه به ویژگی های یک کار خاص، انواع مختلف دیگر از عملکرد فعال سازی - گاوسی، سینوسی، انفجار (موجک) را می توان انتخاب کرد و غیره

شبکه های عصبی مستقیم پیوند

ما دو نوع شبکه های عصبی را در نظر می گیریم: استاتیک، که اغلب به عنوان شبکه های ارتباطی مستقیم (Feed-Forward) و شبکه های پویا یا پویایی یا مکرر نامیده می شوند. در این بخش ما با شبکه های استاتیک مقابله خواهیم کرد. شبکه های دیگر گونه ها به طور خلاصه بررسی خواهند شد.

شبکه های عصبی با ارتباط مستقیم از نورون های استاتیک تشکیل شده است، به طوری که سیگنال در خروجی شبکه در همان زمان زمانی که سیگنال ها تغذیه می شود ظاهر می شود. شبکه (توپولوژی) شبکه ممکن است متفاوت باشد. اگر همه اجزای نورون آن، آخر هفته ها نیستند، آنها می گویند که شبکه حاوی نورون های پنهان است. شایع ترین نوع معماری شبکه در مورد زمانی که تمام نورون ها با یکدیگر ارتباط دارند (اما بدون بازخورد) به دست می آید. در وظایف خاص، نورون ها معمولا به لایه ها تقسیم می شوند. در شکل 13.2 یک طرح معمولی از یک شبکه عصبی را با یک لینک مستقیم با یک لایه پنهان نشان می دهد.

جالب است که توجه داشته باشید که طبق نتایج نظری، شبکه های عصبی با پیوند مستقیم و با توابع سیگموئید، یک وسیله جهانی برای تقریب (تقریب) توابع است. دقیق تر، هر گونه عملکرد واقعی ارزشمند از چندین متغیر در یک منطقه تعریف جمع و جور می تواند به دقت شبیه به شبکه سه لایه باشد. در عین حال، ما نمی دانیم که چگونه اندازه شبکه، که برای این مورد نیاز نیست، هیچ ارزش وزن لازم نیست. علاوه بر این، از اثبات این نتایج می توان دید که تعداد عناصر پنهان به طور نامحدود با افزایش دقت تقریبی افزایش می یابد. در واقع لینک های مستقیم وجود دارد، در واقع، می تواند به عنوان یک عامل جهانی برای تقریب خدمت، اما هیچ قاعده ای وجود دارد که به شما اجازه می دهد تا توپولوژی شبکه بهینه را برای این کار پیدا کنید.

بنابراین، وظیفه ساخت یک شبکه عصبی غیر معمول است. سوالاتی در مورد چگونگی نیاز به لایه های پنهان، چند عنصر در هر یک از آنها، چند لینک و کدام پارامترهای یادگیری در ادبیات موجود، به عنوان یک قاعده، در نظر گرفته می شود.

در مرحله آموزش، ضرایب سیناپسی در فرآیند حل وظایف شبکه عصبی (طبقه بندی، پیش بینی های سری زمانی، و غیره) محاسبه می شود، که در آن پاسخ لازم توسط قوانین تعیین نمی شود، بلکه با کمک نمونه ها گروه بندی شده است به مجموعه آموزشی. چنین تعداد زیادی شامل تعدادی از نمونه هایی با مقدار پارامتر خروجی مشخص شده برای هر یک از آنها است، که مطلوب خواهد بود. اقداماتی که اتفاق می افتد می تواند نامیده شود یادگیری کنترل شده: "معلم" بر روی بردار ورودی شبکه داده های منبع ارائه می شود و در گره خروجی ارزش مورد نظر نتیجه محاسبه را گزارش می دهد. آموزش کنترل شده از شبکه عصبی را می توان به عنوان یک راه حل برای مشکل بهینه سازی مشاهده کرد. هدف آن به حداقل رساندن عملکرد خطاها، یا باقی مانده، E در این مجموعه نمونه ها با انتخاب مقادیر مقیاس W.

معیارهای خطا

هدف از روش به حداقل رساندن، یافتن حداقل جهانی است - دستاورد آن، همگرایی فرآیند یادگیری نامیده می شود. از آنجایی که غیر خطی است که به مقیاس بستگی دارد، غیر ممکن است برای به دست آوردن یک راه حل در یک فرم تحلیلی، و جستجوی حداقل جهانی از طریق فرآیند تکراری انجام می شود - به اصطلاح الگوریتم آموزشکه به بررسی سطح باقی مانده و به دنبال تشخیص حداقل نقطه جهانی در آن است. معمولا به طور متوسط \u200b\u200bیک خطای درجه دوم (MSE) به عنوان یک اندازه خطا گرفته شده است، که به عنوان مجموع مربعات تفاوت بین مقدار مورد نظر خروجی فرمول فرمول "src \u003d" تعریف شده است http: // hi-edu .ru / e-books / xbook725 / فایل ها / 22.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:برای هر مثال به

مثال "\u003e معیار حداکثر اعتقاد:

به عنوان مثال "\u003e" Epochs "). تغییر وزن در جهت مخالف جهت بزرگترین تندرستی برای عملکرد هزینه رخ می دهد:

- پارامتر تعریف شده توسط کاربر به نام مقدار گام گرادیان یا ضریب آموزش.

یکی دیگر از روش های ممکن نامیده می شود گرادیان تصادفی.

در آن، وزن پس از هر محاسبات غلط از تمام نمونه ها از یک مجموعه یادگیری دوباره محاسبه می شود، و عملکرد جزئی از هزینه های مربوط به این مورد استفاده می شود، به عنوان مثال، K-MU، انواع:

زیرنویس "\u003e.

توزیع خطا معکوس

در حال حاضر شایع ترین الگوریتم برای یادگیری شبکه های عصبی با اتصال مستقیم - توزیع خطای الگوریتم معکوس (Backpropagation، BP)، که توسعه به اصطلاح است قوانین دلتا عمومی. این الگوریتم دوباره باز شد و در سال 1986 توسط Ru Melharto و McCleland از گروه معروف در مورد مطالعه فرآیندهای توزیع موازی توزیع شده در موسسه فناوری ماساچوست، باز شد. در این پاراگراف، ما ماهیت ریاضی الگوریتم را در جزئیات بیشتر در نظر خواهیم گرفت. این یک الگوریتم فرود گرادیان است که خطای کل درجه دوم را به حداقل می رساند:

فرمول "src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/24.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:. محاسبه مشتقات خصوصی بر اساس قوانین زنجیره انجام می شود: وزن ورودی نورون J-TH که از نورون J-R می آید، توسط فرمول دوباره محاسبه می شود

فرمول "src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/23.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:- طول گام به سمت گرادیان.

اگر به طور جداگانه در نظر بگیرید نمونه K-thسپس تغییر مربوطه در وزن برابر است

از طریق عوامل مشابه از لایه بعدی محاسبه می شود و بنابراین خطا در جهت مخالف منتقل می شود.

برای تعطیلات آخر هفته، ما دریافت می کنیم:

فرمول "src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/25.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:تعیین شده مانند این:

فرمول "src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/13.14.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:(13.14)

ما گرفتیم:

یک مثال "\u003e نوع وزن تصادفی هر بار پس از نمونه بعدی، و در نسخه" Epochal "، یا Off-line مجددا محاسبه می شود، پس از محاسبه غلط کل مجموعه یادگیری، تغییر می کند.

یکی دیگر از روش های اغلب استفاده شده این است که هنگام تعیین جهت جستجو به گرادیان فعلی، اصلاحیه اضافه شده است - بردار از پیش تنظیم از مرحله قبلی، با برخی از ضریب انجام شده است. می توان گفت که پالس موجود در حال حرکت است. فرمول نهایی برای تغییر مقیاس به نظر می رسد این است:

فرمول "src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/26.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:- شماره در فاصله (0،1)، که توسط کاربر مشخص شده است.

اغلب ارزش زیرنویس "\u003e

سایر الگوریتم های یادگیری

در نهایت، اخیرا از موفقیت به اصطلاح استفاده کنید الگوریتم های ژنتیککه در آن مقیاس ها به عنوان یک فرد فرد به جهش ها و عبور در نظر گرفته می شود، و معیار خطا به عنوان شاخصی از "کیفیت" آن گرفته شده است. همانطور که نسل جدید مطرح می شود، ظاهر یک فرد بهینه به احتمال زیاد تبدیل می شود.

در برنامه های مالی، داده ها به طور فزاینده ای قوی هستند. به عنوان مثال، ساخت معاملات را می توان در پایگاه داده با تأخیر، و در موارد مختلف، با انواع مختلف ثبت نام کرد. پرش ارزش و یا اطلاعات ناقص نیز گاهی اوقات به عنوان سر و صدا در نظر گرفته می شود: در چنین مواردی، میانگین یا بهترین ارزش گرفته شده است، و این، البته، منجر به پایگاه داده Opercher. تعریف نادرست یک کلاس شیء در کلاس تشخیص، بر آموزش تأثیر منفی است - این باعث می شود که توانایی سیستم برای تعمیم در هنگام کار با موارد جدید (به عنوان مثال، در تعداد نمونه ها شامل نمی شود).

تایید متقابل

به منظور از بین بردن دلخواه پایگاه داده، روش های نمونه را تکرار می کند. یکی از این روش ها را به نام "در نظر بگیرید تایید متقابل. ایده او این است که به طور تصادفی پایگاه داده را بر روی Q در زیر مجموعه های دو طرفه غیر متقاطع سر و کار کنید. سپس Q با آموزش در مجموعه (Q -1) انجام می شود، و خطا توسط مجموعه باقی مانده محاسبه می شود. اگر Q به اندازه کافی بزرگ باشد، به عنوان مثال، 10، هر یادگیری از بسیاری از داده های منبع استفاده می کند. اگر روش یادگیری قابل اعتماد باشد، نتایج بر روی Q مدل های مختلف باید بسیار نزدیک به یکدیگر باشند. پس از آن، مشخصه نهایی به عنوان میانگین تمام مقادیر خطا دریافت می شود. متأسفانه، هنگام استفاده از این روش، حجم محاسبات اغلب بسیار بزرگ است، زیرا لازم است به یادگیری Q انجام شود، و در یک برنامه واقعی با ابعاد بزرگتر ممکن است غیر ممکن باشد. در مورد محدود، زمانی که q \u003d P، جایی که R تعداد کل نمونه ها است، روش به نام تایید متقابل با یک در بقیه نامیده می شود. این روش ارزیابی دارای جابجایی است و یک روش توسعه یافته است "چاقوی جیبی"، کاهش این ضرر و زیان قیمت حتی بیشتر محاسبات.

کلاس زیر شبکه های عصبی، که ما در نظر داریم - پویا یا مکرر، شبکه ها. آنها از نورون های پویا ساخته شده اند که رفتار آنها توسط معادلات دیفرانسیل یا تفاوت ها به عنوان یک قانون، اولین مرتبه توصیف شده است. شبکه سازماندهی شده است به طوری که هر نورون اطلاعات ورودی را از سایر نورون ها (شاید از خود) و از محیط زیست دریافت می کند. این نوع شبکه ها مهم است، زیرا می تواند سیستم های پویا غیر خطی شبیه سازی شود. این یک مدل بسیار کلی است که به طور بالقوه می تواند در انواع برنامه های کاربردی مورد استفاده قرار گیرد، به عنوان مثال: حافظه انجمنی، پردازش سیگنال غیر خطی، مدل سازی اتوماتای \u200b\u200bمحدود، شناسایی سیستم، وظایف مدیریت.

شبکه های عصبی با تاخیر موقت

قبل از توصیف شبکه های پویا واقعی، در نظر بگیرید که چگونه یک شبکه اتصال مستقیم برای پردازش ردیف های موقت استفاده می شود. این روش این است که سری زمانی را برای چندین بخش شکستن و در نتیجه یک نمونه آماری برای تغذیه یک شبکه چند لایه با اتصال مستقیم به دست آورید. این کار با استفاده از خط تاخیر به اصطلاح شاخه انجام می شود (نگاه کنید به شکل 13.3).

معماری چنین شبکه عصبی با تاخیر موقت اجازه می دهد تا هر گونه وابستگی زمانی محدود به فرم را شبیه سازی کنید:

زیرنویس "\u003e.

شبکه های hopfield

با کمک شبکه های Hopfield مکرر، ممکن است پردازش غیر ارادی (نامه های دست نویس)، سفارش شده در زمان (سری زمانی) یا فضا (نمودار، گرامر) نمونه (شکل 13.4) را پردازش کنید. شبکه عصبی مکرر از ساده ترین شکل توسط هاپفیلد معرفی شد؛ این از نورون های N متصل به هر کدام، تمام نورون ها آخر هفته ها ساخته شده است.

شبکه های چنین طراحی عمدتا به عنوان حافظه انجمنی، و همچنین در مشکلات داده های فیلتر کردن غیر خطی و خروجی گرامری استفاده می شود. علاوه بر این، اخیرا برای پیش بینی و تشخیص الگوها در رفتار قیمت سهام استفاده شده است.

"نشانه خود سازماندهی علائم" معرفی شده توسط Kohonen می تواند به عنوان یک گزینه از یک شبکه عصبی در نظر گرفته شود. شبکه این نوع برای طراحی شده است خودخواهی: در طول یادگیری برای اطلاع از پاسخ مناسب به صورت اختیاری. در روند آموزش در ورودی شبکه، نمونه های مختلف خدمت می کنند. شبکه ویژگی های ساختار آنها را جلب می کند و نمونه ها را در 436 خوشه جدا می کند و شبکه قبلا هر یک از نمونه های تازه وارد شده را به یکی از خوشه ها دریافت کرده است، که برخی از معیارهای "صمیمیت" را هدایت می کند.

شبکه شامل یک ورودی و یک لایه خروجی است. تعداد عناصر در لایه خروجی به طور مستقیم تعیین می کند که چگونه بسیاری از شبکه های خوشه می توانند تشخیص دهند. هر یک از عناصر خروجی کل بردار ورودی را در ورودی دریافت می کند. همانطور که در هر شبکه عصبی، برخی از وزن سینوپتیک نسبت داده شده است. در اغلب موارد، هر عنصر خروجی نیز با همسایگان خود ارتباط دارد. اینها اتصالات داخلی نقش مهمی در فرآیند یادگیری ایفا کنید، زیرا تنظیم وزن تنها در محیط اطراف آن عنصر اتفاق می افتد که به طور کامل به ورودی بعدی پاسخ می دهد.

عناصر خروجی با یکدیگر رقابت می کنند تا حق را به زور وارد کنند و "یک درس" را دریافت کنند. که از آنها برنده می شود، که بردار مقیاس آنها به بردار ورودی نزدیک تر می شود، به عنوان مثال، توسط متریک اقلیدس. در عنصر برنده، این فاصله کمتر از هر کس دیگری خواهد بود. در مرحله فعلی یادگیری، تغییر وزن فقط به عنصر مجاز است - برنده (و شاید همسایگان فوری آن)؛ وزن عناصر باقی مانده در همان زمان یخ زده می شود. عنصر برنده جایگزین بردار وزن آن می شود، کمی آن را به سمت بردار ورودی حرکت می دهد. پس از یادگیری بر روی تعداد کافی از نمونه ها، مجموعه بردارهای وزن با دقت بیشتری مطابق با ساختار نمونه های ورودی - بردارهای وزن به معنای واقعی کلمه شبیه سازی توزیع نمونه های ورودی است.

شکل. 13.5 خود سازماندهی شبکه کوندن. فقط ارتباطات را به تصویر کشیده است گره I-th. محله گره توسط خط نقطه نقطه نشان داده شده است

بدیهی است، برای درک صحیح از شبکه توزیع ورودی، لازم است که هر عنصر شبکه برنده همان تعداد شود - بردارهای وزن باید باشد عاری.

قبل از شروع شبکه، Kohonen باید دو چیز را انجام دهد:

بردارهای بزرگی باید به طور تصادفی توسط یک کره تک توزیع شوند؛

تمام بردارهای وزن و ورودی باید توسط یک نرمال شود.

شبکه با توزیع ضد(CPN، شبکه ضدپردازنده) ترکیبی از خواص شبکه خود سازماندهی Kohonen و مفهوم شبکه Oustar-Grossberg است. به عنوان بخشی از این معماری، عناصر لایه شبکه Coonen خروجی مستقیم به دنیای خارج را ندارند و ورودی ها را برای لایه خروجی خدمت می کنند که در آن اوراق بهادار به طور انطباق از وزن گروسبرگ لذت می برد. این طرح از آثار Heht - Nielsen بوجود آمد. شبکه CPN با هدف ساخت تدریجی صفحه نمایش مورد نظر ورودی ها به خروجی ها بر اساس نمونه هایی از این صفحه نمایش داده می شود. این شبکه به خوبی کار می کند، جایی که توانایی انطباق انعطاف پذیری ریاضی را با مقادیر دقیق آن در تمام نقاط مورد نیاز است.

شبکه های این گونه به طور موفقیت آمیز در چنین برنامه های مالی و اقتصادی به عنوان بررسی برنامه های کاربردی برای ارائه وام، پیش بینی قیمت روند سهام، کالاها و نرخ های مبادله مورد استفاده قرار می گیرند. به طور کلی، شما می توانید برنامه کاربردی موفقیت آمیز شبکه های CPN را در وظایفی که نیاز به استخراج دانش از مقدار زیادی از داده ها داشته باشید انتظار داشته باشید.

کاربرد عملی شبکه های عصبی برای وظایف طبقه بندی (خوشه بندی)

حل وظیفه طبقه بندی یکی از مهمترین برنامه های کاربردی شبکه های عصبی است. وظیفه طبقه بندی وظیفه طبقه بندی نمونه به یکی از چند جفت مجموعه های insexeSous است. به عنوان مثال، نمونه ای از این وظایف می تواند، به عنوان مثال، وظیفه تعیین اعتبار مشتری بانک، وظایف پزشکی که لازم است تعیین شود، به عنوان مثال، نتیجه بیماری، حل وظایف مدیریت نمونه کارها اوراق بهادار ( فروش، برای خرید یا "نگه داشتن" سهام بسته به وضعیت بازار)، وظیفه تعیین مناسب و تمایل به شرکت های ورشکستگی.

هدف از طبقه بندی

هنگام حل وظایف طبقه بندی، لازم است که مشخص شود نمونه های استاتیک (ویژگی های وضعیت در بازار، اطلاعات پزشکی، اطلاعات مشتری) به برخی از کلاس های خاص. چندین راه برای نشان دادن داده ها وجود دارد. شایع ترین روش این است که نمونه ای از یک بردار نشان داده شده است. اجزای این بردار ویژگی های مختلف نمونه هایی که بر تصمیم گیری در مورد چگونگی این کلاس می توانند شامل این نمونه باشند، تاثیر می گذارد. به عنوان مثال، داده های یک کارت پزشکی بیمار ممکن است برای مشکلات پزشکی به عنوان اجزای این بردار باشد. بنابراین، بر اساس برخی از اطلاعات در مورد مثال، لازم است تعیین کنید که چگونه کلاس آن را می توان نسبت داد. به این ترتیب طبقه بندی به این هدف به یکی از کلاسها مطابق با یک پارتیشن مشخصی از فضای n-dimensional اشاره می کند که نامیده می شود ورودی های فضایی، و ابعاد این فضا تعداد اجزای بردار است.

اول از همه، تعیین سطح پیچیدگی سیستم ضروری است. در وظایف واقعی، وضعیت اغلب زمانی رخ می دهد که تعداد نمونه ها محدود است، که متضاد پیچیدگی این کار را پیچیده می کند. ممکن است سه سطح اصلی پیچیدگی را تشخیص دهیم. اولین (ساده ترین) - زمانی که کلاس ها را می توان با خطوط مستقیم (یا hyperplanes تقسیم کرد، اگر فضای ورودی دارای ابعاد بیش از دو باشد) - به اصطلاح جداسازی خطی. در مورد دوم، کلاس ها را نمی توان با خطوط (هواپیما) تقسیم کرد، اما ممکن است آنها را با یک بخش پیچیده تر جدا کنید - جداسازی غیر خطی. در مورد سوم، کلاس ها تقسیم می شوند و شما فقط می توانید صحبت کنید پانسمان احتمالی.

شکل. 13.6 کلاسهای جداگانه خطی و غیر خطی

در تجسم کامل، پس از پیشگیری، ما باید یک کار جداگانه را به دست آوریم، از آنجایی که پس از آن ساخت طبقه بندی بسیار ساده شده است. متأسفانه، هنگام حل مشکلات واقعی، تعداد محدودی از نمونه ها را داریم، بر اساس آن طبقه بندی ساخته شده است. در عین حال، ما نمی توانیم چنین مواردی را انجام دهیم که جداسازی خطی نمونه ها به دست می آید.

با استفاده از شبکه های عصبی به عنوان یک طبقه بندی

شبکه های ارتباطی مستقیم یک ابزار جهانی برای تقریب توابع هستند که به آنها اجازه می دهد تا در حل وظایف طبقه بندی استفاده شوند. به عنوان یک قاعده، شبکه های عصبی به عنوان موثر ترین راه برای طبقه بندی قرار می گیرند، زیرا آنها واقعا تولید می کنند عدد بزرگ مدل های رگرسیون (که در حل وظایف طبقه بندی با روش های آماری استفاده می شود).

متأسفانه، تعدادی از مشکلات در استفاده از شبکه های عصبی در وظایف عملی بوجود می آیند. اول، پیش از این مشخص نیست که چه نوع پیچیدگی (اندازه) ممکن است نیاز به یک شبکه برای اجرای دقیق صفحه نمایش داشته باشد. این مشکل ممکن است بیش از حد بالا باشد، که نیاز به یک معماری شبکه پیچیده دارد. بنابراین، مینسک در کار خود "Persispetron" ثابت کرد که ساده ترین شبکه های عصبی تک لایه قادر به حل تنها وظایف خطی جدا شده است. این محدودیت با استفاده از شبکه های عصبی چند لایه غلبه می شود. به طور کلی، می توان گفت که در یک شبکه با یک لایه پنهان، بردار مربوط به نمونه ورودی توسط یک لایه پنهان در برخی از فضای جدید تبدیل می شود، که ممکن است ابعاد دیگری داشته باشد، و سپس hyperplane مربوط به نورون های آن است لایه خروجی، آن را به کلاس تقسیم کنید. بنابراین، شبکه نه تنها ویژگی های داده های منبع را به رسمیت می شناسد بلکه همچنین "ویژگی های ویژگی های" که توسط یک لایه پنهان تشکیل شده است.

آماده سازی داده های منبع

برای ساخت یک طبقه بندی، لازم است تعیین کنیم که کدام پارامترها بر تصمیم گیری در مورد نحوه برخورد نمونه به کدام کلاس تأثیر می گذارند. در همان زمان ممکن است دو مشکل وجود داشته باشد. اول، اگر تعداد پارامترها کافی نیست، ممکن است وضعیتی رخ دهد که در آن مجموعه ای از داده های منبع با نمونه های مختلف در کلاس های مختلف مطابقت داشته باشد. پس از آموزش شبکه عصبی غیرممکن است و سیستم به درستی کار نخواهد کرد (غیرممکن است که حداقل پیدا کنیم که مربوط به چنین مجموعه ای از داده های منبع است). داده های منبع باید سازگار باشند. برای حل این مشکل، لازم است ابعاد علائم نشانه ها را افزایش دهیم (تعداد اجزای بردار ورودی مربوط به نمونه). اما با افزایش ابعاد نشانه های نشانه ها، ممکن است وضعیت زمانی رخ دهد که تعداد نمونه ها بتوانند برای آموزش شبکه کافی نبود، و به سادگی نمونه هایی از نمونه های آموزشی را به یاد می آورد و نمی تواند به درستی کار کند. بنابراین، در تعیین نشانه ها، لازم است که یک مصالحه با تعداد آنها پیدا شود.

بعد، لازم است روش نشان دادن داده های ورودی برای شبکه عصبی، I.E. روش جابجایی را تعیین کنید. احتراق ضروری است، زیرا شبکه های عصبی با داده های نشان داده شده در محدوده ها در محدوده 0..1 عمل می کنند و داده های اولیه ممکن است دامنه دلخواه یا به طور کلی داده های غیر عددی داشته باشند. در این مورد، روش های مختلف ممکن است، از تغییرات خطی ساده به محدوده مورد نظر و پایان دادن به تجزیه و تحلیل چند بعدی پارامترها و عقلانیت غیر خطی بسته به اثر پارامترها بر روی یکدیگر.

مقدار خروجی کدگذاری

وظیفه طبقه بندی در حضور دو کلاس را می توان در یک شبکه با یک نورون در لایه خروجی حل کرد، که می تواند یکی از دو مقدار 0 یا 1 را بفروشد، بسته به نوع کلاس متعلق به نمونه است. اگر کلاس های متعدد وجود داشته باشد، یک مشکل همراه با ارائه این داده ها برای خروجی شبکه همراه است. ساده ترین راه برای نشان دادن داده های خروجی در این مورد، بردار است که اجزای آن به تعداد کلاس های مختلف مربوط می شود. که در آن من جزء من بردار مربوط به کلاس I-TH است. تمام اجزای دیگر در 0 نصب شده است. سپس، به عنوان مثال، کلاس دوم به 1 در 2 خروجی شبکه و 0 به بقیه مربوط می شود. هنگام تفسیر نتیجه، معمولا در نظر گرفته می شود که شماره کلاس توسط شماره خروجی شبکه تعیین می شود که حداکثر مقدار ظاهر می شود. به عنوان مثال، اگر در یک شبکه با سه خروجی، ما مقادیر خروجی بردار (0.2، 0.6، 0.4) داشته باشیم، و ما می بینیم که مولفه دوم بردار دارای حداکثر مقدار است، که به معنی کلاس است که این مثال متعلق به آن است 2 با استفاده از این روش برنامه نویسی، مفهوم اعتماد به نفس شبکه گاهی اوقات در این واقعیت معرفی می شود که مثال به این کلاس مربوط می شود. ساده ترین راه برای تعیین اعتماد به نفس این است که تعیین تفاوت بین حداکثر مقدار خروجی و مقدار خروج دیگر، که نزدیک به حداکثر است. به عنوان مثال، برای مثال مورد بحث در بالا، اعتماد به نفس شبکه این است که مثال به کلاس دوم اشاره می شود به عنوان یک تفاوت بین مولفه دوم و سوم بردار تعیین می شود و 0.2-0.4 \u003d 0.2 است. بر این اساس، اعتماد به نفس بالاتر است، احتمال بیشتری که شبکه پاسخ صحیح را داد. این روش برنامه نویسی ساده ترین، اما نه همیشه بهترین راه برای ارسال داده ها است.

راه های دیگر نیز شناخته شده است. به عنوان مثال، بردار خروجی یک عدد خوشه ای است که در فرم باینری ثبت شده است. سپس، اگر 8 کلاس وجود داشته باشد، ما نیاز به یک بردار از 3 عنصر داریم، و می گویند، کلاس 3 به بردار 011 مربوط می شود. اما در صورت دریافت مقدار نادرست در یکی از خروجی ها، می توانیم یک طبقه بندی نادرست دریافت کنیم ( تعداد خوشه ای نادرست)، بنابراین منطقی است که فاصله بین دو خوشه را از طریق استفاده از برنامه نویسی خروج به کد شیمیم افزایش دهیم، که قابلیت اطمینان طبقه بندی را افزایش می دهد.

یک رویکرد دیگر این است که وظیفه C را به کلاس های K * (K-L) / 2 زیر بچرخانید با دو کلاس (2 برای 2 کدگذاری) هر کدام. در زیر زیرمجموعه ها در این مورد درک شده است که شبکه حضور یکی از اجزای بردار را تعیین می کند. کسانی که. بردار منبع به گروه های دو جزء تقسیم می شود به گونه ای به طوری که تمام ترکیبات ممکن از مولفه بردار خروجی در آنها گنجانده شده است. تعداد این گروه ها را می توان به عنوان تعداد نمونه های اختلال از دو از جزء منبع تعریف کرد.

352 "مرز \u003d" 0 "\u003e

شماره جایگزینی (خروج) اجزای خروجی 1 1-2 2 1-3 3 1-4 4 2-3 5 2-4 6 3-4

جایی که 1 در خروجی در مورد حضور یکی از اجزای تشکیل می شود. سپس ما می توانیم به شماره کلاس بر اساس محاسبه شبکه به صورت زیر برویم: ما تعیین می کنیم که کدام ترکیبات تنها (دقیق تر به یک) دریافت مقدار خروجی (به عنوان مثال، آنچه که ما بیش از حد فعال شده است) دریافت کردیم، و ما معتقدیم که کلاس شماره خواهد بود که وارد B. بزرگترین تعداد زیربنای فعال شده (جدول را ببینید).

سند بدون عنوان

این برنامه نویسی در بسیاری از وظایف بهترین نتیجه را به دست می دهد راه کلاسیک برنامه نویسی

طبقه بندی احتمالی

با شناخت آماری تصاویر، طبقه بندی بهینه نمونه ای از فرمول "src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/1.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle است "alt \u003d" (! lang:

فرمول "src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/4.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:به یک گروه اشاره دارد که دارای بزرگترین احتمال تاثری است. این قانون به طور مطلوب به این معنی است که تعداد متوسط \u200b\u200bتعداد طبقه بندی های نادرست را به حداقل می رساند ..gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:

سپس نسبت بیزی بین یک احتمال پیشین و یک احتمال پس از آن باقی می ماند، و بنابراین این توابع می تواند مورد استفاده قرار گیرد توابع تعیین کننده ساده. بنابراین اگر این توابع ساخته شده اند، منطقی است که انجام شود و به سادگی محاسبه شود.

اگر چه این قانون بسیار ساده به نظر می رسد، به نظر می رسد که در عمل اعمال می شود، از آنجا که احتمال ناشناخته وجود دارد (یا حتی مقادیر توابع تعیین کننده ساده). ارزش های آنها تخمین زده می شود. با توجه به قضیه Bayes، احتمالات دریافت کننده را می توان از طریق احتمالات پیشین و عملکرد تراکم فرمول فرمول "src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/ بیان کرد 8.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:.

تصاویر طبقه بندی

تراکم احتمالی پیشینی می تواند تخمین زده شود روش های مختلف. که در روش های پارامتریک فرض بر این است که تراکم احتمال (PDF) یک تابع از یک گونه خاص با پارامترهای ناشناخته است. به عنوان مثال، شما می توانید PDF را با استفاده از یک تابع گاوسی امتحان کنید. به منظور تولید یک طبقه بندی، لازم است قبل از به دست آوردن مقادیر تخمین زده شده برای میانه و ماتریس کوواریانس برای هر یک از کلاس های داده و سپس از آنها در قانون تعیین کننده استفاده کنید. نتیجه یک قاعده حیاتی چندجمله ای است که شامل تنها مربعات و متغیرهای جفتی است. کل روش شرح داده شده است تجزیه و تحلیل تشخیصی درجه دوم (QDA). در این فرض که ماتریس های کوواریانس در همه کلاس ها یکسان هستند، QDA به پایین می آید تجزیه و تحلیل خطی خطی(LDA).

در روش های یک نوع دیگر - غیر پارامتری- هیچ پیش فرض اولیه در مورد تراکم احتمالی مورد نیاز نیست. در روش "به نزدیکترین همسایگان" (NN) روش، فاصله بین نمونه تازه دریافت شده و بردار مجموعه آموزش، پس از آن نمونه به کلاس اشاره می کند که اکثر همسایگان متعلق به نزدیکترین همسایگان خود هستند. در نتیجه این مرز، جداسازی کلاس ها، خطی قطعه ای به دست می آید. در اصلاحات مختلف این روش، فاصله های مختلف و روش های خاص پیدا کردن همسایگان استفاده می شود. گاهی اوقات به جای بیشترین مجموعه ای از نمونه ها، مجموع کلیه centroids مربوط به خوشه ها در روش کوانتیزاسیون بردار انطباق (LVQ) گرفته شده است.

در سایر روش ها، طبقه بندی داده ها را به گروه ها بر اساس طرح درخت تقسیم می کند. در هر مرحله، زیر گروه در دو شکاف شکسته می شود، و در نتیجه، ساختار سلسله مراتبی درخت دودویی به دست می آید. جداسازی مرزها معمولا بخشی از خطی هستند و به طبقات متشکل از یک یا چند برگ درخت متصل می شوند. این روش خوب است، زیرا روش طبقه بندی را بر اساس قوانین تعیین کننده منطقی تولید می کند. ایده های طبقه بندی های درختی در روش های ساخت طبقه بندی های عصبی خود فعال سازی استفاده می شود.

یک شبکه عصبی با یک لینک مستقیم به عنوان یک طبقه بندی

از آنجایی که شبکه های ارتباطی مستقیم یک ابزار جهانی برای تقریب توابع هستند، با کمک آنها می توانید احتمال احتمالی Posteriori را در این کار طبقه بندی ارزیابی کنید. با توجه به انعطاف پذیری در ساخت یک نقشه برداری، چنین دقت تقریبی یک احتمال بازپرداخت را می توان به دست آورد که عملا با مقادیر محاسبه شده توسط قانون بایز محاسبه می شود (به اصطلاح روش طبقه بندی بهینه بهینه.

وظیفه تجزیه و تحلیل سری زمانی

سری زمانی یک دنباله دستور داده شده از شماره واقعی فرمول "src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/10.gif "border \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d "(لنگ:در فضای n ابعاد در زمان مقادیر تغییر می کند یا فضای تاخیر

هدف از تجزیه و تحلیل سری موقت، استخراج اطلاعات مفید از این تعداد است. برای انجام این کار، لازم است یک مدل ریاضی پدیده ایجاد شود. چنین مدل باید موجودی تولید فرآیند تولید داده ها را توضیح دهد، به ویژه، ماهیت داده ها را توصیف می کند (تصادفی، داشتن روند، دوره ای، ثابت، ثابت و غیره). پس از آن، شما می توانید روش های مختلف فیلتر کردن داده ها (صاف کردن، حذف انتشار، و غیره) را با هدف نهایی - برای پیش بینی ارزش های آینده اعمال کنید.

بنابراین، این رویکرد بر اساس این فرض است که سری زمانی دارای یک ساختار ریاضی است (به عنوان مثال، ممکن است یک نتیجه از ماهیت فیزیکی پدیده باشد). این ساختار در اصطلاح به اصطلاح وجود دارد فضای فازمختصات آنها متغیرهای مستقل هستند که وضعیت سیستم پویا را توصیف می کنند. بنابراین، اولین وظیفه ای است که باید با آن مواجه باشید، زمانی که مدل سازی مناسب است، فضای فاز را تعیین کنید. برای انجام این کار، برخی از ویژگی های سیستم را به عنوان متغیرهای فاز انتخاب کنید. پس از آن، در حال حاضر ممکن است سوال پیش بینی یا استخراج را مطرح کنید. به عنوان یک قاعده، در ردیف های زمانی به عنوان یک نتیجه از اندازه گیری به دست آمده، نوسانات تصادفی و نوسان در نسبت های مختلف وجود دارد. بنابراین، کیفیت مدل به طور عمده توسط توانایی آن برای تقریب ساختار داده های مورد نظر، جداسازی آن از سر و صدا تعیین می شود.

تجزیه و تحلیل آماری سری موقت

شرح مفصلی از روش های تجزیه و تحلیل آماری سری زمانی فراتر از این کتاب است. ما به طور خلاصه رویکردهای سنتی را در نظر می گیریم، در حالی که برجسته بودن شرایطی است که به طور مستقیم با موضوع ارائه ما مرتبط است. شروع از کار پیشگام یولا، محل مرکزی در تجزیه و تحلیل آماری سری زمانی توسط مدل های خطی ARIMA گرفته شد. در طول زمان، این منطقه به یک نظریه کامل با مجموعه ای از روش ها شکل گرفت - نظریه ی جنکینز بوکس.

حضور در مدل Autorgetic مدل ARIMA، این واقعیت را بیان می کند که مقادیر فعلی متغیر به مقادیر گذشته آن بستگی دارد. چنین مدلهایی یک بعدی نامیده می شود. با این حال، اغلب ارزش های متغیر هدف مورد نظر با چندین ردیف زمانی مختلف مرتبط است.

شکل. 13.7 پیاده سازی مدل های ARIMA (P، Q) بر روی ساده ترین شبکه عصبی

بنابراین، به عنوان مثال، اگر متغیر هدف نرخ ارز ارز باشد و سایر متغیرهای شرکت کننده نرخ بهره (در هر یک از دو ارز) باشد.

روش های مربوطه چند بعدی نامیده می شود. ساختار ریاضی مدل های خطی بسیار ساده است و ممکن است محاسبات بدون مشکل با کمک بسته های استاندارد روش های عددی صورت گیرد. گام بعدی در تجزیه و تحلیل سری زمانی، توسعه مدل هایی بود که قادر به بررسی غیر خطی بودن در حال حاضر، به عنوان یک قاعده، در فرایندهای واقعی و سیستم ها بود. یکی از اولین مدل های این مدل ها توسط تونگ پیشنهاد شد و مدل Autorgetic آستانه (TAR) نامیده می شود.

در آن، زمانی که مقادیر آستانه تعیین شده (پیش از آن) تعیین شده، تغییر از یک مدل خطی خطی به دیگری. بنابراین، چندین حالت عملیات در سیستم وجود دارد.

سپس مدل های ستاره ستاره، یا "صاف" ارائه می شود. چنین مدل ترکیبی خطی از چندین مدل گرفته شده با ضرایب است که توابع زمان مداوم هستند.

مدل ها بر اساس شبکه های عصبی با لینک مستقیم

کنجکاو است که متوجه شوید که تمام مدل های توصیف شده در پاراگراف قبلی می تواند توسط شبکه های عصبی اجرا شود. هر وابستگی به دیدگاه

انتخاب "\u003e شکل 13.8

اقدامات در اولین مرحله مرحله پ پردازش داده های کاهش دهنده- بدیهی است، به شدت به جزئیات مشکل بستگی دارد. شما باید شماره مناسب و نوع شاخص های مشخصه فرایند را انتخاب کنید، از جمله ساختار تاخیر. پس از آن، شما باید توپولوژی شبکه را انتخاب کنید. اگر شبکه ها با اتصال مستقیم استفاده شوند، شما باید تعداد موارد پنهان را تعیین کنید. بعد، برای پیدا کردن پارامترهای مدل، شما باید یک معیار خطا و الگوریتم بهینه سازی (یادگیری) را انتخاب کنید. سپس، با استفاده از ابزارهای تشخیصی، باید خواص مختلف مدل را بررسی کنید. در نهایت، لازم است که اطلاعات شبکه خروجی را تفسیر کنید و شاید آن را به برخی از سیستم پشتیبانی تصمیم گیری دیگر ارسال کنید. بعد، ما مسائلی را که شما باید در مراحل پیش پردازش، بهینه سازی و تجزیه و تحلیل (مقاوم در برابر آن) حل کنید، در نظر بگیرید.

جمع آوری داده ها

مهمترین تصمیم این که تحلیلگر باید انتخاب شود، انتخاب مجموعه ای از متغیرها برای توصیف روند شبیه سازی شده است. برای تصور کردن لینک های احتمالی بین متغیرهای مختلف، شما باید به خوبی درک موجودات مشکل را درک کنید. در این راستا، با یک متخصص با تجربه در این زمینه بسیار مفید خواهد بود. با توجه به متغیرهایی که انتخاب می کنید، باید درک کنید، آنها در خودشان معنی دار هستند یا تنها چیزهای دیگر در آنها منعکس می شوند، متغیرهای قابل ملاحظه ای است. بررسی اهمیت شامل تجزیه و تحلیل متقابل همبستگی است. با آن، به عنوان مثال، ممکن است، برای شناسایی اتصال موقت نوع تاخیر (تاخیر) بین دو ردیف. چقدر پدیده را می توان با مدل خطی توصیف کرد، توسط رگرسیون توسط روش کمترین مربعات (OLS) بررسی می شود.

دریافت پس از بهینه سازی زیر زیرنویس "\u003e

شبکه های عصبی به عنوان وسیله ای برای استخراج داده ها

گاهی اوقات یک وظیفه تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد که به سختی می تواند در فرم عددی ریاضی نشان داده شود. این مورد زمانی است که شما نیاز به استخراج داده ها دارید، اصول انتخابی که در فازی مشخص شده اند: برای برجسته کردن شرکای قابل اعتماد، تعیین محصول امیدوار کننده و غیره یک وضعیت معمولی برای وظایف این نوع را در نظر بگیرید - پیش بینی ورشکستگی. فرض کنید ما اطلاعاتی در مورد فعالیت های چند ده بانک (صورتهای مالی باز خود) برای مدت زمان مشخصی داریم. در پایان این دوره، ما می دانیم که کدام یک از این بانک ها ورشکسته شد، که توسط مجوز خارج شد، و همچنان به طور پایدار کار می کرد (در زمان پایان دوره). و اکنون ما باید مسئله را حل کنیم که در آن بانک ها ارزش آن را تامین می کنند. به طور طبیعی، بعید است که ما بخواهیم وجوه را در یک جار قرار دهیم که به زودی می تواند ورشکسته شود. این بدان معنی است که ما باید به نحوی حل وظیفه تجزیه و تحلیل خطرات سرمایه گذاری در ساختارهای تجاری مختلف را حل کنیم.

در نگاه اول، این مشکل را حل می کند - زیرا ما اطلاعاتی در مورد کار بانک ها و نتایج فعالیت های آنها داریم. اما، در واقع، این کار خیلی ساده نیست. به دلیل این واقعیت که داده هایی که ما دوره گذشته را توصیف کرده ایم، مشکلی وجود دارد و ما علاقه مند به آنچه در آینده خواهد بود. بنابراین، ما باید پیش بینی شده برای داده های پیشین موجود بر اساس پیشینی را بدست آوریم. برای حل این کار، می توانید از روش های مختلف استفاده کنید.

بنابراین، واضح ترین استفاده از روش های آمار ریاضی است. اما با مقدار داده ها مشکل وجود دارد، زیرا روش های آماری به خوبی با مقدار زیادی از داده های پیشین کار می کنند و ما ممکن است تعداد محدودی داشته باشیم. در این مورد، روش های آماری نمی توانند نتیجه ای موفق را تضمین کنند.

راه دیگری برای حل این کار می تواند استفاده از شبکه های عصبی باشد که می تواند بر روی مجموعه ای از داده ها آموزش دیده باشد. در این مورد، این گزارش های مالی از بانک های مختلف به عنوان اطلاعات اولیه استفاده می شود، و نتیجه نتیجه فعالیت های آنها به عنوان یک میدان هدف است. اما هنگام استفاده از روش های فوق، ما نتیجه را بدون تلاش برای پیدا کردن الگوهای موجود در داده های منبع تحمیل می کنیم. در اصل، تمام بانک های ورشکسته، حداقل آنچه را که ورشکسته شدند، مشابه یکدیگر هستند. این بدان معنی است که در فعالیت های خود باید چیزی شایع تر داشته باشد، که آنها را به این نتیجه منجر شد، و شما می توانید سعی کنید این الگوها را پیدا کنید تا از آنها در آینده استفاده کنید. و در اینجا ما مسئله چگونگی پیدا کردن این الگوها را داریم. برای این منظور، اگر از روش های آمار استفاده کنیم، باید تعیین کنیم که کدام معیارها برای "مشابه" ما برای استفاده از آنچه ممکن است نیاز به دانش اضافی از ما در مورد ماهیت وظیفه داشته باشد.

با این حال، یک روش وجود دارد که به شما اجازه می دهد تمام این اقدامات را در جستجوی منظم - روش تجزیه و تحلیل با استفاده از کارت های خود سازماندهی Kohonen. در نظر بگیرید که چگونه چنین وظایفی حل می شود و کارت های Kohonen آنها را در داده های منبع پیدا می کنند. برای توجه عمومی، ما از اصطلاح اصطلاح استفاده خواهیم کرد (به عنوان مثال، یک شیء می تواند یک بانک باشد، همانطور که در مثال بالا، اما تکنیک شرح داده شده بدون تغییرات مناسب برای حل و سایر وظایف است - به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل اعتبار از اعتبار مشتری، پیدا کردن یک استراتژی رفتار مطلوب در بازار، و غیره). هر شیء با مجموعه ای از پارامترهای مختلف مشخص می شود که وضعیت آن را توصیف می کند. به عنوان مثال، برای مثال ما، پارامترها داده های گزارش های مالی خواهند بود. این پارامترها اغلب فرم عددی دارند یا می توانند به آن برسند. بنابراین، ما بر اساس تجزیه و تحلیل پارامترهای شیء برای برجسته کردن اشیاء مشابه نیاز داریم و نتیجه را در یک فرم مناسب برای ادراک ارائه می کنیم.

تمام این وظایف توسط کارت های خود سازماندهی Kohonen حل می شود. جزئیات بیشتری را در نظر بگیرید. برای ساده سازی، فرض می کنیم که اشیاء دارای 3 نشانه هستند (در واقع ممکن است هر عدد وجود داشته باشد).

در حال حاضر تصور کنید که تمام این سه پارامتر اشیاء مختصات آنها در فضای سه بعدی هستند (در فضای بسیار ما در زندگی روزمره ما). سپس هر شیء را می توان به عنوان یک نقطه در این فضا نشان داد که ما انجام خواهیم داد (به طوری که ما هیچ مشکلی با مقیاس های مختلف در محورها نداریم، تمام این علائم را در فاصله زمانی درست انجام دهیم)، به عنوان یک نتیجه از آن همه نقاط سقوط به یک مکعب تک اندازه. 13.9. نمایش این امتیازات با نگاهی به این تصویر، می توانیم ببینیم که چگونه اشیاء در فضا قرار دارند، و همچنین امکان توجه به مناطقی که اشیاء گروه بندی شده اند، آسان است. آنها پارامترهای مشابهی دارند، به این معنی که این اشیاء خودشان به احتمال زیاد متعلق به یک گروه هستند. ما باید راهی پیدا کنیم که این سیستم را می توان به یک سیستم ساده تبدیل کرد، ترجیحا یک سیستم دو بعدی (به دلیل اینکه قبلا یک تصویر سه بعدی وجود دارد که به درستی در هواپیما نمایش داده می شود) به طوری که امکانات موجود در مفصلی فضای نزدیک و در تصویر حاصل می شود. برای انجام این کار، از نقشه Kohonen خود سازماندهی استفاده کنید. در تقریب اول، می توان آن را به عنوان یک شبکه ساخته شده از برنج لاستیک نشان داد. 13.10

ما، قبل از "تجاری"، این شبکه را به نشانه هایی از نشانه هایی که در آن ما در حال حاضر دارای اشیاء هستیم، پرتاب کنیم و سپس به شرح زیر انجام می دهیم: ما یک شی (نقطه در این فضا) را می گیریم و نزدیکترین گره شبکه را به آن می رسانیم. پس از آن، این گره به جسم (از آنجا که شبکه "لاستیک"، همراه با این گره یکسان است، سفت می شود، اما با نیروی کوچکتر و گره های مجاور سفت می شود).

سپس یک شی دیگر انتخاب شده است (نقطه)، و روش تکرار می شود. در نتیجه، ما یک نقشه را دریافت خواهیم کرد، محل گره هایی که با محل انباشت اصلی اشیاء در فضای منبع تقسیم می شوند، منطبق است. علاوه بر این، کارت حاصل دارای ویژگی فوق العاده زیر است - گره های فناوری اطلاعات به گونه ای قرار دارند که امکانات مشابه با یکدیگر به گره های مجاور کارت متصل می شوند. در حال حاضر ما تعیین می کنیم که کدام اشیائی که در آن گره های کارت وجود دارد. این نیز توسط نزدیکترین گره تعیین می شود - جسم به این گره نزدیک می شود که به آن نزدیک تر است. به عنوان یک نتیجه از تمام این عملیات، اشیاء با پارامترهای مشابه به یک گره یا در گره های مجاور سقوط خواهد کرد. بنابراین، ما می توانیم فرض کنیم که ما توانستیم وظیفه پیدا کردن اشیاء مشابه و گروه بندی آنها را حل کنیم.

اما در این قابلیت های کارت های Kohonen پایان نمی یابد. آنها همچنین با استفاده از رنگ آمیزی، اطلاعات به دست آمده را در یک فرم ساده و بصری دریافت می کنند. برای انجام این کار، کارت دریافتی (دقیق تر، گره های آن) را با گلهای مربوط به ویژگی های مورد علاقه ما رنگ می کنیم. بازگشت به مثال با طبقه بندی بانک ها، شما می توانید به یک رنگ آن گره ها را رنگ کنید که حداقل یکی از بانک هایی است که توسط مجوز خارج شده اند. سپس، پس از استفاده از رنگ آمیزی، یک منطقه را دریافت می کنیم که می تواند منطقه ای از خطر نامیده شود و بانک مورد علاقه ما در این منطقه از عدم اطمینان او سخن می گوید.

اما این همه نیست ما همچنین می توانیم اطلاعات مربوط به وابستگی بین پارامترها را دریافت کنیم. با استفاده از یک کارت رنگی که به گزارش های مختلفی مربوط می شود، می توانید به اصطلاح اطلس دریافت کنید که اطلاعات مربوط به وضعیت بازار را ذخیره می کند. هنگام تجزیه و تحلیل، مقایسه رنگ های رنگی تولید شده توسط پارامترهای مختلف، می توانید اطلاعات کامل در مورد پرتره مالی بانک ها - بازنده ها، بانک های موفق و غیره دریافت کنید.

با این همه، تکنولوژی توصیف شده است روش جهانی تحلیل و بررسی. با آن، ممکن است تجزیه و تحلیل استراتژی های مختلف فعالیت، تجزیه و تحلیل نتایج تحقیقات بازاریابی، بررسی اعتبار مشتریان و غیره را بررسی کنید.

داشتن یک نقشه و دانستن اطلاعات در مورد برخی از اشیاء مورد مطالعه، ما می توانیم به طور قابل اعتماد قضاوت اشیاء که ما با آن آشنا نیستیم. نیاز به دانستن شریک جدید چیست؟ آن را روی نقشه نمایش دهید و به همسایگان نگاه کنید. در نتیجه، شما می توانید اطلاعات را از پایگاه داده بر اساس ویژگی های فازی استخراج کنید.

تمیز کردن و تبدیل پایگاه داده

مقدماتی، قبل از ارسال به ورودی شبکه، تبدیل داده ها با استفاده از تکنیک های آماری استاندارد می تواند به طور قابل توجهی بهبود هر دو پارامتر یادگیری (مدت، پیچیدگی) و عملیات سیستم را بهبود بخشد. به عنوان مثال، اگر سری ورودی دارای یک فرم نمایشی متمایز باشد، پس از لگاریتم آن، یک ردیف ساده را به نمایش می گذارد، و اگر وابستگی های پیچیده ای وجود داشته باشد، آنها را بسیار ساده تر می کند. اغلب داده های غیر استاندارد توزیع شده به طور غیر استاندارد به تبدیل غیرخطی منتقل می شود: تعداد اولیه مقادیر متغیر با برخی از عملکرد تبدیل می شود و ردیف به دست آمده در خروجی برای یک متغیر ورودی جدید دریافت می شود. روش های تبدیل معمول، ساخت و ساز استخراج ریشه، مقادیر معکوس، نمایندگی ها یا لگاریتم ها است.

به منظور بهبود ساختار اطلاعات داده ها، ترکیبی از متغیرها می تواند مفید باشد - کار، خصوصی و غیره به عنوان مثال، هنگامی که شما در حال تلاش برای پیش بینی تغییرات قیمت سهام در گزینه های بازار گزینه ها، نسبت گزینه های گزینه های گزینه، I.E. گزینه های برای فروش) به تعداد تماس های گزینه (گزینه های تماس، I.E. گزینه های خرید) آموزنده از هر دو این شاخص ها به طور جداگانه. علاوه بر این، با کمک چنین ترکیبات متوسط، شما اغلب می توانید بیشتر دریافت کنید مدل سادهاین به ویژه مهم است که تعداد درجه آزادی محدود باشد.

در نهایت، برای برخی از توابع تبدیل اجرا شده در گره خروجی، مشکلات ناشی از پوسته پوسته شدن. Sigmoid در بخش تعریف شده است، بنابراین متغیر خروجی باید مقیاس پذیر باشد تا ارزش ها را در این فاصله قرار دهد. چندین راه برای مقیاس وجود دارد: تغییر در یک ثابت، تغییر متناسب در مقادیر با حداقل و حداکثر جدید، با محاسبه مقدار متوسط، آوردن انحراف استاندارد به یک استاندارد، استاندارد سازی (دو اقدام اخیر با هم). این امر منطقی است که مقادیر تمام مقادیر ورودی و خروجی را در شبکه ایجاد کنیم، به عنوان مثال، در فاصله (یا [-1،1])، پس از آن امکان استفاده از هر توابع تبدیل بدون آن را فراهم می کند خطر.

مدل ساختمان

مقادیر سری هدف (این تعداد برای پیدا کردن، به عنوان مثال، درآمد در روز برای پیش رو) بستگی به عوامل N دارد، که ممکن است ترکیبی از متغیرها وجود داشته باشد، مقادیر متغیر هدف گذشته شاخص های کیفیت کد گذاری شده .

ارزیابی کیفیت مدل معمولا بر اساس معیارهای رضایت از نوع خطای درجه دوم (MSE) یا ریشه مربع از آن (RMSE) است. این معیارها نشان داده شده است که چگونه مقادیر پیش بینی شده نزدیک به یک تایید آموزش و یا مجموعه تست بود.

در تجزیه و تحلیل خطی سری زمانی، ممکن است ارزیابی ضروری از توانایی تعمیم دادن، بررسی نتایج کار بر روی مجموعه یادگیری (MSE)، تعداد پارامترهای آزاد (W) و حجم مجموعه آموزش ( n) برآوردهای این نوع به نام معیارهای اطلاعات (1C) و شامل یک جزء مربوط به معیار رضایت و جزء جریمه ای است که به پیچیدگی مدل توجه می کند. معیارهای اطلاعات زیر پیشنهاد شده است: نرمال شده (NAIC)، Bayesovsky نرمال شده (NBIC) و خطای پیش بینی نهایی (FPE):

زیرنویس "\u003e.

نرم افزار

تا به امروز، بسیاری از بسته های نرم افزاری که شبکه های عصبی را اجرا می کنند توسعه یافته اند. در اینجا برخی از معروف ترین: شبیه سازهای شبکه عصبی ارائه شده در بازار نرم افزار: نستور، همبستگی آبشار، Neudisk، Mimenice، Nu Web، Brain، Dana، Neuralworks Professional II Plus، Maker Brain، Hnet، Explorer، Explorenet 3000، Solutions Neuro ، Prapagator، Matlab Toolbox. همچنین لازم به ذکر است که Si-Muilans آزادانه از طریق سرورهای دانشگاه (به عنوان مثال، SNNS (Stuttgart) یا Nevada QuickPropagation توزیع شده است. یک بسته کیفیت مهم سازگاری آن با سایر برنامه های مربوط به پردازش داده ها است. علاوه بر این، رابط کاربری دوستانه و بهره وری، که می تواند به بسیاری از Megaphlops برسد (میلیون عملیات نقطه شناور در ثانیه) مهم است. هیئت مدیره شتاب دهنده به شما اجازه می دهد زمان یادگیری را هنگام کار بر روی عادی انجام دهید کامپیوترهای شخصی. با این حال، برای به دست آوردن نتایج قابل اعتماد با استفاده از شبکه های عصبی، به عنوان یک قانون، یک کامپیوتر قدرتمند مورد نیاز است.

پارادایم های تاسیس شده علوم مالی، مانند مدل سرگردان تصادفی و فرضیه بازار کارآمد، نشان می دهد که بازارهای مالی به اطلاعات منطقی و هموار واکنش نشان می دهند. در این مورد، شما به سختی می توانید چیزی بهتر از اتصالات خطی و رفتار سرپایی با یک روند برگشت پذیر به دست آورید. متأسفانه، در رفتار واقعی بازارهای مالی، ما نه تنها برگشت پذیری روند، بلکه ناسازگاری های مداوم در دوره ها، نوسانات را که به وضوح اطلاعات دریافتی را برآورده نمی کنند، و به طور دوره ای رخ می دهد که نژادهای و نوسانات را به طور مرتب رخ می دهد. برای توصیف رفتار بازارهای مالی، برخی از مدل های جدید توسعه یافته اند و موفقیت خاصی دارند.

تجزیه و تحلیل مالی در بازار اوراق بهادار

تجزیه و تحلیل مالی در بازار اوراق بهادار با استفاده از فن آوری های شبکه عصبی در این کار، نسبت به محصولات نفت و نفت انجام می شود.

رشد اقتصاد کلان و رفاه کشور به میزان زیادی بستگی به سطح توسعه صنایع اساسی دارد که از جمله صنعت تولید نفت و نفتی تولید نفت و نفت بسیار مهم است. وضعیت صنعت نفت عمدتا دولت کل اقتصاد روسیه را تعیین می کند. با توجه به وضعیت قیمت ثابت شده در بازار جهانی نفت، برای روسیه سودآور ترین طرف در فعالیت های صنعت نفت صادرات است. صادرات نفت یکی از مهمترین و سریع ترین منابع درآمد ارز خارجی است. یکی از بهترین نمایندگان صنعت نفت، شرکت نفت لوکویل است. NK "Lukoil" یک شرکت نفت پیشرو عمودی عمودی در روسیه است که متخصص در استخراج و پردازش نفت، تولید و فروش محصولات نفتی است. این شرکت نه تنها در روسیه، بلکه در خارج از کشور کار می کند، به طور فعال در پروژه های امیدوار کننده شرکت می کند.

فعالیت های مالی و تولید این شرکت در جدول 13.1 شرح داده شده است.

جدول. 13.1

شاخص های اصلی مالی و تولید برای سال 1998

سند بدون عنوان

معدن نفت (از جمله گاز مایع)		64192 1284
تولید گاز تجاری	میلیون متر مکعب. متر / سال میلیون متر مکعب پا / روز	3748 369
پالایش نفت (پالایشگاه های خود، از جمله خارجی)	هزار تن در سال هزار بار / روز	17947 359
صادرات نفت	هزار تن در سال	24711
صادرات محصولات نفتی	هزار تن در سال	3426
درآمد خالص	میلیون دلار آمریکا میلیون دلار *	81660 8393
سود از فروش	میلیون دلار آمریکا میلیون دلار *	5032 517
سود قبل از مالیات (بر اساس گزارش)	میلیون دلار آمریکا میلیون دلار *	2032 209
سود قبل از مالیات (بدون تفاوت دوره)	میلیون دلار آمریکا میلیون دلار *	5134 528
درآمد حفظ شده (بر اساس گزارش)	میلیون دلار آمریکا میلیون دلار *	118 12
درآمد حفظ شده (به استثنای دوره های آموزشی)	میلیون دلار آمریکا میلیون دلار *	3220 331
دارایی ها (در پایان سال)	میلیون دلار آمریکا میلیون دلار *	136482 6638

در ارتباط با کاهش قیمت های جهان در سال 1998، صادرات آنها به میزان 3.4 میلیون تن در سال 1997 به 3.4 میلیون تن رسید. برای حفظ موقعیت های فتح شرکت در بازار جهانی محصولات نفتی، صادرات برنامه ریزی شده است که در سال 1999 به 5-6 میلیون دلار برسد تا شرایط بازار را بهبود بخشد. یک اولویت ایجاد شرایط تحریک کننده برای رشد صادرات و استخراج حداکثر سود ممکن است.

جزء مهمی از فرآیند فروش محصولات نفت و فرآورده های نفتی برای صادرات، از جمله تمامی انواع قراردادها، روش ایجاد قیمت ها، مسئولیت احزاب و دیگر بورس اوراق بهادار است. این تمام فرآیندهای رخ می دهد که در مرحله خرید این محصول اتفاق می افتد و به محافظت در برابر خطرات همراه کمک می کند.

مبادلات قراردادهای آتی محصولات نفتی و نفتی انجام می شود: مبادله کالاهای نیویورک (NYMEX) و تبادل نفت بین المللی لندن (IPE). تبادل یک بازار عمده فروشی است که به صورت قانونی به صورت قانونی سازمان بازرگانان اعدام می شود. توسعه مکانیزم های تجاری برای تجارت قراردادهای آتی و معرفی دوم بر روی تمام دارایی هایی که کالاها، آتی و مبادلات ارز قبلا معامله شده اند، منجر به پاک شدن تفاوت بین انواع مختلف مبادلات سهام و ظاهر مبادلات آینده می شود در آن تنها قراردادهای آتی معامله شده یا مبادلات جهانی که در آن تجارت قراردادهای آتی و دارایی های سهام سنتی، مانند سهام، ارز و حتی کالاهای فردی، معامله می شوند.

توابع مبادله به شرح زیر است:

سازماندهی جلسات تبادل برای پیشنهادات عمومی؛

توسعه قراردادهای سهام؛

داوری مبادله، یا حل اختلافات ناشی از معاملات مبادله به پایان رسید؛

تابع ارز ارزش این ویژگی دارای دو جنبه است. اول این است که وظیفه مبادله به شناسایی قیمت های "واقعا" بازار تبدیل می شود، اما در عین حال مقررات آنها برای جلوگیری از دستکاری های غیرقانونی با قیمت های بورس اوراق بهادار است. دوم، پیش آگهی قیمت مبادله است؛

تابع Hedge، یا بیمه مبادله شرکت کنندگان در معاملات سهام از نوسانات قیمت ناخوشایند برای آنها. تابع هشدار بر اساس استفاده از مکانیسم قراردادهای معاملاتی آتی تجاری است. ماهیت این ویژگی این است که معامله گر هدر (یعنی یکی که بیمه شده است) - باید هر دو فروشنده و خریدار آن باشد. در این مورد، هر گونه تغییر در قیمت محصول آن خنثی شده است، زیرا برنده های فروشنده به طور همزمان از دست دادن خریدار و بالعکس. این وضعیت توسط این واقعیت به دست می آید که هدر، اشغال، به عنوان مثال، موقعیت خریدار در بازار معمول باید موقعیت متضاد، در این مورد فروشنده، در بازار قراردادهای معاملات آتی ارز. به طور معمول، تولید کنندگان کالا از قیمت های پایین تر محصولات خود و خریداران حمایت می کنند - از افزایش قیمت محصولات خریداری شده:

فعالیت سهام احتمالی؛

تابع تضمین معاملات. با کمک ذخیره سازی سیستم های پاکسازی و محاسبات به دست آمده؛

تابع اطلاعات مبادله.

منابع اصلی اطلاعات مربوط به وضعیت و چشم انداز توسعه بازار محصولات نفتی و نفت جهانی، نشریات آژانس های نقل قول PIATT هستند (بخش ساختاری بزرگترین شرکت انتشارات آمریکایی McGraw-Hill) و Argus Petroleum (شرکت مستقل، United پادشاهی).

نقل قول ها یک ایده از محدوده قیمت را برای یک نوع خاص از روغن برای یک روز خاص ارائه می دهد. بر این اساس، آنها شامل حداقل قیمت (حداقل قیمت معاملات یا حداقل قیمت متوسط \u200b\u200bقیمت خرید یک نوع خاص از نفت) و قیمت های حداکثر (حداکثر قیمت معامله یا حداکثر قیمت های وزن قیمت برای فروش).

دقت نقل قول بستگی به مقدار اطلاعات جمع آوری شده دارد. اولین اطلاعات مربوط به نقل قول ها در زمان واقعی داده می شود (آنها را می توان در حضور دسترسی به تجهیزات مناسب به دست آورد) در زمان 21.00-22.00 Moscow. این داده ها را می توان در صورت دریافت تا پایان روز اطلاعات جدید در معاملات تعریف نقل قول اولیه تنظیم کرد. نسخه نهایی نقل قول ها در نشریات رسمی چاپ این سازمان ها ارائه شده است.

نقل قول ها به عنوان معاملات با تحویل فوری - قیمت "نقطه" (تحویل در عرض دو هفته، و برای برخی از انواع نفت - ظرف سه هفته) و معاملات با تحویل معوق (با انواع کلیدی نفت) - قیمت "به جلو" (عرضه در یک ماه، دو ماه و سه ماه).

اطلاعات در مورد نقطه و نقل قول های جلو یک عنصر کلیدی در تجارت نفت در بازار آزاد است. نقل قول "نقطه" برای ارزیابی صحت قیمت انتخاب شده از معامله قبلا به پایان رسید، استفاده می شود؛ برای استخراج فاکتورها برای عرضه، محاسبات که بر اساس فرمول ها بر اساس نقل قول های نقطه ای در زمان حمل کالا انجام می شود؛ و همچنین به عنوان یک نقطه منبع، که از آن طرف مقابل شروع به بحث در مورد شرایط قیمت برای روز نقل قول بعدی.

نقل قول "به جلو"، منعکس کننده قیمت ثابت معاملات تحویل تاخیر، اساسا ارزیابی پیش بینی شده از شرکت کنندگان در بازار برای یک ماه، دو و سه ماه پیش است. در ترکیب با نقل قول های نقطه، نقل قول های جلو به احتمال زیاد نشان می دهد که در حال حاضر روند روند تغییر قیمت برای این منطقه از نفت به چشم انداز در یک، دو و سه ماه.

نقل قول ها برای نفت کلاس کیفیت استاندارد داده می شود. اگر کیفیت یک دسته خاص از نفت از استاندارد متفاوت باشد، پس هنگام ورود به یک معامله، قیمت حزب بر اساس نقل قول ها، با توجه به تخفیف یا جایزه برای کیفیت تعیین می شود.

مقدار تخفیف یا جایزه برای کیفیت بستگی به میزان بستگی دارد به آن که قیمت نوتکنک یک دسته خاص از کالاها متفاوت از قیمت نفت نبیک این کلاس از کیفیت استاندارد است.

خلاصه محتوای همه موارد فوق، ما یادآوری می کنیم که به منظور اطمینان از صادرات نفتی کارآمد، تامین کننده باید داده ها را در مورد نقل قول ها، "به جلو"، قیمت محصولات نفتی و موقعیت های آینده، اطلاعات در قیمت های Nethekk، حمل و نقل و نرخ بیمه، پویایی پروژه و روغن سهام. حداقل نیازهای اطلاعات به دانش نقطه و نقل قول های پیش رو در روغن های صادر شده نفت و رقابتی، پویایی گسترش، حمل و نقل و نرخ های بیمه کاهش می یابد. انواع اصلی قراردادهای فوری متشکل از بورس اوراق بهادار عبارتند از:

قرارداد آینده - قرارداد خرید و فروش کالاها در آینده در قیمت در زمان معامله.

این گزینه یک قرارداد است که حق را می دهد، اما نه یک تعهد برای خرید یا فروش قرارداد آینده برای محصولات نفت و نفتی در آینده با قیمت مورد نظر. گزینه های معامله شده در همان مبادلات که در آن آنها قراردادهای آینده را انجام می دهند.

معامله رو به جلو - معامله، مدت اعدام که با لحظه ای از نتیجه گیری آن در بورس اوراق بهادار مطابقت ندارد و در قرارداد تعیین نمی شود.

معامله "نقطه" با این واقعیت مشخص می شود که اصطلاح نتیجه گیری آن با دوره اعدام هماهنگ است و با چنین معامله ای باید بلافاصله (به عنوان یک قاعده، نه بعد از دو روز کاری پس از نتیجه گیری " معامله)

هنگام پایان دادن به قرارداد، نقش ویژه ای بازی می شود دقت وضعیت پیش بینی در بازار در این نوع کالاها، و همچنین پیش بینی قیمت آن. بنابراین، ما مهم است که نقش تخمین های پیش بینی در دستیابی به تأثیر محصولات نفت و نفت را در نظر بگیریم.

هنگام انجام معاملات ذکر شده، یک نقطه کلیدی دارد - این دقت پیش بینی ها است. البته، از نقطه نظر تئوری، به نظر می رسد، ما هنوز، جایی که قیمت ها در آینده وجود خواهد داشت. باز کردن موقعیت، ما برای خود قیمت فروش نفت را بستیم، زیرا ما دیگر نمی تواند بالاتر از آن باشد. بنابراین، پیش بینی دقیق به ما می دهد گزینه های لازم را برای اقدامات لازم در هنگام تغییر قیمت. پیش بینی نامعتبر به معنی تلفات است. راه های بسیاری برای پیش بینی بازار وجود دارد، اما تنها برخی از آنها سزاوار توجه خاصی هستند. در طول سالها، پیش بینی بازارهای مالی بر اساس نظریه انتظارات عقلانی، تجزیه و تحلیل ردیف موقت و تجزیه و تحلیل فنی است.

با توجه به تئوری انتظارات عقلانی، قیمت ها افزایش یا کاهش می یابد به دلیل این واقعیت که سرمایه گذاران منطقی هستند و بلافاصله به اطلاعات جدید پاسخ می دهند: هر گونه تفاوت بین سرمایه گذاران در رابطه با، به عنوان مثال، اهداف سرمایه گذاری یا اطلاعات موجود برای آنها به عنوان آماری ناچیز نادیده گرفته می شود . چنین رویکردی بر مبنای فرض باز بودن اطلاعات کامل بازار است، I.E. این واقعیت که هیچ کدام از شرکت کنندگان خود اطلاعاتی ندارند که شرکت کنندگان دیگر نیز داشته باشند. در عین حال، هیچ مزیت رقابتی وجود ندارد، زیرا، داشتن اطلاعاتی که مقرون به صرفه نیست، امکان افزایش شانس سود وجود ندارد.

هدف از تجزیه و تحلیل سری زمانی، شناسایی تعداد مشخصی از عوامل موثر بر تغییر قیمت ها با استفاده از روش های آماری است. این رویکرد به شما امکان می دهد تا روند توسعه بازار را شناسایی کنید، با این حال، اگر تکرار و یا چرخه های همگن در صفوف داده ها وجود داشته باشد، استفاده از آن ممکن است با مشکلات جدی مرتبط باشد.

تجزیه و تحلیل فنیاین مجموعه ای از روش های تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری تنها بر روی مطالعه پارامترهای داخلی بازار سهام است: قیمت ها، معاملات و ارزش های سود باز (تعداد قراردادهای باز برای خرید و فروش). تمام روش های مختلف برای پیش بینی تجزیه و تحلیل فنی را می توان به دو گروه بزرگ تقسیم کرد: روش های گرافیکی و روش های تحلیلی.

تجزیه و تحلیل فنی گرافیک تجزیه و تحلیل بازار های مختلف است مدل های گرافیکیتولید شده توسط الگوهای خاصی از حرکات قیمت در برنامه ها به منظور پذیرش احتمال ادامه یا تغییر روند موجود. انواع اصلی گراف ها را در نظر بگیرید:

خطی در گرافیک خطی، تنها قیمت بسته شدن هر دوره پس از آن جشن گرفته می شود. توصیه می شود در بخش های کوتاه (تا چند دقیقه).

Section Segments (Bars) - بر روی گرافیک میله ها حداکثر قیمت (نقطه بالا ستون)، حداقل قیمت (نقطه پایین ستون)، قیمت باز (به سمت چپ ستون عمودی) و قیمت بسته شدن ( اختصار از سمت راست از ستون عمودی). توصیه شده برای دوره های زمان از 5 دقیقه و بیشتر.

شمع های ژاپنی (ساخته شده توسط آنالوگ با میله ها).

Cross-Tickers - هیچ محور زمان، و یک ستون قیمت جدید پس از ظهور پویایی دیگر ساخته شده است. صلیب در صورت کاهش قیمت ها کشیده شده است مقدار مشخصی از امتیاز (معیار رودخانه ها) اگر قیمت ها با تعداد مشخصی از موارد افزایش یابد، آن را Zolik کشیده شده است.

مقیاس ریاضی و لگاریتمی. برای برخی از انواع تجزیه و تحلیل، به خصوص اگر ما در مورد تجزیه و تحلیل روند دراز مدت صحبت می کنیم، راحت استفاده از مقیاس لگاریتمی است. در مقیاس محاسباتی، فاصله بین تقسیمات بدون تغییر است. در مقیاس لگاریتمی، همان فاصله به همان درصد تغییرات مربوط می شود.

حجم نمودار

پیش بینی های این نوع تجزیه و تحلیل فنی، مفاهیم اساسی پایه تجزیه و تحلیل فنی زیر است: خطوط روند، سطوح مقاومت و حمایت از بازار، سطح اصلاح روند فعلی. مثلا:

خط مقاومت (مقاومت):

بوجود می آید زمانی که خریداران دیگر نمی توانند یا نمی خواهند این محصول را بیشتر خریداری کنند قیمت های بالا. فشار فروشندگان بیش از فشار از خریداران، به عنوان یک نتیجه، رشد متوقف می شود و با یک قطره جایگزین می شود؛

اتصال Maxima مهم (VERTICES) بازار.

خط پشتیبانی:

ترکیب حداقل حداقل (پایین) بازار؛

دیگر فروشندگان دیگر وجود ندارد یا نمی خواهند این محصول را با قیمت های پایین تر به فروش برسانند. برای این سطح قیمت تمایل به خرید بسیار قوی و می تواند مقاومت در برابر فشار از فروشندگان. سقوط به حالت تعلیق درآمده است و قیمت ها دوباره شروع می شود.

پایین رفتن، خط حمایت به مقاومت تبدیل می شود. افزایش، خط مقاومت به پشتیبانی تبدیل می شود.

اگر قیمت ها بین دو خط مستقیم موازی (خطوط کانال) متغیر باشد، می توانید در مورد حضور کانال Booze (Down or Horizontal) صحبت کنید.

دو نوع مدل های گرافیکی را تشخیص دهید:

1. مدل های شکستگی تمایل دارند بر روی نمودارهای مدل مدولاسیون شوند، که هنگام انجام شرایط خاص، می تواند تغییر روند موجود در بازار را پیش بینی کند. این شامل مدل هایی مانند "سر شانه"، "دو طرفه"، "دو پایه"، "triple vertex"، "پایه سه گانه" است.

برخی از آنها را در نظر بگیرید.

"سر - شانه" - به نوبه خود روند را تایید می کند.

شکل 13.22. 1- اولین رأس؛ 2 رأس دوم؛ گردن 3 خط

headshounders - سر - شانه.

شکل 13.23. 1 پین چپ شانه؛ 2 پین؛ 3 پین شانه راست؛ گردن 4 خط.

2. مدل ها روند روند را ادامه می دهند - مدل هایی که در برنامه های تشکیل شده اند، که هنگام انجام شرایط خاص، لازم است که ادعا کنیم که احتمال ادامه روند فعلی وجود دارد. شاید گرایش بیش از حد به سرعت و به طور موقت وارد حالت بیش از حد overboud یا فروش شود. سپس پس از اصلاح متوسط، توسعه خود را به سوی روند سابق ادامه خواهد داد. در این گروه، مدل هایی مانند "مثلث"، "الماس"، "پرچم ها"، "پرچم" و دیگران وجود دارد. مثلا:

به عنوان یک قاعده، این ارقام تشکیل خود را در فاصله ای از رأس P (Stern) برابر می کنند:

من تعریف می کنم "\u003e

مثلث

مثلث در بازار باید ترس داشته باشد. پایه قیمت R. پایه موقت شکست این رقم در فاصله ای اتفاق می افتد: "\u003e

جمع آوری و ذخیره سازی داده ها - شرکت کنندگان احتمالی در پیش بینی (یا به عنوان یک معیار، یا به عنوان یک ارزش پیش بینی شده، و یا هر دو به عنوان چیز دیگری)؛

تعریف برای روند یا مجموعه ای از معیارها (و داده هایی که به طور مستقیم در پایگاه داده ذخیره شده اند همیشه نمی توانند مورد استفاده قرار گیرند، اغلب لازم است که برخی از تحولات داده ها را به عنوان مثال، به صورت منطقی به عنوان معیارهای استفاده از تغییرات نسبی در ارزش ها انجام دهیم)؛

تشخیص وابستگی بین ارزش پیش بینی شده و مجموعه معیارها به صورت برخی از عملکرد؛

محاسبه ارزش مورد علاقه به مطابق با یک تابع خاص، مقادیر معیارهای لحظه پیش بینی شده و نوع پیش بینی - کوتاه مدت یا بلند مدت).

در بخش عملی کار بر اساس داده های تاریخی هر روند برای چند دوره زمانی (ماه، سال، چند سال)، همچنین در برخی از زمان (دقیقه، 5 دقیقه، نیم ساعت، روز و غیره ارائه شده) ارائه شده است ما باید پیش بینی های پیشنهادی نقل قول ها را برای چندین دوره زمانی پیش رو دریافت کنیم. اطلاعات مربوط به نقل قول های دارایی توسط تمام یا بخشی از پارامترهای استاندارد که نقل قول ها را برای زمان گسسته توصیف می کنند، نشان داده شده است: باز کردن قیمت ها، بسته شدن، حداکثر حداکثر، حداقل، حجم معاملات در زمان بسته شدن، علاقه باز است.

استفاده از شبکه های عصبی برای به دست آوردن یک پیش بینی سریع و با کیفیت بالا می تواند در شکل گیری در نظر گرفته شود. 13.27 "طرح تکنولوژیکی برای پیش بینی در بازار سهام با استفاده از شبکه های عصبی".

برای پیش بینی کامل از روند سه بازار که در کشور ما توسعه یافته است، از جمله بسیاری از ابزارهای مالی، مقدار کافی منبع برای پیش بینی داده ها ضروری است. همانطور که از طرح دیده می شود، اطلاعات زیر در حال حاضر اجرا می شود:

اطلاعات و بازرگانی آژانس های داده "رویترز"، "Dow Jones Telerate"، "بلومبرگ"؛

داده های بازرگانی از سایت های MICEX و RTS؛

داده های دیگر از طریق ورودی دستی.

تمام داده های لازم ثبت نام در پایگاه داده (پایگاه داده MS SQL Server) در زیر انتخاب و آماده سازی داده ها برای شرکت در پیش بینی است. در این مرحله اولیه، وظیفه انتخاب بیش از 200 نوع اطلاعات و اطلاعات بازرگانی از معیارهای مهم ترین، برای پیش بینی ارزش منافع برخی از ابزار مالی یا گروهی از ابزارهای مالی مواجه است. انتخاب اولیه معیارها توسط تحلیلگر انجام می شود و بستگی به تجربه و شهود دوم دارد. تجزیه و تحلیل ابزار برای تجزیه و تحلیل فنی، ارائه شده در قالب نمودار، تجزیه و تحلیل که شما می توانید ارتباطات مخفی را دریافت کنید. محدوده پیش بینی موقت اختصاص داده شده است.

سپس داده های پردازش شده در بسته شبکه عصبی شبکه های عصبی Statis-TICA ثبت شده است، جایی که 5 روزه با استفاده از یک پروپترون آموزش دیده شناخته می شود. هر یک از دوره های شبکه یکی از چهار شاخص را مشخص می کند که تغییرات روند را مشخص می کند (به عنوان نمودارها در تجزیه و تحلیل فنی): یک دوره پایدار، صعودی، پایین، نامحدود. بر اساس داده های پردازش شده، شبکه پیش بینی می کند، اما برای دستیابی به توضیح نتایج به دست آمده، ما روند پیش بینی را پیچیده می کنیم. پردازش بیشتر در سیستم statist1ca رخ می دهد. داده ها نیازی به تبدیل شدن ندارند، از همان نوع.

در فرآیند پردازش سری زمانی در بسته های آمار در ماژول سری / پیش بینی زمانی با استفاده از یک هماهنگی نمایشی (پیش بینی صاف کردن نمایشی)، یک روند متمایز است که به طور مساوی (دوره های 5 روزه) برای پیش بینی کوتاه مدت بعدی تقسیم می شود . تنظیم روند بر اساس یکی از چهار روش ارائه شده (خطی، نمایشی، افقی، چندجمله ای) انجام می شود. برای آزمایش ما، ما یک روش نمایشی را انتخاب کردیم. روند روند و دریافت اطلاعات در مورد صاف کردن آن. این داده ها با استفاده از چند لایه Perceptron به شبکه های عصبی بازگشته اند. آموزش توسط صاف کردن نمایشی ساخته شده است، به عنوان یک نتیجه از آن شبکه تأیید صحت پیش بینی های قبلا به دست آمده را تایید می کند. نتایج را با استفاده از ویژگی بایگانی مشاهده کنید.

مقادیر پیش بینی شده به دست آمده توسط یک معامله گر تحلیل می شود، زیرا نتیجه تصمیم گیری درست برای انجام عملیات با اوراق بهادار ساخته شده است.

یک رویکرد برای حل مسئله تجزیه و تحلیل و پیش بینی بازار سهام بر اساس ماهیت چرخه توسعه فرآیندهای اقتصادی است. تظاهرات چرخه ای، توسعه موج مانند دوره های اقتصادی است. هنگام پیش بینی سری زمانی در اقتصاد، غیرممکن است که وضعیت را به درستی ارزیابی کنیم و پیش بینی نسبتا دقیق را بدون توجه به اینکه نوسانات چرخه ای بر روی خط روند قرار می گیرند، غیرممکن است. در علوم اقتصادی مدرن، بیش از 1380 نوع چرخه ای شناخته شده است. اقتصاد سود را با چهار زیر انجام می دهد:

چرخه کیتین - چرخه سهام. Kitchin (1926) بر روی مطالعه امواج کوتاه مدت تا 2 تا 4 سال بر اساس تجزیه و تحلیل حساب های مالی و قیمت فروش در هنگام رانندگی موجودی تمرکز کرد.

چرخه یهودی این چرخه نام های دیگر: چرخه کسب و کار، چرخه صنعتی و غیره در هنگام مطالعه ماهیت نوسانات صنعتی در فرانسه، بریتانیا و ایالات متحده بر اساس تجزیه و تحلیل اساسی درصد و نرخ قیمت، چرخه ها کشف شد. همانطور که معلوم شد، این نوسانات همزمان با چرخه سرمایه گذاری بود، که به نوبه خود تغییرات در GNP، تورم و اشتغال را آغاز کرد.

چرخه های آهنگر J. Ryghalman، V.Nuven در دهه 1930. و برخی از تحلیلگران دیگر اولین شاخص های آماری از حجم سالانه تجمعی مسکن را ایجاد کردند و در آنها نظرسنجی های بلند مدت رشد سریع و رکود عمیق یا رکود را یافتند. سپس اصطلاح "چرخه های ساختمان" برای اولین بار ظاهر شد.

چرخه Condratyev. چرخه های بزرگ را می توان به عنوان نقض و ترمیم تعادل اقتصادی یک دوره طولانی در نظر گرفت. هسته آنها در مکانیسم انباشت، انباشت و پراکندگی سرمایه کافی برای ایجاد نیروهای اصلی تولید قرار دارد. با این حال، این دلیل اصلی، اثر عوامل ثانویه را افزایش می دهد. با توجه به موارد فوق، توسعه یک چرخه بزرگ روشنایی زیر را می گیرد. آغاز افزایش هماهنگی با لحظه ای که انباشت و انباشت سرمایه به این ولتاژ می رسد، هماهنگ می شود که سرمایه گذاری مقرون به صرفه سرمایه گذاری سرمایه به منظور نیروهای مولد و بازسازی رادیکال فناوری امکان پذیر است. علاوه بر این، با توجه به "حقیقت" Kondratyev، در طول موج سریع یک چرخه بزرگ، امواج متوسط \u200b\u200bو کوتاه با کوتاه بودن پراکندگی و شدت افزایش و در طول دوره موج زیادی از یک چرخه بزرگ وجود دارد یک تصویر معکوس است

در بازار سهام، داده های ارتعاش در خطوط زیر و سطوح رکود اقتصادی فعالیت های تجاری برای یک دوره مشخص مشخص می شود: اوج چرخه، کاهش، پایین ترین نقطه و مرحله احیای.

در این مقاله، ما از این واقعیت ادامه می دهیم که نوسانات قیمت در بازار اوراق بهادار، نتیجه ابررسانایی از امواج مختلف و ردیف های تصادفی، فاکتورهای تصادفی است. تلاش برای شناسایی حضور چرخه ها و تعیین فاز که در آن فرآیند قرار دارد تعیین می شود. بسته به این، پیش بینی توسعه بیشتر فرآیند با استفاده از بودجه ARIMA تحت فرض های مناسب در مورد پارامتر فرآیند ساخته شده است.

انتقال سیستم یک افزایش امواج از طول های مختلف است. همانطور که می دانید، امواج چند مرحله ای دارند که یکدیگر را جایگزین می کنند. این می تواند یک مرحله از احیای، رکود یا رکود باشد. اگر این مراحل مقادیر نمادین A، B، C اختصاص داده شوند، آنها می توانند به عنوان یک دنباله ای از ابتدایی (نمودارهای مشابه در تجزیه و تحلیل فنی) نشان داده شوند و به رسمیت شناختن این توالی ها (که همچنین دوره های بلند، رکود، رکود، یعنی یک رکود، ، B، C، تنها مقیاس کوچکتر)، ما می توانیم بر اساس قوانین شناخت دستور زبان با برخی احتمال فرمول "src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/28.gif "مرز \u003d" 0 "align \u003d" absmiddle "alt \u003d" (! lang:. سپس ما همچنین می توانیم توالی های فرم AAABBCD را در نظر بگیریم .... به نظر می رسد که ما موج خود را به رسمیت شناختیم و فاز آن.

در حال حاضر ما می توانیم نه تنها یک پیش بینی دقیق تر کوتاه مدت را ایجاد کنیم، اما ما می توانیم پویایی کلی بازار سهام را در آینده (تعیین مرحله موج طولانی، ما می توانیم شخصیت بعدی را قضاوت کنیم، زیرا فازهای جریان در یک دنباله خاص) در آزمایش ما، ما سعی کردیم به رسمیت شناختن پراکندگی مراحل امواج (A، B، C، D) آموزش دهیم.

برای آزمایش، این نتایج تجارت با RTS در سهام لوکویل (LKON) در دوره از 1 ژوئن 1998 گرفته شد. در 31 دسامبر 1999، متغیرهای زیر در پایگاه داده اصلی گنجانده شده است: قیمت متوسط \u200b\u200bخرید متوسط، قیمت متوسط \u200b\u200bفروش متوسط، قیمت حداکثر روز، قیمت حداقل روز، تعداد معاملات. پایگاه داده با مقادیر متغیرهای ذکر شده بر روی اکسل چهارشنبه از اینترنت وارد شد و سپس به بسته SNW منتقل شد. این روش بیشتر مورد بررسی قرار می گیرد شکل. 13.28 - وزن که مشاهدات فردی از سری را می گیرد.

عرض فاصله زمانی صاف برابر با 4 مشاهدات بود. سپس بیان عددی روند (شکل 13.30) به هماهنگی متغیر جدید اضافه شد.

بنابراین، ما پایگاه داده را با متغیرهایی که به ورودی شبکه عصبی تغذیه می شود، تشکیل دادیم. و چون SNW به طور کامل سازگار با SNN به طور خاص داده های واردات در SNN ضروری نیست. در ورودی فرض شد که مقادیر نوع A، B، C، D را بدست آورد، اما برای این منظور، Perseceptron باید فاز را که در آن ما و در بنیاد آن هستیم، به رسمیت شناختن دقیق تر انجام دهیم پیش بینی. به عبارت دیگر، او باید توالی های ابتدایی را در نظر بگیرد و آنها را با مراحل چرخه شناسایی کند. علاوه بر این، فاز چرخه نوع A، B، C، D Perceptron به خروجی تولید نمی کند.

برای پیاده سازی وظیفه یادگیری Perceptron، یک پنجره تلفن همراه عرض 5 روز اختصاص داده شده است. یک پنجره موقت شامل یک توالی ابتدایی A، B، C یا D است. بنابراین، پیش بینی دقیق تر می تواند با تقریب قطعه ای از یک روند عددی در قیمت خرید متوسط \u200b\u200bوزن حاصل شود.

برای آموزش Pershepton برای تشخیص توالی های پنج روزه و شناسایی آنها به عنوان یک، در، S یا D، ما مجبور شدیم فاز خود را برای تعداد مشخصی از گزینه ها تعیین کنیم و نتایج ما را به یک متغیر جدید پایگاه داده اصلی اضافه کنیم. بنابراین، پایگاه داده در نهایت تشکیل شده شامل مقادیر متغیرهای زیر است: قیمت متوسط \u200b\u200bقیمت خرید، قیمت میانگین فروش متوسط، قیمت حداکثر روز، قیمت حداقل روز، تعداد معاملات، روند اختصاص داده شده نسبت به قیمت وزنی خرید و در نهایت متغیر تعریف وضعیت اقتصادی را تعیین می کند. تمام متغیرها به غیر از دومی به ورودی اعمال شد. قرار بود تنها در خروج به دست آید، به طوری که Perceptron در آموزش به ارزش این متغیر واکنش نشان نداد و وزن گرفت، به طوری که تنها چهار مقدار را می توان به دست آورد: A، در، S، D، و سپس ، طبق گفته دولت شناخته شده، و همچنین در نظر گرفته شده است که پس از آنکه فاز بلندپرواز از فاز پایداری پیروی می کند، و سپس رکود اقتصادی دوباره و پیش بینی کوتاه مدت قادر به پیش بینی کوتاه مدت بود. بنابراین، تمام داده ها برای پیش بینی جمع آوری می شوند. در حال حاضر تنها یک سوال باقی مانده است: چه پارامترهای انتخاب برای شبکه و نحوه آموزش. در این راستا، تعدادی از آزمایشات انجام شد و نتیجه گیری های زیر به عنوان یک نتیجه صورت گرفت.

در ابتدا، آن را در نظر گرفته شده بود برای آموزش چند لایه Perceptron با روش انتشار خطای معکوس. 7 متغیر به ورودی (آنها در بالا ذکر شده اند) اعمال شد، در خروجی تنها یک دولت. علاوه بر لایه های ورودی و خروجی، یک لایه متوسط \u200b\u200bساخته شد، شامل 6، و سپس از 8 نورون بود. خطای یادگیری تقریبا 0.2-0.4 بود، با این حال، Perceptron به طور ضعیف واکنش نشان داد. بنابراین، ما تصمیم گرفتیم ابتدا تعداد نورون ها را در لایه میانی به 14 افزایش دهیم و سپس روش یادگیری Perceptron ("Gradients Conjugate" را تغییر داد. خطا شروع به نوسان در محدوده 0.12-0.14 شد، و تمام مقادیر متغیر بسیاری به عنوان یک آموزش در نظر گرفته شد.

به عنوان یک نتیجه از آزمایشات، شبکه بهینه تبدیل به یک شبکه عصبی با پارامترهای زیر شد: 7 متغیر به ورودی اعمال می شود: هموار، متوسط، Open_Buy، Voltrad. val_q، min_pr، max_pr، در خروجی - حالت. آموزش با افزایش 6، با استفاده از روش شیب های کنجد، تنها 3 لایه (در 7 نورون اول، در مرحله دوم، در سوم - 3) (شکل 13.29)، به عنوان یک نتیجه، Perseceptron انجام شد به وضوح به وضعیت روند (صعودی - 1 خروجی نورون خروجی لایه، نزولی NDASH؛ 2 لایه خروجی NEURO و افقی - 3 نورون) (شکل 13.31).

به عنوان یک نتیجه از مطالعات، مجموعه ای از اشیاء احتمالی داده های پیش بینی وجود داشت، ارزش های پیش بینی شده و مجموعه معیارها را شناسایی کرد و همچنین ارتباط بین آنها را نشان داد.

در فرآیند آزمایش، مشخص شد که انتخاب روند، میزان یادگیری یک پروپترون چند لایه را افزایش می دهد و با مقررات خاصی از شبکه، روند صعودی، پایین و افقی را به رسمیت می شناسد.

نتایج مثبت به دست آمده امکان پذیر است که به یک مطالعه عمیق تر از وابستگی های چرخه ای در بازارها تغییر دهید و از روش های دیگر فن آوری های عصبی در عملیات مالی استفاده کنید (کارت Kohonen).

روز خوب، نام من ناتالیا Efremova است، و دانشمند تحقیقاتی در Ntechlab. امروز من در مورد انواع شبکه های عصبی و استفاده از آنها خواهم گفت.

اول من چند کلمه در مورد شرکت ما می گویم. این شرکت جدید است، شاید بسیاری از شما نمی دانید که ما چه کار می کنیم. سال گذشته، ما مسابقه Megaface را به دست آوردیم. این یک مسابقه شناخت بین المللی است. در همان سال، شرکت ما افتتاح شد، یعنی در بازار حدود یک سال، حتی کمی بیشتر. بر این اساس، ما یکی از شرکت های پیشرو در شناخت افراد و پردازش تصاویر بیومتریک است.

بخش اول گزارش من به کسانی که با شبکه های عصبی نا آشنا هستند ارسال می شود. من به طور مستقیم یادگیری عمیق انجام می دهم در این منطقه من بیش از 10 سال کار می کنم. اگر چه آن را کمی کمتر از یک دهه پیش به نظر می رسد، برخی از نوع شبکه های عصبی مورد استفاده قرار گرفت که شبیه به سیستم یادگیری عمیق بود.

در 10 سال گذشته، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر در سرعت باور نکردنی توسعه یافت. همه آنچه که در این زمینه قابل توجه است، در 6 سال گذشته رخ داده است.

من در مورد جنبه های عملی صحبت خواهم کرد: کجا، زمانی که، زمانی که، از لحاظ یادگیری عمیق برای پردازش تصاویر و ویدیو، به رسمیت شناختن تصاویر و افراد، به رسمیت شناختن تصاویر و افراد، به رسمیت شناختن تصاویر و افراد، به رسمیت شناختن تصاویر و افراد صحبت خواهم کرد. من به شما کمی درباره شناخت احساسات، که رویکردها در بازی ها و رباتیک استفاده می شود، به شما می گویم. همچنین، من در مورد استفاده غیر استاندارد از یادگیری عمیق می گویم، چه چیزی از نهادهای علمی خارج می شود و تا کنون هنوز هم در عمل کمی استفاده می شود، زیرا می توان آن را اعمال کرد، و به همین دلیل اعمال آن دشوار است.

این گزارش شامل دو بخش خواهد بود. از آنجایی که بیشتر با شبکه های عصبی آشنا هستند، ابتدا به شما می گویم که شبکه های عصبی چگونه کار می کنند، شبکه های عصبی بیولوژیکی چیست، چرا که ما می توانیم بدانیم که چگونه شبکه های عصبی مصنوعی چگونه است و معماری هایی که در آن مناطق اعمال می شود، مهم است.

بلافاصله عذرخواهی می کنم، من کمی در مورد اصطلاحات انگلیسی پرش خواهم کرد، زیرا اکثر آنها چگونه در روسیه نامیده می شود، من حتی نمی دانم. شاید شما هم

بنابراین، بخش اول این گزارش به شبکه های عصبی کانولوشن اختصاص خواهد یافت. من به شما می گویم که چگونه شبکه عصبی کانولوشن (CNN) کار می کند، به رسمیت شناختن تصاویر بر روی مثال از تشخیص چهره. کمی درباره شبکه های عصبی مجدد شبکه های عصبی مکرر (RNN) و یادگیری با تقویت در مثال سیستم های یادگیری عمیق بگویید.

به عنوان یک استفاده غیر استاندارد از شبکه های عصبی، به شما خواهم گفت که چگونه CNN در پزشکی کار می کند تا تصاویر واکسل را تشخیص دهد، چگونه شبکه های عصبی برای شناخت فقر در آفریقا استفاده می شود.

شبکه های عصبی چیست؟

نمونه اولیه برای ایجاد شبکه های عصبی به اندازه کافی، شبکه های عصبی بیولوژیکی نیست. شاید بسیاری از شما می دانید که چگونه شبکه عصبی را برنامه ریزی کنید، اما از کجا آمده است، من فکر می کنم برخی نمی دانند. دو سوم از تمام اطلاعات حسی، که به ما می آید، همراه با سازمان های بصری ادراک می آید. بیش از یک سوم از سطح مغز ما در دو منطقه مهم بصری قرار دارد - یک راه بصری پشتی و یک روش بصری شکمی.

مسیر بصری پشتی در منطقه بصری اولیه، در Temkok ما شروع می شود و در طبقه بالا می رود، در حالی که مسیر شکمی بر روی سر ما شروع می شود و در مورد گوش ها به پایان می رسد. همه به رسمیت شناختن مهم از تصاویری که به ما اتفاق می افتد، همه چیز بی معنی است، آنچه که ما درک می کنیم، دقیقا به آنجا می رود، پشت گوش.

چرا مهم است؟ از آنجا که اغلب لازم است که شبکه های عصبی را درک کنیم. اولا، هر کس در مورد آن گفته شده است، و من قبلا به آنچه که اتفاق می افتد استفاده می شود و در مرحله دوم، واقعیت این است که تمام مناطقی که در شبکه های عصبی مورد استفاده قرار می گیرند، به رسمیت شناختن تصاویر به ما از راه بصری شکمی، که در آن هر کوچک است منطقه مسئول عملکرد دقیق آن است.

تصویر به ما از شبکیه چشم می رسد، مجموعه ای از مناطق بصری عبور می کند و به منطقه زمانی منتهی می شود.

در دهه 60 میلادی از قرن گذشته، زمانی که مطالعه مناطق بصری مغز آغاز شد، اولین آزمایش ها بر روی حیوانات انجام شد، زیرا FMRI وجود نداشت. مغز با استفاده از الکترود های سوزانده شده در مناطق مختلف بصری مورد بررسی قرار گرفت.

اولین منطقه بصری توسط David Humebel و Torsten Wester در سال 1962 مورد بررسی قرار گرفت. آنها آزمایشات را بر روی گربه ها انجام دادند. گربه ها اشیاء مختلف متحرک را نشان دادند. سلول های مغز واکنش نشان می دهند، این محرک بود که حیوان را به رسمیت شناخت. حتی در حال حاضر، بسیاری از آزمایشات انجام شده توسط این روش های دبستان انجام می شود. با این وجود، این موثرترین راه برای پیدا کردن آنچه که هر کوچکترین سلول را در مغز ما ایجاد می کند.

به همان شیوه، بسیاری از خواص مهم تر مناطق بصری که ما در یادگیری عمیق استفاده می کنیم، اکنون باز می شود. یکی از مهمترین خواص، افزایش در زمینه های پذیرش سلول های ما به عنوان حرکت از مناطق بصری اولیه به بخش های زمانی، یعنی مناطق بصری بعدی است. میدان پذیرش بخشی از تصویر است که هر سلول مغز ما پردازش می شود. هر سلول دارای فیلد دستور العمل خود است. این ویژگی در شبکه های عصبی حفظ می شود، زیرا شما احتمالا همه چیز را می دانید.

همچنین با افزایش میدان های دستور العمل، انگیزه های پیچیده افزایش می یابد، که معمولا شبکه های عصبی را تشخیص می دهد.

در اینجا شما نمونه هایی از پیچیدگی محرک ها، اشکال مختلف دو بعدی را مشاهده می کنید که در مناطق V2، V4 و بخش های مختلف میدان های زمانی در MACAQUE شناخته می شوند. همچنین تعدادی از آزمایشات در MRI وجود دارد.

در اینجا شما می بینید که چگونه چنین آزمایش هایی برگزار می شود. این بخش 1 نانومتری بخش آن Cortex Zones "Martexes هنگام تشخیص اشیاء مختلف است. تحریف شده توسط آنچه که شناخته شده است تحریف شده است.

جمع کردن یک اموال مهم که ما می خواهیم در مناطق بصری گرفته شود چیزی است که اندازه زمینه های پذیرش افزایش می یابد و پیچیدگی اشیائی که ما آن را تشخیص می دهیم افزایش می یابد.

چشم انداز کامپیوتر

قبل از آموختن ما آموختیم که آن را به دیدگاه کامپیوتر اعمال کنیم - به طور کلی، آنجا نبود. در هر صورت، آن را به عنوان خوب به عنوان کار در حال حاضر کار کرد.

تمام این خواص به شبکه عصبی منتقل می شود، و در حال حاضر به دست آورده است اگر آن را شامل یک عقب نشینی جزئی به مجموعه داده ها، که بعدا بگویید.

اما برای اولین بار کمی در مورد ساده ترین Percepton. این نیز در تصویر و شباهت مغز ما شکل گرفته است. ساده ترین عنصر شبیه به سلول مغز، نورون است. این عناصر ورودی است که به طور پیش فرض از سمت چپ به راست قرار دارد، گاهی اوقات از پایین به بالا. در سمت چپ بخش های ورودی نورون است، در قسمت های خروجی سمت راست نورون.

ساده ترین Perceptron قادر به انجام ساده ترین عملیات است. به منظور انجام محاسبات پیچیده تر، ما نیاز به یک ساختار با تعداد زیادی از لایه های پنهان داریم.

در مورد دیدگاه کامپیوتری، ما نیاز به لایه های پنهان بیشتری داریم. و تنها پس از آن سیستم قادر به تشخیص آنچه که او می بیند.

بنابراین، چه اتفاقی می افتد هنگام تشخیص تصویر، من به مثال افراد می گویم.

برای ما به این تصویر نگاه کنید و بگوئید که چهره مجسمه بر روی آن نشان داده شده است، فقط به اندازه کافی. با این حال، تا سال 2010، برای دید کامپیوتر، این یک چالش فوق العاده بود. کسانی که با این سوال برخورد کردند، احتمالا می دانند که چقدر سخت بود که شی را توصیف کنیم که می خواهیم در تصویر بدون کلمات پیدا کنیم.

ما به آن نیاز داشتیم تا برخی از روش های هندسی را بسازیم، هدف را توصیف کنیم، رابطه ی جسم را توصیف کنیم، چگونه می توان این قطعات را به یکدیگر اشاره کرد، سپس این تصویر را بر روی جسم پیدا کنید، آنها را مقایسه کنید، آنها را مقایسه کنید و دریافت کنید که ما به شدت به رسمیت شناختیم. معمولا کمی بهتر از پرتاب یک سکه بود. کمی بهتر از سطح شانس.

حالا این اتفاق می افتد اشتباه است ما تصویر ما را بر روی پیکسل ها یا بر روی برخی از تکه ها تقسیم می کنیم: 2x2، 3x3، 5x5، 11x11 پیکسل - به عنوان مناسب به سازندگان سیستم که در آن آنها به عنوان یک لایه ورودی در شبکه عصبی خدمت می کنند.

سیگنال های این لایه های ورودی از لایه به لایه با استفاده از سیناپس منتقل می شوند، هر کدام از لایه ها دارای ضرایب خاص خود هستند. بنابراین، ما از لایه به لایه عبور می کنیم، از لایه به لایه تا زمانی که ما دریافت کنیم که ما چهره را به رسمیت شناختیم.

به طور شرطی، تمام این قطعات را می توان به سه کلاس تقسیم کرد، ما آنها را با X، W و Y نشان می دهیم، جایی که X تصویر ورودی ما است، Y مجموعه ای از برچسب ها است، و ما باید وزن خود را دریافت کنیم. چگونه ما را محاسبه کنیم؟

با X و Y ما، به نظر می رسد ساده است. با این حال، آنچه که توسط ستاره ای نشان داده شده است، یک عملیات غیر خطی بسیار پیچیده است که متاسفانه هیچ معکوس ندارد. حتی داشتن 2 اجزای داده شده معادله، آن را بسیار دشوار است. بنابراین، ما به تدریج به تدریج، با روش محاکمه و خطا نیاز داریم، انتخاب وزن W اطمینان حاصل کنید که خطا به همان اندازه که ممکن است کاهش یابد، مطلوب است که برابر صفر باشد.

این فرآیند به صورت تکراری اتفاق می افتد، ما به طور مداوم کاهش می یابد تا ما ارزش W وزن W را پیدا کنیم، که برای ما کافی است.

به هر حال، هیچ شبکه عصبی که من کار می کردم، به اشتباه رسیدن به صفر رسید، اما آن را به خوبی کار کرد.

قبل از شما، اولین شبکه ای که در سال 2012 رقابت بین المللی تصویربرداری را به دست آورد. این به اصطلاح Alexnet است. این شبکه، که برای اولین بار خود را اعلام کرد، شبکه های عصبی انحلال وجود دارد و از همان زمان در تمام مسابقات بین المللی در حال حاضر شبکه های عصبی کانولوشن، موقعیت های خود را از دست نمی دهند.

با وجود این واقعیت که این شبکه بسیار کوچک است (تنها 7 لایه پنهان در آن وجود دارد)، شامل 650 هزار نورون با 60 میلیون پارامتر است. به منظور یادگیری برای یادگیری برای پیدا کردن وزن مناسب، ما به نمونه های زیادی نیاز داریم.

شبکه عصبی بر روی نمونه ای از تصویر و برچسب مطالعه می کند. همانطور که برای دوران کودکی، "این یک گربه است، و این یک سگ است"، همچنین شبکه های عصبی در تعداد زیادی از تصاویر آموزش دیده اند. اما واقعیت این است که تا سال 2010، مجموعه داده های بسیار زیادی وجود نداشت، که می تواند تعدادی از پارامترها را به رسمیت شناختن تصاویر آموزش دهد.

بزرگترین پایگاه های داده ای که قبل از این زمان وجود داشت عبارتند از: Pascal VOC، که در آن تنها 20 دسته از اشیاء وجود داشت و Caltech 101، که در موسسه فناوری کالیفرنیا طراحی شده بود. در دومی 101 دسته بود، و خیلی زیاد بود. همان کسی که موفق به پیدا کردن اشیاء خود در هر یک از این پایگاه های داده، مجبور به پرداخت پایگاه های خود را که، من می گویم، به شدت دردناک است.

با این حال، در سال 2010، پایه Imagenet ظاهر شد، که در آن 15 میلیون تصویر از 22 هزار دسته جدا شده بود. این مسئله ما از یادگیری شبکه های عصبی را حل کرد. در حال حاضر هر کس که هر گونه آدرس دانشگاهی، که می تواند بی سر و صدا به سایت پایه بروید، درخواست دسترسی و دریافت این پایگاه داده برای آموزش شبکه های عصبی خود را. آنها به نظر من، روز بعد، به سرعت پاسخ می دهند.

در مقایسه با داده های قبلی Set'am، این یک پایگاه داده بسیار بزرگ است.

در مثال دیده می شود که چقدر کمی بود که قبل از آن بود. همزمان با مبنای Imagenet، رقابت Imagnet ظاهر شد، چالش های بین المللی، که در آن تمام تیم هایی که مایل به رقابت هستند می توانند شرکت کنند.

این سال، شبکه در چین شکست خورد، این 269 لایه بود. من نمی دانم چند پارامتر، من متاسفم، بیش از حد.

معماری شبکه عصبی عمق

به طور شرطی، می توان آن را به 2 قسمت تقسیم کرد: کسانی که یاد می گیرند و کسانی که یاد نمی گیرند.

سیاه این قطعات را مشخص می کند که یاد نمی گیرند، تمام لایه های دیگر قادر به یادگیری هستند. تعاریف بسیاری وجود دارد که در داخل هر لایه کانولوشن وجود دارد. یکی از نامزدهای تصویب شده، یک لایه با سه جزء به اشتراک گذاشته شده در مرحله کنفرانس، مرحله آشکارساز و مرحله جمع آوری است.

من به جزئیات نمی روم، هنوز گزارش های زیادی وجود خواهد داشت که در آن جزئیات آن مورد بحث قرار گرفته است. من به شما مثال می گویم

از آنجا که سازمان دهندگان از من پرسیدند که بسیاری از فرمول ها را ذکر نکنند، من آنها را به طور کامل انداختم.

بنابراین، تصویر ورودی وارد شبکه ای از لایه ها می شود، که می تواند فیلتر های اندازه های مختلف و پیچیدگی های مختلف عناصر را که آنها تشخیص می دهند نامیده می شود. این فیلترها یک شاخص خاص یا مجموعه ای از ویژگی های را تشکیل می دهند که پس از آن به طبقه بندی می رسد. این معمولا SVM یا MLP است - چند لایه Perceptron، که راحت است.

در تصویر و شباهت با شبکه عصبی بیولوژیکی، اشیاء با پیچیدگی های مختلف به رسمیت شناخته می شوند. همانطور که تعداد لایه ها افزایش می یابد، همه تماس با کورتکس را از دست می دهند، زیرا تعداد مناطق در شبکه عصبی محدود است. 269 \u200b\u200bیا بسیاری از مناطق بسیاری از انتزاع، بنابراین تنها افزایش پیچیدگی، تعداد عناصر و زمینه های دستور غذا حفظ می شود.

اگر ما به عنوان مثال از شناخت افراد را در نظر بگیریم، ما یک میدان پذیرش از لایه اول کوچک خواهیم داشت، سپس کمی بیشتر، بیشتر، و بنابراین تا زمانی که ما در نهایت نمی توانیم صورت کل صورت را تشخیص دهیم.

از نقطه نظر آنچه در فیلترهای ما در داخل فیلترها است، ابتدا میله های شیب دار به همراه کمی رنگ، و سپس بخشی از افراد، و سپس کل صورت توسط هر سلول از لایه شناخته می شود.

افرادی هستند که ادعا می کنند که یک فرد همیشه بهتر از شبکه را به رسمیت می شناسد. آیا چنین است؟

در سال 2014، دانشمندان تصمیم گرفتند بررسی کنند که چگونه ما در مقایسه با شبکه های عصبی شناختیم. آنها در حال حاضر 2 بهترین شبکه را گرفتند - این Alexnet و Network Matthew Ziller و Fergus است و در مقایسه با پاسخ مناطق مختلف مغز McAKI، که همچنین برای تشخیص برخی از اشیاء، قابل تشخیص بود. اشیاء از دنیای حیوانات بودند به طوری که میمون اشتباه نیست و آزمایش ها انجام شد، که به رسمیت شناختن بهتر است.

از آنجایی که واکنش از میمون به وضوح غیرممکن است، آن را به صورت الکترودها اعطا شد و به طور مستقیم با پاسخ هر نورون اندازه گیری شد.

معلوم شد که در شرایط عادی، سلول های مغز واکنش نشان دادند و همچنین حالت مدل هنری در آن زمان، این است که، شبکه متی زیلر.

با این حال، با افزایش سرعت نمایش اشیاء، افزایش تعداد نویز و اشیاء در تصویر، سرعت تشخیص و کیفیت آن مغز ما و مغز اولویت ها بسیار سقوط است. حتی ساده ترین شبکه عصبی کانولوشن، اشیا را بهتر می شناسد. به عبارت دیگر، شبکه های عصبی رسما بهتر از مغز ما کار می کنند.

وظایف کلاسیک شبکه های عصبی کانولوشن

آنها در واقع خیلی زیاد نیستند، آنها به سه کلاس مربوط می شوند. در میان آنها وظایف مانند شناسایی یک شی، تقسیم معنایی، تشخیص فردی، شناخت قطعات بدن انسان، تعریف معنایی مرزها، تخصیص اشیاء توجه به تصویر و تخصیص طبیعی به سطح است. آنها را می توان به 3 سطح تقسیم کرد: از پایین ترین سطوح به وظایف بالاترین سطح.

با مثال این تصویر، آنچه را که هر یک از وظایف را می سازد، در نظر بگیرید.

• تعریف مرزها - این کار پایین ترین سطح است که شبکه های عصبی کانولوشن در حال حاضر به صورت کلاسیک اعمال می شود.
• تعیین بردار به حالت عادی به ما اجازه می دهد تا یک تصویر سه بعدی را از دو بعدی بازسازی کنیم.
• عطف، تعریف اشیاء - این همان چیزی است که شخص به توجه این تصویر توجه می کند.
• تقسیم معنایی اجازه می دهد تا شما را به تقسیم اشیاء به کلاس ها توسط ساختار خود، هیچ چیز در مورد این اشیاء، یعنی حتی قبل از به رسمیت شناختن آنها، نمی دانید.
• انتخاب معنایی از مرزها - این تخصیص مرزهای شکسته به کلاس ها است.
• قسمت های بدن انسان.
• و بالاترین سطح کار - شناخت اشیاء خودشانکه ما در حال حاضر بر روی نمونه از شناخت فردی مورد توجه قرار می گیریم.

تشخیص چهره

اولین چیزی که ما می سازیم - آشکارساز چهره "OHM را در تصویر به منظور پیدا کردن یک صورت، به منظور پیدا کردن یک چهره، ما عادی، چهره خود را به مرکز و راه اندازی آن را به اداره در شبکه عصبی. پس از آن، ما مجموعه یا بردار علائم را دریافت می کنیم منحصر به فرد ویژگی های این شخص را توصیف می کند.

سپس ما می توانیم این نشانه های بردار با تمام بردارهای نشانه هایی که در پایگاه داده ما ذخیره می شوند مقایسه کنیم و به نام او، به نام او، در نمایه خود، مراجعه کنید - همه چیز که می تواند در پایگاه داده ذخیره شود.

به این ترتیب محصول ما FindFace Works - این یک سرویس رایگان است که به دنبال پروفایل های مردم در اساسی "Vkontakte" است.

علاوه بر این، ما یک API برای شرکت هایی داریم که می خواهند محصولات ما را امتحان کنند. ما خدمات را برای شناسایی افراد، تأیید و شناسایی کاربر ارائه می دهیم.

ما اکنون 2 سناریو داریم اولین شناسایی، جستجو در پایگاه داده است. دوم تأیید است، این مقایسه دو تصویر با احتمال خاصی است که این همان شخص است. علاوه بر این، ما در حال حاضر در حال توسعه تشخیص احساسات، شناخت تصویر بر تشخیص ویدئو و رهبری یک درک است، آیا فرد در مقابل دوربین یا عکس زندگی می کند.

برخی از آمارها هنگام شناسایی، هنگام جستجو برای 10 هزار عکس، ما دقت حدود 95٪ بسته به کیفیت پایه، 99٪ دقت تأیید صحت داریم. و علاوه بر این، این الگوریتم بسیار مقاوم به تغییر است - ما لزوما به دنبال اتاق نیستیم، ما می توانیم برخی از موارد چشمک زدن را داشته باشیم: عینک، عینک آفتابی، ریش، ماسک پزشکی. در برخی موارد، ما حتی می توانیم چنین مشکلات باور نکردنی را برای دید کامپیوتری، مانند عینک و ماسک شکست دهیم.

جستجوی بسیار سریع، 0.5 ثانیه در پردازش 1 میلیارد عکس صرف می شود. ما یک شاخص جستجوی سریع منحصر به فرد را توسعه داده ایم. ما همچنین می توانیم با تصاویر با کیفیت پایین به دست آمده از دوربین های CCTV کار کنیم. ما می توانیم همه را در زمان واقعی اداره کنیم. شما می توانید عکس ها را از طریق یک رابط وب، از طریق آندروید، iOS و جستجو برای 100 میلیون کاربر آپلود کنید و 250 میلیون عکس وجود دارد.

همانطور که گفتم، ما اولین جایزه را در رقابت های Megaface گرفتیم - آنالوگ برای imagenet، اما برای شناخت فردی. این مدت چندین سال برگزار شده است، در سال گذشته ما بهترین در میان 100 تیم از سراسر جهان، از جمله گوگل بود.

شبکه های عصبی مکرر

ما از شبکه های عصبی مکرر استفاده می کنیم زمانی که ما به اندازه کافی برای تشخیص تنها تصویر نیستیم. در مواردی که ما برای پیروی از توالی مهم هستیم، ما نیاز به نظم آنچه که به ما اتفاق می افتد، ما از شبکه های عصبی معمولی استفاده می کنیم.

این برای تشخیص زبان طبیعی برای پردازش ویدئو استفاده می شود، حتی برای تشخیص تصاویر استفاده می شود.

من در مورد به رسمیت شناختن یک زبان طبیعی نمی گویم - پس از گزارش من هنوز هم دو، که به رسمیت شناختن یک زبان طبیعی هدایت می شود. بنابراین، من به شما در مورد کار شبکه های عود در مثال شناخت احساسات به شما خواهم گفت.

شبکه های عصبی مکرر چیست؟ این در مورد شبکه های عصبی معمولی است، اما با بازخورد. بازخورد ما باید به ورودی شبکه عصبی یا برخی از لایه های آن وضعیت قبلی سیستم انتقال دهیم.

فرض کنید ما احساسات را پردازش می کنیم. حتی در یک لبخند - یکی از ساده ترین احساسات - لحظات متعددی وجود دارد: از بیان خنثی صورت تا لحظه ای که ما یک لبخند کامل داریم. آنها با یکدیگر یکدیگر را می گیرند. به طوری که خوب است بدانیم، ما باید قادر به مشاهده این که چگونه این اتفاق می افتد، انتقال آنچه در فریم قبلی در مرحله بعدی سیستم است.

در سال 2005، تیم مونترال یک سیستم مکرر را ساخت، که بسیار ساده به شناخت شناخت احساسات در وحشی نگاه کرد. او تنها چند لایه جارو داشت و او به طور انحصاری با ویدیو کار کرد. در سال جاری، آنها همچنین به رسمیت شناختن صوتی و ورود به سیستم داده های چارچوب که از شبکه های عصبی کانولوشن، داده های صوتی با استفاده از شبکه عصبی مجدد (با بازگشت دولت) به دست می آیند، اضافه شده اند و اولین جایگاه را در مسابقه دریافت کرده اند.

آموزش با تقویت

نوع بعدی شبکه های عصبی، که اخیرا اغلب مورد استفاده قرار می گیرد، اما چنین تبلیغاتی گسترده ای را دریافت نکرده است، زیرا 2 نوع قبلی، یادگیری عمیق تقویت، یادگیری با تقویت است.

واقعیت این است که در دو مورد قبلی ما از پایگاه های داده استفاده می کنیم. ما یا داده ها را از افراد یا داده ها از تصاویر یا داده ها با احساسات از ویدیوها داریم. اگر ما آن را نداریم، اگر نمیتوانیم این را حساب کنیم، چگونه یک ربات را برای گرفتن اشیاء آموزش دهیم؟ این ما به طور خودکار انجام می دهیم - ما نمی دانیم که چگونه کار می کند. مثال دیگر: برای جمع آوری پایگاه های داده های بزرگ در بازی های کامپیوتری دشوار است، و بدون نیاز به انجام بسیار آسان تر است.

همه، احتمالا در مورد موفقیت یادگیری عمیق تقویت در Atari و در Guo شنیده می شود.

چه کسی در مورد آتاری شنید؟ خوب، کسی شنیده شد، خوب. درباره Alphago من فکر می کنم همه شنیده می شوند، بنابراین من حتی نمی گویم دقیقا چه اتفاقی می افتد.

چه اتفاقی در آتاری اتفاق می افتد؟ در سمت چپ، معماری این شبکه عصبی نشان داده شده است. او در حال مطالعه است، بازی با من برای گرفتن حداکثر پاداش. حداکثر پاداش بالاترین نتیجه ممکن از بازی با بیشترین تا حد ممکن است.

در سمت راست بالا - آخرین لایه شبکه عصبی، که کل تعداد ایالت های دولتی را نشان می دهد، که خود را تنها دو ساعت به خود اختصاص داد. قرمز نتایج دلخواه بازی را با حداکثر پاداش نشان می دهد و آبی ناخواسته است. شبکه یک زمینه خاص را ایجاد می کند و در طول لایه های آموزش دیده خود به دولت می خواهد که می خواهد به دست آورد.

در رباتیک، وضعیت کمی متفاوت است. چرا؟ در اینجا ما چندین مشکل داریم اول، ما بسیاری از پایگاه های اطلاعاتی نداریم. ثانیا، ما باید سه سیستم را هماهنگ کنیم: ادراک ربات، اقدامات آن با کمک دستکاری ها و حافظه آن - آنچه در مرحله قبلی انجام شد و نحوه انجام آن انجام شد. به طور کلی، این بسیار دشوار است.

واقعیت این است که هیچ شبکه عصبی، حتی یادگیری عمیق در حال حاضر، نمی تواند با این کار کاملا موثر باشد، بنابراین یادگیری عمیق تنها بخش هایی از آنچه که نیاز به روبات ها دارد، بسیار زیاد است. به عنوان مثال، سرگئی لوین اخیرا یک سیستم ارائه داد که ربات را به اشیاء کافی آموزش می دهد.

در اینجا تجربیات را نشان داد که او در 14 ربات خود را دستکاری کرد.

اینجا چه خبره؟ در این حوضه هایی که می بینید، اشیاء مختلف در مقابل شما عبارتند از: دستگیره، پاک کن، کوچکتر و بیشتر، جوراب، بافت های مختلف، سفتی های مختلف. مشخص نیست که چگونه به ربات آموزش دهید تا آنها را ضبط کنید. برای ساعت ها، و حتی به نظر می رسد، هفته ها، روبات ها آموزش دیده اند تا بتوانند این موارد را ضبط کنند، در این زمینه از پایگاه داده تهیه شده اند.

پایگاه های داده یک پاسخ خاص از محیط زیست هستند که ما باید انباشته کنیم تا بتوانیم یک ربات را برای انجام کاری در آینده انجام دهیم. در آینده، روبات ها در این مجموعه از حالت های سیستم آموزش دیده خواهند شد.

استفاده غیر استاندارد از شبکه های عصبی

این متاسفانه، پایان، من زمان زیادی را ندارم. من در مورد این راه حل های غیر استاندارد که در حال حاضر هستند، می گویم و در بسیاری از پیش بینی ها، یک برنامه خاص در آینده خواهد داشت.

بنابراین، دانشمندان استنفورد اخیرا یک کاربرد بسیار غیر معمول از شبکه عصبی CNN را برای پیش بینی فقر اختراع کرده اند. آنها چه کردند؟

در واقع، مفهوم بسیار ساده است. واقعیت این است که در آفریقا، سطح فقر برای تمام محدودیت های قابل تصور و غیر قابل تصور افزایش می یابد. آنها حتی این فرصت را برای جمع آوری اطلاعات جمعیتی اجتماعی ندارند. بنابراین، از سال 2005، ما هیچ اطلاعاتی در مورد آنچه اتفاق می افتد وجود ندارد.

دانشمندان کارت های روز و شب را از ماهواره جمع آوری کردند و بعضی وقت ها شبکه عصبی خود را با یکدیگر مبارزه کردند.

شبکه عصبی بر روی ImageNet "E. مورد تحسین قرار گرفت. یعنی اولین لایه های فیلتر پیکربندی شده به طوری که می دانست که چگونه هر گونه چیزهای بسیار ساده را تشخیص دهد، به عنوان مثال، سقف خانه ها، برای جستجوی شهرک ها در کارت های روزمره. سپس کارت های روز با کارت های شبانه نقشه برداری شد. نورپردازی همان بخش از سطح به منظور گفتن اینکه چقدر پول جمعیت را دارد تا حداقل شب ها را روشن کند.

در اینجا شما نتایج پیش بینی شده توسط شبکه عصبی را می بینید. پیش بینی با وضوح متفاوت ساخته شده است. و شما می بینید - آخرین قاب - داده های واقعی جمع آوری شده توسط دولت اوگاندا در سال 2005.

می توان اشاره کرد که شبکه عصبی به پیش بینی های نسبتا دقیق، حتی با تغییر کوچکی از سال 2005 به دست آورده است.

البته عوارض جانبی وجود دارد. دانشمندان که در یادگیری عمیق مشغول به کار هستند، همیشه شگفت زده می شوند تا عوارض مختلفی را کشف کنند. به عنوان مثال، مانند کسانی که شبکه آموخته به تشخیص آب، جنگل ها، سایت های ساخت و ساز بزرگ، جاده ها - همه اینها بدون معلمان، بدون پایگاه داده های پیش ساخته شده است. به طور کلی، به طور کامل مستقل است. برای مثال، برخی از لایه هایی که واکنش نشان دادند، در جاده ها واکنش نشان دادند.

و آخرین کاربرد که من می خواهم صحبت کنم، تقسیم معنایی تصاویر 3D در پزشکی است. به طور کلی، تصویربرداری پزشکی یک منطقه پیچیده است که کار بسیار دشوار است.

دلایل متعددی برای این وجود دارد.

• ما چندین پایگاه داده داریم این بسیار آسان نیست که یک تصویر از مغز پیدا کنید، علاوه بر آسیب دیده، و همچنین آن را غیر ممکن است.
• حتی اگر ما چنین تصویری داشته باشیم، باید یک پزشک داشته باشید و آن را به صورت دستی تمام تصاویر چند لایه ای ارسال کنید، که بسیار طولانی و بسیار ناکارآمد است. نه همه پزشکان منابع لازم برای انجام آن را دارند.
• نیاز به دقت بسیار بالا. سیستم پزشکی نمی تواند اشتباه باشد وقتی به رسمیت شناختن، گربه ها، به رسمیت شناخته نمی شوند - هیچ چیز وحشتناک نیست. و اگر ما تومور را تشخیص نیافتیم، این خیلی خوب نیست. نیازهای ویژه ای برای قابلیت اطمینان سیستم وجود دارد.
• تصاویر در عناصر سه بعدی - واکسل، نه در پیکسل، که پیچیدگی های اضافی را به توسعه دهندگان سیستم ارائه می دهد.

اما چگونه در این مورد در مورد این سوال قرار گرفتید؟ CNN بیسکویت بود. یک بخش یک رزولوشن طبیعی تر را انجام داد، یکی دیگر از مجوز کمی بیشتر بدتر شده است تا تعداد لایه هایی را که ما نیاز به آموزش داریم را کاهش دهیم. با توجه به این، کمی کاهش زمان در آموزش شبکه.

جایی که آن را اعمال می کند: ضایعات پس از ضربه را تعریف کنید، برای جستجو برای تومور در مغز، در قلب و عروق، برای تعیین اینکه چگونه قلب کار می کند.

در اینجا یک مثال برای تعیین حجم جفت است.

به طور خودکار به خوبی کار می کند، اما نه خیلی زیاد به طوری که آن را به تولید منتشر شد، بنابراین تنها شروع می شود. چندین راه اندازی برای ایجاد چنین سیستم های بینایی پزشکی وجود دارد. به طور کلی، در یادگیری عمیق بسیاری از راه اندازی در آینده نزدیک است. گفته شده است که سرمایه گذاران سرمایه گذاری در شش ماه گذشته بودجه بیشتری را برای راه اندازی ها اختصاص داده اند تا یادگیری عمیق را نسبت به 5 سال گذشته دریافت کنند.

این منطقه به طور فعال در حال توسعه، بسیاری از مقصد های جالب است. ما با شما در یک زمان جالب زندگی می کنیم. اگر شما در یادگیری عمیق مشغول هستید، احتمالا باید راه اندازی خود را باز کنید.

خوب، در این، من احتمالا دوباره دور. بسیار از شما متشکرم.

شبکه های عصبی (NS) یکی از جدیدترین روش های علمی برای مطالعه رفتار بازار هستند. ایده شبکه عصبی مدل سازی (تکرار) رفتار فرآیندهای مختلف بر اساس اطلاعات تاریخی است.

به تازگی، تلاش های فعال برای ترکیب شبکه های عصبی مصنوعی و سیستم های متخصص انجام شده است. در چنین سیستمی، یک شبکه عصبی مصنوعی می تواند به موارد نسبتا ساده واکنش نشان دهد و همه دیگر به سیستم متخصص منتقل می شوند. در نتیجه، موارد پیچیده در سطح بالاتری پذیرفته می شود، در حالی که امکان جمع آوری اطلاعات اضافی و یا حتی با دخالت کارشناسان وجود دارد.

انتخاب ساختار شبکه های عصبی مطابق با ویژگی ها و پیچیدگی این کار انجام می شود. اگر این کار را نمی توان به هیچ یک از انواع شناخته شده کاهش داد، توسعه دهنده باید مشکل پیچیده سنتز پیکربندی جدید را حل کند.

شبکه عصبی خود مجموعه ای از توابع ریاضی ویژه ای است که دارای پارامترهای مختلفی است که در دوره آموزش در داده های گذشته پیکربندی شده اند. سپس، شبکه عصبی آموزش داده شده داده های واقعی منبع را پردازش می کند و پیش بینی می کند که رفتار آینده سیستم مورد مطالعه قرار گیرد. معایب اصلی برنامه های مبتنی بر شبکه های عصبی، مشکل آموزش مناسب شبکه عصبی و محرومیت از یادگیری بیش از حد است که می تواند کفایت مدل بازار را تحت تاثیر قرار دهد.

مزیت Neurocomputing اصل یکپارچه آموزش شبکه عصبی - به حداقل رساندن یک خطای تجربی. تابع خطا که برآورد این پیکربندی شبکه را از خارج تعیین می کند، بسته به اینکه هدف آن خالی از سکنه است. بعد، شبکه شروع به تدریج تنظیم پیکربندی آن می کند - وضعیت تمام مقیاس های سیناپسی آن به گونه ای است که این خطا را به حداقل برساند. در نتیجه، در فرآیند یادگیری، شبکه بهتر است با کار تعیین شده به آن مقابله شود.

الگوریتم های یادگیری مختلفی وجود دارد که به دو کلاس بزرگ تقسیم می شوند: قطعی و تصادفی. در اولین آنها، تنظیم مقیاس ها یک توالی سفت و سخت از اقدامات است، در دوم - بر اساس اقدامات مطابق با یک فرآیند تصادفی خاص ساخته شده است.

شبکه های عصبی چند لایه (چند شبکه عصبی تک لایه متصل شده توسط یکدیگر) شروع به استفاده از آن بسیار بعد از یک لایه، زیرا قبلا هیچ تکنیک برای یادگیری چنین شبکه ای وجود نداشت. شبکه های چند لایه قادر به تشخیص اشیاء پیچیده تر هستند، I.E. توانایی های تقریبی مطلوب را نسبت به تک لایه داشته باشید. در حال حاضر سه شبکه عصبی شبکه می تواند هر تصویر را تشخیص دهد! اگر یک شبکه عصبی را مجددا ایجاد کنید (با بازخورد بین لایه ها) شبکه عصبی ایجاد می کنید، شبکه به طور مستقل کار می کند. برای تدریس چنین شبکه ای، به اندازه کافی برای Sue یک سیگنال ورودی است و قادر به طبقه بندی کردن جسم مشخص شده توسط این سیگنال ها خواهد بود.

در حوزه اقتصادی شبکه های عصبی، آنها برای حل کمک به نوروشیمیک های وظایف زیر مورد استفاده قرار می گیرند: پیش بینی سری زمانی بر اساس روش های پردازش عصبی (نرخ ارز، تقاضا و نقل قول سهام، و غیره)؛ فعالیت های بیمه بانک ها؛ پیش بینی ورشکستگی بر اساس سیستم شبکه عصبی؛ تعیین دوره های باند و سهام شرکت به منظور سرمایه گذاری در این شرکت ها؛ استفاده از شبکه های عصبی به وظایف فعالیت سهام؛ پیش بینی بهره وری اقتصادی پروژه های اقتصادی و نوآورانه.

تمام محاسبات در شبکه های عصبی توسط بسته های کاربردی خاص توسعه یافته انجام می شود. Neuroopackets در حال حاضر به یک ابزار کلاسیک بیشتر یا کمتر در زمینه محاسبات جدید و فناوری اطلاعات تبدیل شده است. بنابراین، بسیاری از شرکت های درگیر توسعه محصولات جدید از تکنولوژی استفاده می کنند. داشتن چنین محصولی، آن را نصب می کنید، سپس آموزش دهید و اجرا کنید. بسته های خود را چندین بار در سال به روز می شوند، بنابراین همه آنها کاملا مدرن هستند.

بسته های نرم افزاری Neuralware توسعه یافته توسط تعدادی از شرکت ها به کاربران اجازه می دهد تا با انواع مختلف شبکه های عصبی و روش های مختلفی برای مطالعه آنها کار کنند. آنها می توانند هر دو تخصصی (به عنوان مثال، پیش بینی دوره سهام) و کاملا جهانی باشند.

به طور خاص، بسته ای از شبکه های عصبی آمار وجود دارد. مزیت قابل توجهی از این بسته این است که به طور طبیعی به یک زرادخانه بزرگ از روش های تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده ها ساخته شده است که در سیستم آمار ارائه شده است.

Neurroshell Daytrader معروف ترین برنامه برای ایجاد شبکه های عصبی برای تجزیه و تحلیل بازار است. علاوه بر شبکه های عصبی، شامل ابزارهای کلاسیک و شاخص های تجزیه و تحلیل فنی است. فرمت متاستاک را درک می کند.

بسته عصبی اکسل یک برنامه روسی برای ایجاد یک شبکه عصبی و تجزیه و تحلیل آنها در مایکروسافت اکسل است.

ادبیات: شبکه های عصبی Osovo S. برای پردازش اطلاعات. M.، امور مالی و آمار، 2002. Nazarov A.V.، Loskutov a.i. الگوریتم های شبکه عصبی برای پیش بینی و بهینه سازی سیستم ها. - SPB: علم و فناوری، 2003.