UDC 004.38.032.26.

O. V. Konyukhova, K. S. Lappochna

O. V. KONUKHOVA, K. S. LAPOCHKINA

Utilizarea rețelelor neuronale în economie și relevanța utilizării lor în pregătirea unei previziuni bugetare pe termen scurt

Aplicarea rețelelor neuronale în economie și o urgență a utilizării lor prin elaborarea unei previziuni pe termen scurt a bugetului

Acest articol descrie utilizarea rețelelor neuronale în economie. Procesul de prezicere a bugetului Federației Ruse și relevanța utilizării rețelelor neuronale pentru a compila un buget pe termen scurt este luată în considerare.

Cuvinte cheie: economie, buget al Federației Ruse, predicție bugetară, rețele neuronale, algoritmi genetici.

În acest articol este descrisă aplicarea rețelelor neuronale în economie. Este luată în considerare procesul de prognoză al bugetului Federației Ruse a rețelelor neuronale pentru întocmirea bugetului pe termen scurt.

Cuvinte cheie: economie, buget al Federației Ruse, prognoză bugetară, rețele neuronale, algoritmi genetici.

4) Gruparea automată a instalațiilor.

Una dintre încercările interesante de a crea un mecanism de economie depresivă rațională deținută de Cibernetics Engleză Stafford Birou. Acestea au fost propuse celor care au devenit principii bine cunoscute de management, bazate pe mecanisme neurofiziologice. Modelele sistemelor de producție au fost considerate relații foarte complexe între intrările (fire de resurse) elemente interne, invizibile și ieșiri (rezultate). Intrările modelelor au servit indicii suficient de generalizați, din care reflectă prompt cantitatea de producție de producție specifică, necesitatea necesară a resurselor și a performanței. Soluțiile oferite pentru a funcționa eficient de acest tip de sisteme au fost luate după cum au fost găsite toate opțiunile din această situație. Cea mai bună soluție Majoritatea voturilor care participă la discuția managerilor și experților. În acest scop, sistemul are o cameră situată echipată cu mijloace tehnice adecvate. Abordarea creării sistemului de management propusă de S. BIR a fost eficientă pentru controlul nu numai de către asociațiile mari de producție, cum ar fi corporația de oțel, ci și economia Chile 70s.

Principii similare au fost utilizate în metoda de contabilitate a grupului (Universitatea de Stat din Moscova) de ucrainean cibernetic pentru modelarea economiei din Anglia prosperă. Împreună cu economiștii (parcuri etc.), au oferit mai mult de două sute de variabile independente care afectează venitul brut, au fost dezvăluiți de mai mulți (cinci până la șase) dintre principalii factori, care cu un grad ridicat de precizie determină valoarea producției variabil. Pe baza acestor modele, au fost elaborate diverse opțiuni pentru economie pentru a spori creșterea economică în diferite standarde de economii, niveluri de inflație și șomaj.

Metoda propusă de contabilizare a grupurilor de argumente se bazează pe principiul auto-organizării modelelor de sisteme complexe, în special a sistemelor economice și vă permite să determinați dependențe ascunse complexe în datele care nu sunt detectate prin metode statistice standard. Această metodă a fost utilizată cu succes de A. și Ivakhnenko pentru a evalua starea economiei și a prognoza dezvoltarea sa în țări precum Statele Unite, Regatul Unit, Bulgaria și Germania. A utilizat un număr mare de variabile independente (de la cincizeci și două sute), descriind starea economiei și care afectează venitul brut în țările studiate. Pe baza analizei acestor variabile, utilizând metoda contabilității grupului a argumentelor, au fost detectate principalii factori semnificativi, cu un grad ridicat de precizie care determină valoarea variabilei de ieșire (venitul brut).

Studiile în această direcție au stimularea impactului asupra dezvoltării metodelor de rețea neuronală utilizate în ultima vreme datorită capacității lor de a extrage experiență și cunoștințe dintr-o mică secvență clasificată. Rețelele neuronale după antrenament pe astfel de secvențe pot rezolva sarcini informale complexe, deoarece experții se fac pe baza cunoștințelor și intuiției lor. Aceste avantaje devin deosebit de semnificative în economia cuceritoare, pentru care se caracterizează inegalitatea ratei de dezvoltare, diferite rate ale inflației, o mică durată, precum și incomplete și inconsecvență a cunoștințelor despre fenomenele economice.

Lucrările sunt cunoscute pe scară largă, care a aplicat cu succes principiile de auto-organizație a modelelor de sisteme economice complexe pentru construirea unei rețele neuronale în rezolvarea problemelor de analiză și modelare a dezvoltării economiei Mordovia și a regiunii Penza.

Exemplu caracteristic Aplicarea cu succes a computerelor neuronale în managementul riscului de credit din sectorul financiar. După cum știți, înainte de a emite un împrumut, băncile sunt efectuate de calcule statistice complexe privind fiabilitatea financiară a debitorului pentru a evalua probabilitatea pierderilor proprii de la restituirea târzie a fondurilor. Astfel de calcule se bazează, de obicei, pe evaluarea istoricului de credit, dinamica dezvoltării companiei, stabilitatea indicatorilor financiari de bază și a altor factori. O bancă americană pe scară largă a încercat metoda de calcul neuronal și a concluzionat că aceeași sarcină la calculele de acest tip este rezolvată mai repede și mai precisă. De exemplu, într-unul din cazurile de estimare de 100 de mii de conturi bancare sistem nouConstruită pe baza calculului neuronal, a determinat peste 90% dintre potențialii ne-plătitori.

Un alt domeniu foarte important de aplicare a computerelor neuronale în predicția sectorului financiar al situației de pe piața bursieră. Abordarea standard a acestei sarcini se bazează pe un set rigid fix de "reguli de jocuri", care, în timp, își pierd eficiența datorită schimbărilor în condițiile de flux de pe bursă. În plus, sistemele construite pe baza acestei abordări sunt prea lente pentru situațiile care necesită luarea deciziilor instantanee. De aceea, principalele companii japoneze care operează pe piața valorilor mobiliare au decis să aplice metoda de computere neuronale. În sistemul tipic bazat pe rețeaua neuronală, informațiile au fost introduse de volumul total de 33 de ani de activitate de afaceri a mai multor organizații, inclusiv cifra de afaceri, valoarea anterioară a acțiunilor, nivelul veniturilor etc. Auto-dovezi la exemplele reale , Sistemul de rețea neuronală a arătat o precizie mai mare de predicție și o viteză mai bună: comparativ cu abordarea statistică a acordat o îmbunătățire a performanței în ansamblu cu 19%.

Una dintre cele mai avansate tehnici de calcul neural este algoritmii genetici care imită evoluția organismelor vii. Prin urmare, ele pot fi utilizate ca optimizator al parametrilor rețelei neuronale. Un sistem similar de prezicere a rezultatelor contractelor de valori mobiliare pe termen lung a fost elaborat și instalat pe stația de lucru Sun la Hill Samuel Investment Management. Atunci când modelează mai multe strategii ofertanților, a atins o precizie de 57% în prezicerea direcției de mișcare a pieței. În compania de asigurări TSB Asigurări generale (Newport) utilizează o metodă similară pentru prezicerea nivelului de risc la asigurarea împrumuturilor private. Această rețea neuronală este autoidentificată pe datele statistice privind starea șomajului în țară.

În ciuda faptului că piața financiară din Rusia nu este încă stabilizată și, argumentând dintr-un punct de vedere matematic, modelul său se schimbă, care se datorează de o parte, cu așteptările minierului treptat al pieței valorilor mobiliare și creșterea acțiunii a pieței bursiere asociate fluxului de investiții ca capital intern, astfel și străin, iar pe de altă parte - cu instabilitatea unui curs politic, după toate, puteți vedea apariția firmelor care trebuie să utilizeze metodele statistice, altele decât tradiția, precum și apariția pe produsele software și echipamente de calculator Neuropacketuri pentru a emula rețelele neuronale pe computerele seriei IBM și chiar neuroplate specializate pe bază de neurochip personalizat.

În special, în Rusia, unul dintre primii neurocomputere puternice pentru uz financiar este deja operat cu succes - CNAPS PC / 128 pe baza celei de-a patra neurobi ale soluțiilor alapetive. Potrivit companiei "Tora-Center", printre organizațiile care utilizează rețelele neuronale pentru a-și rezolva sarcinile, Banca Centrală, Ministerul Situațiilor de Urgență, Inspectoratul Fiscal, mai mult de 30 de bănci și mai mult de 60 de companii financiare. Unele dintre aceste organizații au publicat deja rezultatele activităților lor în domeniul utilizării neurocomputerelor.

Din cele de mai sus rezultă că este în prezent utilizarea rețelelor neuronale în pregătirea unei predicții bugetare pe termen scurt, este un subiect urgent pentru cercetare.

În concluzie, trebuie remarcat faptul că utilizarea rețelelor neuronale în toate domeniile activității umane, inclusiv în domeniul aplicațiilor financiare, se mișcă de-a lungul creșterii, parțial necesare și datorită unor oportunități largi pentru unii, datorită prestigiilor pentru alții și din cauza unor aplicații interesante pentru al treilea.

BIBLIOGRAFIE

1. Legea federală RF din 01.01.2001 (cu modificarea 01.01.2001) "privind prognozarea și programele de dezvoltare socio-economică a Federației Ruse" [Text]

2. BIR S. Brain Firm [Text] / S. Bir. - M.: Radio și comunicare, 1993. - 524 p.

3. Galyushkin, neurocomputere în activități financiare [Text] /. - Novosibirsk: știință, 2002. - 215С.

4., Modele de Predictive Muller [Text] /, - Kiev: Tehnica, 1985. - 225 p.

5. Metode de plumb, prognoză în procesul bugetar [Text] / // Magazine electronice Corporate Finanțe, 2011. - № 3 (19) - P. 71 - 78.

6. Rutkovskaya M., Plinsky L. rețele neuronale, algoritmi genetici și sisteme fuzzy: per. cu poloneză. [Text] / M. Rutkovskaya, L. Plinsky -: Linie fierbinte - Telecom, 20c.

7., salvarea de soluții în rețelele neuronale de complexitate optimă [Text] /, // automatizare și tehnologii moderne, 1998. - № 4. - P. 38-43.

Instituție de învățământ de stat federal de educație profesională superioară " Universitate de stat - complexul didactic și științific și de producție ", Eagle

Candidatul științelor tehnice, profesor asociat, profesor asociat al Departamentului "Sisteme informatice"

E-mail: ***** @ *** RU

LAPOKHNA. Kristina Sergeevna.

Instituție de Educație de Stat Federală a educației profesionale superioare "Universitatea de Stat - Instruire și Complexul științific și de producție", Orel

Grupul de studenți 11-PI (m)

Ministerul Agriculturii

FEDERAȚIA RUSĂ

FGBou vpo "Voronezh State

Universitatea Agrară. Împăratul Peter I »

Departamentul de securitate a informațiilor

Și modelarea sistemelor agroeconomice

Proiect de curs

pe subiect : "Proiectarea unui sistem informatic automatizat pentru analizarea eficienței întreprinderilor (cu exemplul: Întreprinderile din cartierul Kalacheevsky din regiunea Voronezh și întreprinderi

"OOO SP" Farm de păsări de curte "Ocherodnyskoye") "

Efectuat: Student BF-2-7 (BE)

Maksimova A.i.

Lider: asistent

MISTAKOVA S.V.

Voronezh.

Introducere .. 3.

1 rețele neuronale în economie .. 4

1.1 Concepte și fundații ale rețelelor artificiale neuronale .. 4

1.2 Proprietăți și clasificare a rețelelor neuronale .. 6

1.3 Tipuri de arhitecturi de rețea neuronală. opt

1.4 Utilizarea rețelelor neuronale în sarcini economice .. 11

2 Proiectarea unui sistem informatic automatizat pentru analizarea eficienței întreprinderilor (cu privire la exemplul de întreprinderi din cartierul Kalacheevsky din regiunea Voronezh și Enterprise LLC SP "Păsări de păsări de curte" Raidsky ". 17

2.1 Notă explicativă .. 17

2.2 Proiectarea formelor de documente. optsprezece

2.3 Informații și model logic. 22.

2.4 Sistemul de informații algoritm de funcționare .. 25

2.5 Instrucțiuni pentru utilizator. 26.

Concluzii și sugestii .. 30

Lista literaturii second hand ... 32

Aplicații. 33.

Introducere

Rețelele neuronale reprezintă o tehnologie de calcul nouă și promițătoare care oferă noi abordări studiului sarcinilor dinamice în domeniul economic. Inițial, rețelele neuronale au deschis noi oportunități în domeniul recunoașterii imaginilor, apoi statistice și pe baza metodelor de inteligență artificială a luării deciziilor și a rezolvării problemelor în domeniul economiei au fost adăugate la acest lucru.

Abilitatea de a modela procese neliniare, care lucrează cu date nobile și adaptabilitate, face posibilă aplicarea rețelelor neuronale pentru a rezolva o clasă largă de sarcini. În ultimii ani, multe au fost dezvoltate pe baza rețelelor neuronale sisteme de software Pentru cererile în probleme precum operațiunile de pe piața mărfurilor, evaluarea falimentului băncii, evaluarea bonității, controlul investițiilor, împrumuturile.

Scopul acestui proiect de curs este de a dezvolta un sistem informatic automatizat pentru analizarea eficienței întreprinderilor.

La crearea AIS, pentru a analiza eficiența întreprinderilor, trebuie rezolvate următoarele sarcini:

1. Luați în considerare conceptul, proprietățile, clasificarea, tipurile și utilizarea economică a rețelelor neuronale.

2. examinați compoziția și funcția sistemelor informatice automate; Explorați fundațiile teoretice ale designului AIS;

3. Lucrul de învățare cu principalele tipuri de aplicate software.utilizate pentru implementarea AIS;

4. Formulare de proiectare Intrare, documente intermediare și de ieșire;

5. Construiți un model informativ și logic;

6. Dezvoltarea unui algoritm pentru funcționare;

7. Creați instrucțiuni pentru utilizator.

În cursul cursului proiectului, astfel de metode științifice sunt utilizate ca modeling, descriere, analiză, sinteză, metodă de calcul.

Mijloace tehnicefolosit pentru a implementa scopul - computerul personal cu operare sistemul Windows. XP, tastatură și mouse.

AIS a fost dezvoltată în procesorul MS Excel Tabel. Descrierea lucrării efectuate a fost efectuată în procesor de text MS cuvânt.

Rețele neuronale în economie

Smochin. 13.12. Smochin. 13.13. Smochin. 13.14. Smochin. 13.15. Smochin. 13.16. Smochin. 13.17. Smochin. 13.18. Smochin. 13.19. Smochin. 13.20. Smochin. 13.21. Smochin. 13.22. Smochin. 13.23. Smochin. 13.24. Smochin. 13.25. Smochin. 13.26. Smochin. 13.28. Schema generală de prelucrare a datelor

Practica zilnică a piețelor financiare se află într-o contradicție interesantă cu un punct de vedere academic, conform căruia se aplică instantaneu modificările prețurilor activelor financiare, fără efort care să reflecte efectiv toate informațiile disponibile. Existența a sute de metri de piață, comercianți și manageri de acțiuni, a căror activitate este de a face un profit, sugerează că participanții la piață fac o anumită contribuție la informații generale. În plus, deoarece această lucrare este scumpă, volumul informațiilor furnizate ar trebui să fie semnificativ.

Existența a sute de metri de piață, comercianți și manageri de acțiuni pe piețele financiare sugerează că toate procesează informații financiare și iau decizii.

Este mai dificil să răspundeți la întrebarea modului în care apare în mod specific pe piețele financiare și utilizează informații care pot obține un profit. Studiile arată aproape întotdeauna că nici o strategie de comerț durabil oferă profituri constante, iar acest lucru este, în orice caz, astfel încât să ia în considerare și costurile de efectuare a tranzacțiilor. De asemenea, este bine cunoscut faptul că participanții la piață (și întreaga piață în ansamblul său) pot lua decizii complet diferite pe baza unor informații similare sau chiar neschimbate.

Participanții la piață în activitatea lor, aparent, nu se limitează la regulile de luare a deciziilor liniare și au mai multe scenarii de acțiune și ce este pornit, uneori depinde de semnele invisiilor externe. Una dintre abordările posibile ale rândurilor multidimensionale și adesea neliniare ale pieței financiare este de a imita eșantioanele comportamentului participanților la piață, utilizând astfel de metode de inteligență artificială ca sisteme de experți sau rețele neuronale.

O mulțime de eforturi au fost cheltuite pentru modelarea proceselor de luare a deciziilor cu aceste metode. Sa dovedit, totuși, că sistemele expert în situații dificile funcționează bine numai atunci când sistemul este inerent în staționarul intern (adică, când fiecare vector de intrare există un singur răspuns care nu se schimbă în timp). Într-o anumită măsură, sub această descriere, sarcinile unei clasificări sau distribuții globale ale împrumuturilor sunt potrivite, dar pare complet neconvingătoare pentru piețele financiare cu schimbările structurale continue. În cazul piețelor financiare, este greu de susținut că este posibil să se realizeze complete sau cel puțin într-o anumită măsură cunoașterea adecvată a acestui domeniu, în timp ce pentru sistemele de experți cu algoritmi bazați pe reguli, aceasta este o cerință normală.

Rețelele neuronale oferă oportunități promițătoare complet noi pentru bănci și alte instituții financiare, care, prin natura activităților lor, trebuie să rezolve problemele în condiții de cunoștințe mici priori despre mediu. Natura piețelor financiare se schimbă dramatic, deoarece datorită slăbirii controlului, privatizării și apariției unor noi instrumente financiare, piețele naționale au fuzionat în global, iar în majoritatea sectoarelor de pe piață a tranzacțiilor financiare a crescut. Evident, fundamentele gestionării riscurilor și veniturilor în sine nu au putut să nu fie supuse unor schimbări, deoarece strategiile de diversificare și protecția riscurilor s-au schimbat dincolo de recunoaștere.

Una dintre aplicațiile rețelelor neuronale pentru o serie de bănci de vârf a fost problema schimbărilor în poziția dolarului american pe piața valutară, cu un număr mare de indicatori obiectivi neschimbați. Posibilitățile unei astfel de cereri sunt facilitate de faptul că există baze imense de date economice, deoarece modelele complexe sunt întotdeauna vorbitori pe informații.

Obligațiunile și citatele de arbitraj sunt un alt domeniu în care sarcinile de extindere și restrângere a riscului, diferența dintre ratele dobânzilor și lichiditatea, adâncimea și lichiditatea pieței reprezintă un material favorabil pentru metodele puternice de calcul.

O altă problemă, a căror valoare a crescut recent, este modelul de fonduri între investitorii instituționali. Scăderea ratelor dobânzilor a jucat un rol decisiv în creșterea atractivității fondurilor de investiții de tip deschis și a fondurilor index, iar prezența opțiunilor și a contractelor futures pe acțiunile lor le permite să le achiziționeze cu o garanție completă sau parțială.

Evident, sarcina de optimizare în condiții în care numărul de restricții parțiale de echilibru este infinit (de exemplu, pe piața contractelor futures și de numerar al oricărui produs din orice sector al pieței, rolul diferențelor încrucișate ale ratelor dobânzilor), devine o problemă de complexitate de urgență, din ce în ce mai mult în afara posibilităților oricărui comerciant.

În astfel de circumstanțe, comercianții și, prin urmare, orice sisteme care încearcă să descrie comportamentul lor, la fiecare moment de timp, vor trebui să se concentreze asupra reducerii dimensionalității problemei. Este bine cunoscut un astfel de fenomen ca o hârtie valoroasă de creștere a cererii.

Când vine vorba de sectorul financiar, este sigur să se susțină că primele rezultate obținute la utilizarea rețelelor neuronale sunt foarte încurajatoare, iar cercetarea în acest domeniu trebuie dezvoltată. Așa cum era deja cu sistemele de experți, poate fi necesar timp de mai mulți ani, înainte ca instituțiile financiare să fie suficient de infectate în posibilitățile rețelelor neuronale și vor fi folosite la putere.

Natura dezvoltării în domeniul rețelelor neuronale este fundamental diferită de sistemele expert: acestea din urmă sunt construite pe "dacă ... ..., apoi ...", care sunt dezvoltate ca rezultat al unui sistem pe termen lung de instruire a sistemului, iar progresele se realizează în principal datorită utilizării mai reușite a structurilor logice formale. Rețelele neuronale se bazează pe o abordare predominant comportamentală a sarcinii rezolvate: rețeaua "studiază la exemple" și ajustează parametrii săi utilizând așa-numitele algoritmi de învățare prin mecanismul de feedback.

Diferite tipuri de neuroni artificiali

Neuronul artificial (fig.11.1) se numește un element simplu, mai întâi calculul sumei ponderate V valorile de intrare ale formulei "Src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/13.1 .gif "Border \u003d" 0 "Align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:(13.1)

Aici n- dimensiunea semnalelor de intrare.

Apoi, cantitatea rezultată este comparată cu valoarea pragului (sau părtinirea) cu formula "Src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/18.gif "frontieră \u003d" 0 "align \u003d "Absmiddle" Alt \u003d "(! Lang: Într-o cantitate suspendată (1), ele sunt de obicei numite coeficienți sinaptici sau greutăți. Suma foarte echilibrată V va fi numită potențialul neuronului. Semnalul de ieșire are apoi forma F (v).

Valoarea barieră de prag poate fi considerată un alt coeficient de greutate la un semnal de intrare constant. În acest caz, vorbim Spațiul de intrare extins: Neuron cu intrare n-dimensională are un raport N + 1 Greutate..2.Gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:(13.2)

În funcție de metoda de conversie a semnalului și de caracterul funcției de activare, apar diferite tipuri de structuri neuronale. Vom lua în considerare doar neuroni deterministici (În contrast Neuroni probabilia căror stare este o funcție aleatorie a potențialului și statului în momentul T-1). Apoi, vom distinge neuroni statici- cei în care semnalul este transmis fără întârziere - și dinamic, în cazul în care posibilitatea unor astfel de întârzieri ia în considerare ( "Synaps cu întârziere").

Diferite tipuri de funcții de activare

Funcțiile F pot fi diferite tipuri:

Formula "Src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/20.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:, Krutizna B poate fi luată în considerare prin magnitudinea scalelor și a pragurilor și fără a limita generalitatea, se poate presupune că este egală cu una.

De asemenea, este posibilă identificarea neuronilor fără saturație care preiau setul de valori continue de ieșire. În sarcinile de clasificare, valoarea de ieșire poate fi determinată de prag - atunci când face o singură soluție - sau să fie probabilistică atunci când determinați sala de clasă. Pentru a ține seama de specificul unei sarcini specifice, pot fi selectate diverse alte tipuri de activare - Gaussian, sinusoidal, explozii (wavelets) etc.

Rețele neuronale directe

Vom lua în considerare două tipuri de rețele neuronale: statice, care sunt adesea numite adesea rețele de comunicații directe (feed-înainte) și rețele dinamice sau recurente. În această secțiune vom face față rețelelor statice. Rețelele altor specii vor fi revizuite pe scurt mai târziu.

Rețelele neuronale cu comunicare directă constau din neuroni statici, astfel încât semnalul de la ieșirea din rețea să apară în același timp în care semnalele sunt hrănite. Rețeaua (topologia) rețelei poate fi diferită. Dacă nu toate componentele neuronilor săi sunt weekend-uri, ei spun că rețeaua conține neuroni ascunși. Cel mai frecvent tip de arhitectură de rețea este obținut în cazul în care toți neuronii sunt asociați între ele (dar fără feedback). În anumite sarcini, neuronii sunt, de obicei, grupați în straturi. În fig. 13.2 prezintă o schemă tipică a unei rețele neuronale cu o legătură dreaptă cu un strat ascuns.

Este interesant de observat că, în conformitate cu rezultatele teoretice, rețelele neuronale cu legătură directă și cu funcții sigmoide sunt un mijloc universal pentru aproximare (armonizare) de funcții. Mai precis, orice funcție reală a mai multor variabile pe o zonă de definiție compactă poate fi similară cu exactitate cu rețeaua cu trei straturi. În același timp, totuși, nu știm cum nu mărimea rețelei, care să fie necesară pentru aceasta, fără valori greutăți. Mai mult, de la dovada acestor rezultate se poate observa că numărul de elemente ascunse crește pe o perioadă nedeterminată, cu o creștere a acurateței aproximării. Există legături directe, într-adevăr, pot servi ca agent universal pentru aproximare, dar nu există nicio regulă care să vă permită să găsiți topologia optimă a rețelei pentru această sarcină.

Astfel, sarcina de a construi o rețea neuronală este nontrivială. Întrebări despre cât de mult trebuie să luați straturi ascunse, câte elemente în fiecare dintre ele, câte legături și care parametrii de învățare, în literatura existentă, sunt considerați eliberați.

La etapa de instruire, coeficienții sinaptici sunt calculați în procesul de rezolvare a sarcinilor rețelei neuronale (clasificare, predicții ale seriei de timp etc.), în care răspunsul necesar nu este determinat de reguli, ci cu ajutorul exemplelor grupate în set educațional. Astfel de loturi constă dintr-o serie de exemple cu valoarea parametrului de ieșire specificat pentru fiecare dintre ele, care ar fi de dorit să se obțină. Acțiunile care se întâmplă pot fi numite Învățarea controlată: "Profesor" prezintă pe vectorul de intrare a rețelei a datelor sursă și pe nodul de ieșire raportează valoarea dorită a rezultatului calculului. Predarea controlată a rețelei neuronale poate fi văzută ca o soluție la problema de optimizare. Scopul său este de a minimiza funcția erorilor sau rezidual, e pe acest set de exemple selectând valorile scalelor lui W.

Criterii de eroare

Scopul procedurii de minimizare este de a găsi un minim global - realizarea sa se numește convergența procesului de învățare. Deoarece nu este neliniară care depinde de scale, este imposibil să se obțină o soluție într-o formă analitică, iar căutarea unui minim global se efectuează prin procesul iterativ - așa-numitul algoritmul de formarecare explorează suprafața reziduală și încearcă să detecteze un punct minim global asupra acesteia. De obicei, o eroare medie patrată (MSE) este luată ca o măsură de eroare, care este definită ca suma pătratelor diferențelor dintre valoarea dorită a puterii formulei "Src \u003d" http: // hi-edu .ru / e-cărți / xbook725 / fișiere / 22.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:pentru fiecare exemplu.

exemplu "\u003e Criteriul maxim de credință:

exemplu "\u003e" epoci "). Schimbarea greutăților apare în direcția opusă direcției celei mai mari abrupturi pentru funcția de cost:

- Parametrul definit de utilizator numit Valoarea pasului gradient sau a coeficientului de formare.

O altă metodă posibilă este numită gradient stochastic.

În ea, greutățile sunt recalculate după fiecare calculare greșită a tuturor exemplelor de la un set de învățare și funcția parțială a costului corespunzător acestuia este folosită, de exemplu, K-MU, o varietate:

subtitlu "\u003e.

Distribuția de eroare inversă

Luați în considerare acum algoritmul cel mai comun pentru învățarea rețelelor neuronale cu conexiune directă - algoritmul distribuția de eroare inversă (Backpropagare, bp), care este dezvoltarea așa-numitei reguli delta generalizate. Acest algoritm a fost redeschis și popularizat în 1986 de Ru Melharto și McCleland de la faimosul grup de studiul proceselor paralele distribuite în Institutul de Tehnologie din Massachusetts. În acest paragraf, vom lua în considerare în detaliu esența matematică a algoritmului. Este un algoritm de coborâre de gradient care minimizează eroarea totală patrată:

formula "Src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/24.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:. Calculul derivatelor private se efectuează în conformitate cu regulile lanțului: greutatea intrării neuronului J., care provine din neuronul J-R, este recalculată cu formula

formula "Src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/23.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:- lungimea pasului spre gradient.

Dacă ia în considerare separat eșantionul kApoi schimbarea corespunzătoare a greutăților este egală

se calculează prin factori similari din stratul ulterior, iar eroarea este astfel transmisă în direcția opusă.

Pentru sfârșit de săptămână, obținem:

formula "Src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/25.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:determinat astfel:

formula "Src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/13.14.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:(13.14)

primim:

un exemplu "\u003e Varianta de greutate stochastică este recalculată de fiecare dată după următoarea probă și în versiunea" Epocal "sau off-line, cântărește schimbarea după calcularea greșită a întregului set de învățare.

O altă metodă frecvent utilizată este că atunci când se determină direcția de căutare la gradientul curent, se adaugă modificarea - vectorul presetare al pasului anterior, luate cu un coeficient. Se poate spune că se ia în considerare pulsul de mișcare existent. Formula finală pentru schimbarea scalelor arată astfel:

formula "Src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/26.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:- numărul în intervalul (0,1), care este specificat de utilizator.

Adesea valoarea subtitrării "\u003e

Alți algoritmi de învățare

În cele din urmă, utilizați recent așa-numitul succes algoritmi geneticiÎn care cântarele sunt considerate ca fiind un individ supus mutațiilor și trecerii, iar criteriul de eroare este considerat un indicator al calității sale ". Deoarece noua generație este ridicată, apariția unei persoane optime devine din ce în ce mai probabilă.

În aplicațiile financiare, datele sunt din ce în ce mai puternice. De exemplu, tranzacțiile pot fi înregistrate în baza de date cu o întârziere și în diferite cazuri, cu diferite. Valorile de sărituri sau informații incomplete sunt, de asemenea, uneori considerate ca zgomot: în astfel de cazuri, media sau cea mai bună valoare este luată și acest lucru, desigur, duce la TOCHERUL BAZEI. Definirea incorectă a unei clase de obiect în clasa de recunoaștere afectează în mod negativ formarea - aceasta agravează capacitatea sistemului de a generaliza atunci când lucrează cu cele noi (adică, nu sunt incluse în numărul de probe).

Confirmarea încrucișată

Pentru a elimina arbitraritatea bazei de date, pot fi aplicate metode de eșantionare repetate. Luați în considerare una dintre aceste metode numite confirmarea încrucișată. Ideea lui este de a sparge aleatoriu baza de date pe subseturile Q. În subseturile nedorite de perechi. Apoi Q este realizat prin antrenament pe setul (Q -1), iar eroarea este calculată de setul rămas. Dacă Q este suficient de mare, de exemplu, 10, fiecare învățare utilizează majoritatea datelor sursă. Dacă procedura de învățare este fiabilă, atunci rezultatele pe Q Diferite modele ar trebui să fie foarte apropiate unul de celălalt. După aceasta, caracteristica finală este definită ca medie a tuturor valorilor de eroare primite. Din păcate, atunci când se aplică această metodă, volumul de calcul este adesea foarte mare, deoarece este necesar să facem învățarea q și într-o aplicație reală cu o dimensiune mai mare, poate fi imposibilă. În cazul limitativ, când Q \u003d P, unde R este numărul total de exemple, metoda se numește confirmare încrucișată cu una în reziduu. Această metodă de evaluare are o deplasare și a fost dezvoltată o metodă "Cuțit pliabil", reducerea acestui dezavantaj prin prețuri și mai multă calcul.

Următoarea clasă de rețele neuronale, pe care le considerăm - rețele dinamice sau recurente. Acestea sunt construite din neuroni dinamici a căror comportament este descris prin ecuații diferențiale sau de diferență, de regulă, prima comandă. Rețeaua este organizată astfel încât fiecare neuron să primească informații de intrare de la alte neuroni (poate de la sine) și din mediul înconjurător. Acest tip de rețele este important, deoarece poate fi simulat sisteme dinamice neliniare. Acesta este un model foarte general care poate fi utilizat într-o varietate de aplicații, de exemplu: memoria asociativă, procesarea semnalului neliniar, modelarea automatelor finite, identificarea sistemului, sarcinile de gestionare.

Rețele neuronale cu întârziere temporară

Înainte de a descrie rețelele actuale dinamice, luați în considerare modul în care este utilizată o rețea directă de conectare pentru a procesa rândurile temporare. Metoda este de a sparge seriile de timp pentru mai multe segmente și, astfel, obțineți o probă statistică pentru a alimenta o rețea multistrat cu conexiune directă. Acest lucru se realizează utilizând așa-numita linie de întârziere ramificată (vezi figura 13.3).

Arhitectura unei astfel de rețele neuronale cu o întârziere temporară vă permite să simulați orice dependență temporală finită a formularului:

subtitlu "\u003e.

Networks Hopfield.

Cu ajutorul rețelelor recurente Hopfield, este posibil să se proceseze neordonate (litere scrise de mână), comandate în timp (serii de timp) sau a probelor de spațiu (grafice, gramatică) (fig.113.4). Rețeaua neuronală recurentă a celei mai simple forme a fost introdusă de Hopfield; Acesta este construit din N Neuroni conectați cu fiecare fiecare, toți neuronii sunt în weekend.

Rețelele unui astfel de design sunt utilizate în principal ca memorie asociativă, precum și în problemele de date de filtrare neliniare și de ieșire gramaticală. În plus, ei au fost recent obișnuiți să prezică și să recunoască modelele în comportamentul prețurilor acțiunilor.

"Semnul de auto-organizare a semnelor" introdus de Kohonen poate fi considerat o opțiune a unei rețele neuronale. Rețeaua de acest tip este proiectată pentru autodeducare: În timpul învățării să-i informeze opțional răspunsurile corecte. În procesul de instruire la intrarea în rețea, sunt servite diferite eșantioane. Rețeaua capturează caracteristicile structurii lor și separă probele pe 436 de clustere, iar rețeaua a primit deja fiecare exemplu nou de intrare la unul dintre clustere, ghidat de un criteriu de "intimitate".

Rețeaua constă dintr-o intrare și un strat de ieșire. Numărul de elemente din stratul de ieșire determină direct câte o rețea de clustere poate recunoaște. Fiecare dintre elementele de ieșire primește întregul vector de intrare la intrare. Ca și în fiecare rețea neurală, este atribuită o anumită greutate sinoptică. În majoritatea cazurilor, fiecare element de ieșire este legat și cu vecinii săi. Aceste conexiuni interne Joacă un rol important în procesul de învățare, deoarece ajustarea greutăților apare numai în împrejurimile acestui element care răspunde în cele din urmă la următoarea intrare.

Elementele de ieșire concurează între ele pentru dreptul de a intra în vigoare și "obține o lecție". Cei dintre ei câștigă, a cărui vector de cântare va fi mai aproape de vectorul de intrare în sensul distanței determinate, de exemplu, de metricul Euclidian. La câștigătorul elementului, această distanță va fi mai mică decât oricine altcineva. La pasul actual al învățării, greutatea în schimbare este permisă numai la element - câștigătorul (și poate vecinii săi imediați); Greutățile elementelor rămase în același timp sunt înghețate. Elementul câștigător înlocuiește vectorul de greutate, mutați-l ușor spre vectorul de intrare. După ce a învățat într-un număr suficient de exemple, setul de vectori de greutate cu o precizie mai mare vine în conformitate cu structura exemplelor de intrare - vectorii de greutate simulează literalmente distribuția probelor de intrare.

Smochin. 13.5. Auto-organizarea rețelei Coonen. Descrise doar conexiuni nodul I-TH. Cartierul nodului este arătat de linia punctată

Evident, pentru înțelegerea corectă a rețelei de distribuție a intrărilor, este necesar ca fiecare element de rețea să devină câștigătorul aceluiași număr - trebuie să fie vectorii de greutate egal.

Înainte de începerea rețelei, Kohonen trebuie să facă două lucruri:

vectorii de mărime trebuie să fie distribuite accidental de o singură sferă;

toate vectorii de greutate și de intrare trebuie să fie normalizați de unul.

Rețea cu contorizare(Rețeaua CPN, rețea de contrapropagare) combină proprietățile rețelei de auto-organizație a Kohonen și conceptul de rețea OUSTAR - Grossberg. Ca parte a acestei arhitecturi, elementele stratului de rețea Coonen nu au o ieșire directă în lumea exterioară și servesc intrări pentru stratul de ieșire, în care legăturile se bucură adaptiv de greutatea Grossberg. Această schemă a apărut din lucrările lui Hhut - Nielsen. Rețeaua CPN vizează construcția treptată a afișării dorite a intrărilor în ieșiri bazate pe exemple de astfel de afișaje. Rețeaua rezolvă bine sarcina, unde este necesară capacitatea de a construi adapoviv reflecția matematică prin valorile sale exacte la toate punctele.

Rețelele acestei specii sunt aplicate cu succes în astfel de aplicații financiare și economice precum luarea în considerare a cererilor de prestări de împrumuturi, predicția prețurilor la tendință a stocurilor, a bunurilor și a cursurilor de schimb. Vorbind în general, vă puteți aștepta la aplicarea reușită a rețelelor CPN în sarcini în care trebuie să extrageți cunoștințele din cantități mari de date.

Aplicarea practică a rețelelor neuronale pentru sarcini de clasificare (clustering)

Rezolvarea sarcinii de clasificare este una dintre cele mai importante aplicații ale rețelelor neuronale. Sarcina clasificării este sarcina de a clasifica eșantionul la una din mai multe perechi de seturi inserate. Un exemplu de astfel de sarcini poate fi, de exemplu, sarcina de a determina bonitatea clientului băncii, sarcinile medicale în care este necesar să se determine, de exemplu, rezultatul bolii, rezolvând sarcinile de gestionare a portofoliului de valori mobiliare ( Vindem, să cumpere sau să "dețină" stocurile în funcție de situația pieței), sarcina de a determina viabilă și înclinată la firme de faliment.

Scopul clasificării

La rezolvarea sarcinilor de clasificare, este necesar să atribuiți Eșantioane statice (Caracteristicile situației de pe piață, date medicale, informații despre client) la anumite clase. Există mai multe modalități de a reprezenta date. Cea mai frecventă este metoda în care eșantionul este reprezentat de un vector. Componentele acestui vector sunt diverse caracteristici Probele care afectează decizia privind modul în care clasa poate include acest eșantion. De exemplu, datele de pe cartea medicală a unui pacient pot fi pentru probleme medicale ca și componente ale acestui vector. Astfel, pe baza unor informații despre exemplu, este necesar să se determine modul în care clasa poate fi atribuită. Clasificatorul se referă astfel la obiect la una dintre clase, în conformitate cu o anumită partiție a spațiului n-dimensional, numit intrări de spațiu, iar dimensiunea acestui spațiu este numărul de componente vectoriale.

În primul rând, este necesar să se determine nivelul de complexitate al sistemului. În sarcini reale, situația apare adesea atunci când numărul de eșantioane este limitat, ceea ce complică determinarea complexității sarcinii. Este posibil să se distingă trei niveluri principale de complexitate. Primul (cel mai ușor) - când clasele pot fi împărțite la linii drepte (sau hiperplane, dacă spațiul de intrare are dimensiuni mai mari de două) - așa-numitul separarea liniară. În al doilea caz, clasele nu pot fi împărțite la linii (avioane), dar este posibil să le separați cu o diviziune mai complexă - separarea neliniară. În al treilea caz, se intersectează clasele și puteți vorbi doar despre pansamente probabilistice.

Smochin. 13.6. Clase liniare și neliniarizate separabile

În realizarea perfectă, după pretratare, trebuie să obținem o sarcină separabilă liniară, deoarece după aceea construcția clasificatorului este foarte simplificată. Din păcate, la rezolvarea problemelor reale, avem un număr limitat de eșantioane, pe baza căreia este construită clasificatorul. În același timp, nu putem efectua o astfel de precesie a datelor la care se va realiza separarea liniară a probelor.

Utilizarea rețelelor neuronale ca clasificator

Rețelele de comunicații directe reprezintă un instrument universal pentru aproximarea funcțiilor, ceea ce le permite să fie utilizate în rezolvarea sarcinilor de clasificare. De regulă, rețelele neuronale se dovedesc a fi cea mai eficientă modalitate de a clasifica, deoarece generează efectiv număr mare. Modele de regresie (care sunt utilizate în rezolvarea sarcinilor de clasificare prin metode statistice).

Din păcate, apar o serie de probleme în utilizarea rețelelor neuronale în sarcini practice. În primul rând, nu este cunoscut în prealabil ce fel de complexitate (dimensiune) poate necesita o rețea pentru o implementare destul de precisă a afișajului. Această dificultate poate fi excesiv de mare, ceea ce va necesita o arhitectură complexă a rețelei. Deci, Minsk în lucrarea sa "persispetron" a demonstrat că cele mai simple rețele neuronale cu un singur strat pot rezolva numai sarcini separate liniar. Această limitare este depășită utilizând rețele neuronale multistrat. În general, se poate spune că într-o rețea cu un strat ascuns, vectorul corespunzător eșantionului de intrare este convertit de un strat ascuns într-un spațiu nou, care poate avea o dimensiune diferită și apoi hiperplane corespunzătoare neuronilor stratul de ieșire, împărțiți-l în clase. Astfel, rețeaua recunoaște nu numai caracteristicile datelor sursă, ci și "caracteristicile caracteristicilor" formate de un strat ascuns.

Pregătirea datelor sursă

Pentru a construi un clasificator, este necesar să se determine ce parametri afectează decizia privind modul în care eșantionul aparține clasei. În același timp, pot exista două probleme. În primul rând, dacă numărul de parametri nu este suficient, atunci se poate produce o situație în care același set de date sursă respectă exemplele din diferite clase. Apoi este imposibil să instruiți rețeaua neuronală, iar sistemul nu va funcționa corect (este imposibil să se găsească un minim care să corespundă unui astfel de set de date sursă). Datele sursă trebuie să fie consecvente. Pentru a rezolva această problemă, este necesar să se mărească dimensiunea semnelor de semne (numărul componentei vectorului de intrare corespunzătoare probei). Dar, cu o creștere a dimensiunii semnelor semnelor, situația poate apărea atunci când numărul de exemple poate fi insuficient pentru a preda rețeaua și pur și simplu va aminti pur și simplu exemplele din proba de antrenament și nu poate funcționa corect. Astfel, în determinarea semnelor, este necesar să se găsească un compromis cu numărul lor.

Apoi, este necesar să se determine metoda de reprezentare a datelor de intrare pentru rețeaua neuronală, adică. Determină metoda de raționalizare. Aprinderea este necesară, deoarece rețelele neuronale funcționează cu datele prezentate în intervalele din intervalul 0..1, iar datele inițiale pot avea o gamă arbitrară sau, în general, să fie date non-numerice. În acest caz, sunt posibile diferite metode, variind de la transformarea liniară simplă la intervalul dorit și terminând cu analiza multidimensională a parametrilor și raționalizarea neliniară, în funcție de efectul parametrilor unul pe celălalt.

Valorile de ieșire de codare

Sarcina de clasificare în prezența a două clase poate fi rezolvată într-o rețea cu un neuron în stratul de ieșire, care poate lua una dintre cele două valori 0 sau 1, în funcție de clasa aparține eșantionului. Dacă există mai multe clase, apare o problemă asociată cu prezentarea acestor date pentru a transmite rețeaua. Cea mai simplă modalitate de a reprezenta datele de ieșire în acest caz este vectorul a cărui componente corespund numerelor diferite de clase. În care componenta I-i Vectorul corespunde clasei I-a. Toate celelalte componente sunt instalate în 0. Apoi, de exemplu, clasa a doua va corespunde la 1 ON 2 ieșire de rețea și 0 până la restul. La interpretarea rezultatului, se consideră, de obicei, că numărul de clasă este determinat de numărul de ieșire al rețelei pe care a apărut valoarea maximă. De exemplu, dacă într-o rețea cu trei ieșiri, avem valori de ieșire vectoriale (0,2; 0,6; 0,4) și vedem că cea de-a doua componentă a vectorului are valoarea maximă, ceea ce înseamnă că clasa la care aparține acest exemplu este 2. Cu această metodă de codificare, conceptul de încredere a rețelei este uneori introdus în faptul că exemplul se referă la această clasă. Cea mai ușoară modalitate de a determina încrederea este de a determina diferența dintre valoarea maximă a ieșirii și valoarea unei alte ieșiri, care este cea mai apropiată de maxim. De exemplu, pentru exemplul discutat mai sus, încrederea rețelei este că exemplul se referă la a doua clasă este determinat ca o diferență între cea de-a doua și a treia componentă a vectorului și este de 0,6-0,4 \u003d 0,2. În consecință, cu atât mai mare este încrederea, cu atât este mai mare probabilitatea ca rețeaua să răspundă corect. Această metodă de codificare este cea mai ușoară, dar nu întotdeauna cea mai optimă modalitate de a depune date.

Alte moduri sunt, de asemenea, cunoscute. De exemplu, vectorul de ieșire este un număr de cluster înregistrat în formă binară. Apoi, dacă există 8 clase, avem nevoie de un vector de 3 elemente și, de exemplu, clasa 3 va corespunde vectorului 011. Dar, în cazul obținerii unei valori incorecte pe una dintre ieșiri, putem obține o clasificare incorectă ( Numărul incorect al clusterului), deci este logic să măresc distanța dintre două clustere prin utilizarea de codare a ieșirii la codul de chemare, care va crește fiabilitatea clasificării.

O altă abordare este de a sparge sarcina C la clase pe k * (k-l) / 2 submarci cu două clase (2 pentru 2 codificare) fiecare. În cadrul substanturilor în acest caz, se înțelege că rețeaua determină prezența uneia dintre componentele vectorului. Acestea. Vectorul sursă este împărțit în grupuri de două componente în fiecare astfel încât toate combinațiile posibile ale componentei vectorului de ieșire sunt incluse în ele. Numărul acestor grupuri poate fi definit ca număr de eșantioane dezordonate de două din componenta sursă.

352 "frontieră \u003d" 0 "\u003e

Numărul de substituție (ieșire) Componentele de ieșire 1 1-2 2 1-3 3 1-4 4 2-3 5 2-4 6 3-4

Unde 1 la ieșire vorbește despre prezența uneia dintre componente. Apoi, putem merge la numărul de clasă în funcție de calculul rețelei după cum urmează: Determinăm care combinații au primit un singur (mai precis apropiat de unul) valoarea de ieșire (adică ce subtașuri am activat) și credem că clasa numărul va fi cel care a intrat în B. cel mai mare număr Subtrasurile activate (vezi tabelul).

Document fără titlu

Această codificare în multe sarcini oferă cel mai bun rezultat decât calea clasică. codificare.

Clasificarea probabilistică

Cu recunoașterea statistică a imaginilor, clasificatorul optim se referă la eșantionul de formula "Src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/1.gif "frontieră \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:

luați formula "Src \u003d" http://hi-du.ru/e-books/xbook725/files/4.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:se referă la un grup care are cea mai mare probabilitate posterioritate. Această regulă este optimă în sensul că minimizează numărul mediu de clasificări incorecte ..gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:

atunci raportul bayesian între a priori și o probabilitate posteriori rămâne rezistență și, prin urmare, aceste funcții pot fi utilizate ca funcții decisive simplificate. Deci, este logic să faceți dacă aceste funcții sunt construite și sunt calculate pur și simplu.

Deși regula arată foarte simplă, se dovedește a fi aplicată în practică, deoarece nu există o probabilitate posteriori (sau chiar valorile funcțiilor decisive simplificate). Valorile lor pot fi estimate. În virtutea teoremei Bayes, probabilitățile de destinatar pot fi exprimate prin probabilitățile A priori și funcția de densitate a formulei Formula "Src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/ 8.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:.

Clasificatori Imagini

O densitate priori de probabilitate poate fi estimată căi diferite. ÎN metode parametrice Se presupune că densitatea de probabilitate (PDF) este o funcție a unei anumite specii cu parametri necunoscuți. De exemplu, puteți încerca PDF mai aproape folosind o funcție Gaussiană. Pentru a produce o clasificare, este necesar să se prepară valorile estimate pentru mijlocul și matricea de covarianțe pentru fiecare dintre clasele de date și apoi să le utilizeze în regula decisivă. Rezultatul este o regulă crucială polinomială, care conține numai variabile de pătrate și perechi. Întreaga procedură descrisă se numește Analiza quadratic discriminantă (Qda). Presupunând că matricele de covarianțe în toate clasele sunt aceleași, QDA se apropie analiza liniară discriminantă(Lda).

În metodele unui alt tip - non-parametric.- Nu sunt necesare ipoteze preliminare despre densitatea de probabilitate. În metoda "la cel mai apropiat vecini" (NN), distanța dintre eșantionul nou primit și vectorul setului de antrenament, după care eșantionul se referă la clasa la care majoritatea vecinilor aparțin celor mai apropiați vecini. Ca urmare a acestei granițe, se obțin clasele de separare, se obțin liniar. În diferite modificări ale acestei metode, se utilizează diferite distanțe și metode speciale de constatare a vecinilor. Uneori, în loc de cel mai mare set de probe, se realizează totalitatea centroidurilor corespunzătoare clusterelor din metoda de cuantificare a vectorului adaptiv (LVQ).

În alte metode, clasificatorul sparge datele în grupuri în conformitate cu schema de arbore. La fiecare pas, subgrupul este rupt în două și, ca rezultat, se obține structura ierarhică a arborelui binar. Separarea limitelor sunt, de obicei, parțial liniare și corespund claselor constând din unul sau mai multe frunze de copaci. Această metodă este bună prin faptul că generează o metodă de clasificare bazată pe reguli decisive logice. Ideile clasificatorilor de copaci sunt folosite în metodele de construire a clasificatorilor neuronali auto-activatori.

O rețea neurală cu o legătură dreaptă ca clasificator

Deoarece rețelele directe de comunicații sunt un instrument universal pentru aproximarea funcțiilor, cu ajutorul acestora puteți evalua probabilitățile posteriori în această sarcină de clasificare. Datorită flexibilității în construirea unei cartografii, se poate realiza o astfel de precizie a aproximării unei probabilități posteriori, încât acestea vor coincide practic cu valorile calculate de regula Bayes (așa-numitele proceduri optime de clasificare.

Sarcina de analiză a seriilor de timp

Seria de timp este o secvență ordonată de numere reale cu formula "Src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/10.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "alt \u003d "(! Lang:în spațiul n-dimensional mutat în timp de valori sau spațiu de întârziere.

Scopul analizei seriei temporare este de a extrage informații utile din acest număr. Pentru a face acest lucru, este necesar să se construiască un model matematic al fenomenului. Un astfel de model ar trebui să explice creatura procesului care generează date, în special, descrie natura datelor (aleatorie, având o tendință, periodică, staționară etc.). După aceasta, puteți aplica diverse metode de filtrare a datelor (netezire, eliminare a emisiilor etc.) cu scopul final - pentru a prezice valorile viitoare.

Astfel, această abordare se bazează pe presupunerea că seria de timp are o structură matematică (care, de exemplu, poate fi o consecință a esenței fizice a fenomenului). Această structură există în așa-numitul spațiul de fazăale căror coordonate sunt variabile independente care descriu starea sistemului dinamic. Prin urmare, prima sarcină cu care va trebui să întâlniți atunci când modelarea este de a determina în mod corespunzător spațiul de fază. Pentru a face acest lucru, alegeți câteva caracteristici ale sistemului ca variabile de fază. După aceasta, este deja posibil să se ridice problema predicției sau extrapolării. De regulă, în momentul în care rândurile obținute ca rezultat al măsurătorilor, există fluctuații aleatorii și zgomot în diferite proporții. Prin urmare, calitatea modelului este în mare măsură determinată de capacitatea sa de a aproxima structura de date intenționată, despărținând-o de zgomot.

Analiza statistică a seriei temporare

O descriere detaliată a metodelor de analiză statistică a seriei de timp depășește această carte. Vom lua în considerare pe scurt abordările tradiționale, subliniind în același timp circumstanțele care sunt direct legate de subiectul prezentării noastre. Începând cu lucrările de pionierat ale Yula, locul central în analiza statistică a seriei de timp a fost luată de modelele liniare ale ARIMA. În timp, această zonă a luat forma într-o teorie completă cu un set de metode - teoria boxului Jenkins.

Prezența în modelul ARIMA Model Autorgetic, exprimă faptul că valorile actuale ale variabilei depind de valorile sale anterioare. Astfel de modele sunt numite unidimensionale. Adesea, totuși, valorile variabilei țintă investigate sunt asociate cu mai multe rânduri temporale diferite.

Smochin. 13.7. Implementarea modelelor ARIMA (P, Q) în cea mai simplă rețea neuronală

Astfel, va fi, de exemplu, dacă variabila țintă este cursul de schimb valutar, iar alte variabile participante sunt ratele dobânzilor (în fiecare dintre cele două valute).

Metodele corespunzătoare sunt numite multidimensionale. Structura matematică a modelelor liniare este destul de simplă, iar calculele pot fi făcute fără dificultăți cu ajutorul pachetelor standard de metode numerice. Următorul pas în analiza seriilor de timp a fost dezvoltarea modelelor capabile să ia în considerare neliniaritățile prezente, de regulă, în procesele și sistemele reale. Unul dintre primele astfel de modele a fost propus de Tong și se numește un model autorgetic de prag (TAR).

În ea, atunci când este determinată (stabilită în avans) Valorile pragului, comutarea de la un model linear AR la alta. Astfel, există mai multe moduri de funcționare în sistem.

Apoi sunt oferite modele star- sau "netede". Un astfel de model este o combinație liniară a mai multor modele realizate cu coeficienți care sunt funcții de timp continuu.

Modele bazate pe rețele neuronale cu link direct

Este curios să observăm că toate modelele descrise în paragraful anterior pot fi implementate de rețelele neuronale. Orice dependență de vedere

selecție "\u003e Fig. 13.8

Acțiuni pe primul etapa etapei P. prelucrarea datelor reductive- Evident, depinde foarte mult de specificul problemei. Trebuie să alegeți numărul corect și tipul de indicatori care caracterizează procesul, inclusiv structura de întârziere. După aceea, trebuie să alegeți topologia rețelei. Dacă rețelele sunt aplicate cu conexiune directă, trebuie să determinați numărul de elemente ascunse. Apoi, pentru a găsi parametrii modelului, trebuie să selectați un criteriu de eroare și un algoritm de optimizare (învățare). Apoi, folosind instrumente de diagnosticare, trebuie să verificați diferitele proprietăți ale modelului. În cele din urmă, este necesar să se interpreteze informațiile privind rețeaua de ieșire și poate să o prezinte la un alt sistem de susținere a deciziilor. Apoi, vom lua în considerare problemele pe care trebuie să le rezolvați la etapele de pre-procesare, optimizare și analiză (refractare).

COLECTARE DE DATE

Cea mai importantă decizie pe care analistul ar trebui să o ia este alegerea unui set de variabile pentru a descrie procesul simulat. Pentru a vă imagina posibilele legături între diferite variabile, trebuie să înțelegeți bine creatura problemei. În acest sens, va fi foarte util să discutați cu un specialist cu experiență în acest domeniu. Cu privire la variabilele pe care le alegeți, trebuie să înțelegeți, sunt semnificative în ele însele sau numai alte lucruri sunt reflectate în ele, variabile cu adevărat substanțiale. Verificarea semnificației include analiza corelației încrucișate. Cu aceasta, este posibil, de exemplu, să se identifice conexiunea temporară a tipului de întârziere (LAG) între cele două rânduri. Cât de mult fenomenul poate fi descris de modelul liniar este verificat prin regresie prin metoda celor mai mici pătrate (OLS).

Primite după optimizarea înbutarea subtitrării "\u003e

Rețele neuronale ca mijloc de extragere a datelor

Uneori există o sarcină de analiză a datelor care nu pot fi reprezentate cu greu în formă numerică matematică. Acesta este cazul atunci când trebuie să extrageți datele, principiile selecției care sunt specificate în Fuzzy: pentru a evidenția partenerii de încredere, pentru a determina produsul promițător etc. Luați în considerare o situație tipică pentru sarcinile de acest tip - predicția falimentului. Să presupunem că avem informații despre activitățile a mai multor bănci (situațiile financiare deschise) pentru o anumită perioadă de timp. La sfârșitul acestei perioade, știm care dintre aceste bănci au dat faliment, care au fost retrase de o licență și care continuă să lucreze în mod stabil (la momentul sfârșitului perioadei). Și acum trebuie să rezolvăm problema în care dintre băncile merită să plasați fonduri. Bineînțeles, este puțin probabil ca dorim să punem fonduri într-un borcan care să poată falimenta în curând. Aceasta înseamnă că trebuie să rezolvăm cumva sarcina de a analiza riscurile investițiilor în diferite structuri comerciale.

La prima vedere, este ușor să rezolvați această problemă - deoarece avem date despre activitatea băncilor și rezultatele activităților lor. Dar, de fapt, această sarcină nu este atât de simplă. Există o problemă datorită faptului că datele pe care le-am descris ultima dată și suntem interesați de ceea ce va fi în viitor. Astfel, trebuie să obținem o prognoză pentru datele existente a priori pe baza a priori. Pentru a rezolva această sarcină, puteți utiliza diverse metode.

Deci, cel mai evident este utilizarea metodelor de statistici matematice. Dar există o problemă cu cantitatea de date, deoarece metodele statistice funcționează bine cu o cantitate mare de date priori și am putea avea un număr limitat. În acest caz, metodele statistice nu pot garanta un rezultat reușit.

O altă modalitate de a rezolva această sarcină poate fi utilizarea rețelelor neuronale care pot fi instruite pe un set de date. În acest caz, aceste rapoarte financiare ale diferitelor bănci sunt utilizate ca informație inițială, iar rezultatul este rezultatul activităților lor ca domeniu țintă. Dar când utilizați metodele descrise mai sus, impunem rezultatul fără a încerca să găsim modele în datele sursă. În principiu, toate băncile de faliment sunt similare cel puțin cel puțin ceea ce au falimentat. Aceasta înseamnă că ar trebui să existe ceva mai frecvent în activitățile lor, ceea ce le-a condus la acest rezultat și puteți încerca să găsiți aceste modele pentru a le folosi în viitor. Și aici avem întrebarea despre cum să găsim aceste modele. Pentru aceasta, dacă folosim metodele de statistici, trebuie să determinăm ce criterii "similare" pentru a folosi ceea ce poate necesita orice cunoaștere suplimentară a noastră despre natura sarcinii.

Cu toate acestea, există o metodă care să vă permite să automatizați toate aceste acțiuni în căutarea regulațiilor - metoda de analiză utilizând cartele de auto-organizare a kohonenului. Luați în considerare modul în care aceste sarcini sunt rezolvate și ca carduri Kohonen găsesc modele în datele sursă. Pentru o considerație de generalitate, vom folosi termenul de obiect (de exemplu, un obiect poate fi o bancă, ca în exemplul de mai sus, dar tehnica descrisă fără modificări este potrivită pentru rezolvarea și alte sarcini - de exemplu, analiza bonității Clientul, găsind o strategie optimă de comportament pe piață etc.). Fiecare obiect este caracterizat printr-un set de parametri diferiți care descriu starea sa. De exemplu, pentru exemplul nostru, parametrii vor fi date din rapoartele financiare. Acești parametri au adesea o formă numerică sau pot fi aduse la ea. Astfel, avem nevoie de analiza parametrilor obiectului pentru a evidenția obiecte similare și pentru a prezenta rezultatul într-o formă convenabilă pentru percepție.

Toate aceste sarcini sunt rezolvate prin cartele de auto-organizare Kohonen. Luați în considerare în detaliu modul în care lucrează. Pentru a simplifica considerația, presupunem că obiectele au 3 semne (de fapt, pot exista un număr).

Acum, imaginați-vă că toți acești trei parametri ai obiectelor sunt coordonatele lor în spațiul tridimensional (în spațiul care ne înconjoară în viața de zi cu zi). Apoi, fiecare obiect poate fi reprezentat ca un punct în acest spațiu pe care îl vom face (astfel încât să nu avem probleme cu o scară diferită pe axe, să corectăm toate aceste semne în intervalul în orice mod adecvat), ca urmare a tuturor Punctele se încadrează într-un cub cu o singură dimensiune. 13.9. Afișați aceste puncte. Privind la această imagine, putem vedea cum sunt situate obiectele în spațiu și este ușor de observat zonele în care obiectele sunt grupate, adică. Ei au parametri similari, ceea ce înseamnă că aceste obiecte sunt cel mai probabil aparținând unui grup. Trebuie să găsim o cale la care acest sistem poate fi transformat într-o simplă pentru percepție, de preferință un sistem bidimensional (deoarece există deja o imagine tridimensională care trebuie afișată corect în plan) astfel încât facilitățile din articulare spațiul sunt aproape și în imaginea rezultată. Pentru a face acest lucru, utilizați o hartă de auto-organizare Kohonen. În prima aproximare, aceasta poate fi reprezentată ca o rețea din orez de cauciuc. 13.10.

Noi, pre- "comercial", aruncăm această rețea în semnele semnelor unde avem deja obiecte și apoi facem după cum urmează: luăm un obiect (punct în acest spațiu) și găsim cea mai apropiată nod de rețea la ea. După aceea, acest nod este strâns de obiect (de când gridul "cauciuc", împreună cu acest nod același, dar cu o forță mai mică și nodurile adiacente sunt strânse).

Apoi, un alt obiect este selectat (punct), iar procedura este repetată. Ca rezultat, vom obține o hartă, locația nodurilor care coincide cu locația principalelor acumulări ale obiectelor din spațiul sursă Fig.13.11. În plus, cardul rezultat are următoarele proprietăți minunate - nodurile sunt situate în așa fel încât facilitățile care sunt similare unul cu celălalt corespund nodurilor adiacente ale cardului. Acum determinăm ce obiecte pe care le avem în ce noduri ale cardului. Este, de asemenea, determinată de cel mai apropiat nod - obiectul cade în acel nod care este mai aproape de el. Ca urmare a acestor operațiuni, obiectele cu parametri similari vor cădea într-un nod sau în noduri adiacente. Astfel, putem presupune că am reușit să rezolvăm sarcina de a găsi obiecte similare și gruparea lor.

Dar pe aceste capabilități ale cărților Kohonen nu se termină. Ele permit, de asemenea, informațiile obținute într-o formă simplă și vizuală prin aplicarea de colorat. Pentru a face acest lucru, vopsim cardul primit (mai precis, nodurile sale) cu flori care corespund trăsăturilor de interes pentru noi. Revenind la exemplu cu clasificarea băncilor, puteți picta într-o singură culoare acele noduri în cazul în care cel puțin una dintre băncile care au fost retrase printr-o licență. Apoi, după ce am aplicat colorarea, obținem o zonă care poate fi numită o zonă de risc, iar Banca de interes pentru noi în această zonă vorbește despre fiabilitatea sa.

Dar asta nu este tot. De asemenea, putem obține informații despre dependențele dintre parametri. Aplicând o cartelă de colorat care îndeplinește diferite rapoarte pe card, puteți obține așa-numitele atlas, care stochează informații despre starea pieței. Atunci când analizați, comparând aranjamentul culorilor la colorarea generată de diferiți parametri, puteți obține informații complete despre portretul financiar al băncilor - învingeri, bănci prosperă etc.

Cu toate acestea, tehnologia descrisă este metoda universală Analiză. Cu aceasta, este posibil să analizăm diverse strategii de activitate, să analizăm rezultatele cercetării de marketing, să verifice bonitatea clienților etc.

Având o hartă și cunoașterea informațiilor despre unele dintre obiectele studiate, putem judeca în mod fiabil obiectele cu care nu suntem familiarizați. Trebuie să știți ce este noul partener? Afișați-l pe hartă și uitați-vă la vecini. Ca rezultat, puteți extrage informații din baza de date bazate pe caracteristici fuzzy.

Curățarea și transformarea unei baze de date

Preliminar, înainte de a trimite la intrarea rețelei, conversia datelor utilizând tehnici statistice standard poate îmbunătăți semnificativ atât parametrii învățării (durata, complexitatea), cât și funcționarea sistemului. De exemplu, dacă seria de intrare are o formă exponențială distinctă, apoi după logarithing-ul său, se dovedește un rând mai simplu și dacă există dependențe complexe în ea, va fi mult mai ușor să le detectați. Foarte adesea, datele distribuite non-standard sunt pre-supuse conversiei neliniare: Numărul inițial al valorilor variabilei este convertit de o anumită funcție, iar rândul obținut la ieșire este recepționat pentru o nouă variabilă de intrare. Metodele tipice de transformare sunt construcția de extracție rădăcină, cantități inverse, exponenții sau logaritmii.

Pentru a îmbunătăți structura informației a datelor, anumite combinații de variabile pot fi utile - lucrări private etc. De exemplu, atunci când încercați să preziceți modificările prețurilor acțiunilor în opțiunile de pe piața opțiunilor, raportul dintre numărul de opțiuni pune opțiuni, adică opțiuni de vânzare) la numărul de apeluri de opțiuni (opțiuni de apel, adice opțiuni de cumpărare) informative decât ambii indicatori separat. În plus, cu ajutorul unor combinații intermediare, puteți obține de multe ori mai multe modelul simplu.Acest lucru este deosebit de important atunci când numărul de grade de libertate este limitat.

În cele din urmă, pentru unele funcții de conversie implementate în nodul de ieșire, apar probleme cu scalarea. Sigmoid este definit pe segment, astfel încât variabila de ieșire trebuie să fie scalată astfel încât să ia valorile în acest interval. Există mai multe moduri de a scala: o schimbare pe o schimbare constantă, o schimbare proporțională a valorilor cu un nou minim și maxim, concentrându-se prin scăderea valorii medii, aducând abaterea standard la una, standardizare (două acțiuni recente împreună). Este logic să se facă valorile tuturor valorilor de intrare și ieșire din rețea, de exemplu, în interval (sau [-1,1]), atunci va fi posibilă utilizarea oricăror funcții de conversie fără risc.

Modelul clădirii

Valorile seriei țintă (acesta este numărul de a găsi, de exemplu, venitul pe zi înainte) depind de factorii N, dintre care poate exista o combinație de variabile, valorile variabile țintă din trecut indicatorii de calitate codificată .

Evaluarea calității modelului se bazează, de obicei, pe criteriile de consimțământ al tipului de eroare mediedratica (MSE) sau rădăcină pătrată din ea (RMSE). Aceste criterii sunt arătate modul în care valorile prezise au fost aproape de o confirmare sau setare de testare de instruire.

În analiza liniară a seriei de timp, este posibilă obținerea unei evaluări indispensabile a capacității de a generaliza, explorarea rezultatelor lucrărilor la setul de învățare (MSE), numărul parametrilor liberi (W) și volumul setului de formare ( N). Estimările acestui tip numite criterii de informare (1c) și includ o componentă corespunzătoare criteriului consimțământului și unei componente a unei amenzi, care ia în considerare complexitatea modelului. Au fost propuse următoarele criterii de informare: normalizate (NAIC), normalizate Bayesovski (NBIC) și eroarea de prognoză finală (FPE):

subtitlu "\u003e.

Software.

Până în prezent, au fost dezvoltate multe pachete software care implementează rețele neuronale. Iată câteva, cele mai faimoase: simulatoare de rețea neuronală prezentate pe piața de software: Nestor, Cascade Corelation, Neudisk, Mimenice, Nu Web, Brain, Dana, Neuraleworks Professional II Plus, creier, HNet, Explorer, Explorenet 3000, Neuro Solutions , Prapagator, cutie de instrumente MATLAB. De asemenea, merită menționat SI-Midants distribuite în mod liber prin servere universitare (de exemplu, SNNS (Stuttgart) sau Nevada Quickpropaglation). Un pachet important de calitate este compatibilitatea acestuia cu alte programe implicate în prelucrarea datelor. În plus, interfața și productivitatea prietenoasă, care pot ajunge la multe megaphlops (milioane de puncte de plutire pe secundă) sunt importante. Acceleratoarele de bord vă permit să reduceți timpul de învățare atunci când lucrați în mod obișnuit calculatoare personale. Cu toate acestea, pentru a obține rezultate fiabile utilizând rețelele neuronale, de regulă, este necesar un computer puternic.

Paradigmele stabilite ale științei financiare, cum ar fi modelul rătăcirii și ipotezei aleatorie a unei piețe eficiente, sugerează că piețele financiare reacționează rațional și fără probleme. În acest caz, cu greu puteți veni cu ceva mai bun decât conexiunile liniare și comportamentul în spitale cu o tendință reversibilă. Din păcate, în comportamentul real al piețelor financiare, nu vedem doar reversibilitatea tendințelor, ci în mod constant inconsecvențe ale cursurilor, volatilitatea care nu îndeplinește în mod clar informațiile primite, și rasele de preț și de volatilitate. Pentru a descrie comportamentul piețelor financiare, au fost dezvoltate unele modele noi și au avut un anumit succes.

Analiza financiară pe piața valorilor mobiliare

Analiza financiară pe piața valorilor mobiliare utilizând tehnologii de rețea neuronală în această lucrare se efectuează în raport cu produsele petroliere și petroliere.

Creșterea macroeconomică și bunăstarea țării depind în mare măsură de nivelul de dezvoltare a industriilor de bază, printre care industria de producție de petrol și de rafinare a petrolului este jucat un rol extrem de important. Situația din industria petrolieră determină în mare măsură starea întregii economii a Rusiei. Datorită situației prețurilor stabilite pe piața globală a petrolului, pentru Rusia cea mai profitabilă parte din activitățile industriei petroliere este exportul. Exporturile de petrol sunt una dintre cele mai importante și rapide surse de câștiguri valutare. Unul dintre cei mai buni reprezentanți ai industriei petroliere este Lukoil Oil Company. NK "Lukoil" este o companie de petrol integrată pe verticală din Rusia, care este specializată în extracția și prelucrarea petrolului, producția și vânzarea de produse petroliere. Compania lucrează nu numai în Rusia, ci și în străinătate, participând activ la proiecte promițătoare.

Activitățile financiare și de producție ale companiei sunt descrise în Tabelul 13.1.

Masa. 13.1

Principalii indicatori financiari și de producție pentru 1998

Document fără titlu

Ulei de miniere (inclusiv condensul de gaz)		64192 1284
Producția de gaze comerciale	milioane de metri cubi. m / an de milioane de metri cubi picioare / zi	3748 369
Rafinarea petrolului (rafinării proprii, inclusiv străine)	mii tone / an de mii bar. / zi	17947 359
Exportul de petrol	mii de tone / an	24711
Exportul de produse petroliere	mii de tone / an	3426
Venit-net.	milioane de ruble de milioane de dolari *	81660 8393
Profitul de vânzări	milioane de ruble de milioane de dolari *	5032 517
Profitul înainte de impozitare (conform raportului)	milioane de ruble de milioane de dolari *	2032 209
Profit înainte de impozitare (fără diferența de curs)	milioane de ruble de milioane de dolari *	5134 528
Câștigurile reținute (conform raportului)	milioane de ruble de milioane de dolari *	118 12
Câștigurile reținute (excluzând cursurile)	milioane de ruble de milioane de dolari *	3220 331
Active (la sfârșitul anului)	milioane de ruble de milioane de dolari *	136482 6638

În legătură cu căderea prețurilor mondiale a continuat în 1998, exporturile lor s-au ridicat la 3,4 milioane de tone față de 6,3 milioane în 1997. Pentru a păstra pozițiile cucerite ale companiei pe piața globală a produselor petroliere, exporturile sunt planificate să fie aduse la 5-6 milioane în 1999 la îmbunătățirea condițiilor pieței. O prioritate este de a crea condiții de stimulare a creșterii exporturilor și extragerea profitului maxim posibil.

O componentă importantă a procesului de vânzare a produselor de petrol și petrolier la export, inclusiv toate formele de contracte, procedura de stabilire a prețurilor, responsabilitatea părților și cealaltă este Bursa de Valori. Acesta acumulează toate procesele care apar în stadiul de cumpărare a acestui produs și ajută la asigurarea împotriva riscurilor concomitente.

Schimburile pe care se desfășoară contracte futures pe bază de produse petroliere și petroliere: NEW YORK Burse de schimb de mărfuri (NYMEX) și London International de schimb de petrol (IPE). Schimbul este o piață angro, executată în mod legal sub forma organizării comercianților. Dezvoltarea mecanismelor de comerț cu contracte futures și introducerea acesteia din urmă cu privire la toate activele pe care mărfurile, contractele futures și schimburile valutare au condus la ștergerea diferențelor dintre tipurile de burse specificate și apariția fie a schimburilor futures Pe care se tranzacționează numai contractele futures sau schimburile universale pe care tranzacționarea contractelor futures și activele tradiționale, cum ar fi stocurile, moneda și chiar și bunurile individuale.

Funcțiile de schimb sunt după cum urmează:

organizarea de reuniuni de schimb pentru licitarea publică;

dezvoltarea contractelor de acțiuni;

exchange arbitraj sau soluționarea litigiilor care decurg din tranzacțiile de schimb încheiate în timpul tranzacționării de schimb;

funcția de schimb valutar. Această caracteristică are două aspecte. Primul este că sarcina schimbului devine identificarea prețurilor de piață "cu adevărat", dar, în același timp, reglementarea lor de a preveni manipulările ilegale cu prețurile la bursă. Al doilea este un preț-prognostic al schimbului;

funcția de acoperire a hedgei sau asigurarea de schimb de participanți în stocul de tranzacționare din fluctuațiile de preț nefavorabile pentru acestea. Funcția de acoperire împotriva riscurilor se bazează pe utilizarea mecanismului de tranzacționare contractelor futures. Esența acestei caracteristici este că comerciantul este un hedger (adică cel care este asigurat) - ar trebui să fie atât vânzătorul, cât și cumpărătorul său. În acest caz, orice modificare a prețului produsului său este neutralizată, deoarece câștigurile vânzătorului au pierdut simultan cumpărătorul și viceversa. Această situație este realizată de faptul că hedger, ocupând, de exemplu, poziția cumpărătorului pe piața obișnuită ar trebui să ia poziția opusă, în acest caz a vânzătorului, pe piața contractelor de schimb valutar. În mod obișnuit, producătorii de bunuri sunt acoperite de prețuri mai mici pentru produsele lor și cumpărători - de la creșterea prețurilor pentru produsele achiziționate:

activități de stoc speculative;

funcția care garantează tranzacțiile. Realizate cu ajutorul stocării sistemelor și calculelor de compensare;

funcția de informare a schimbului.

Principalele surse de informare cu privire la statutul și perspectivele de dezvoltare a pieței globale de petrol și petroliere sunt publicațiile agențiilor de cotație ale PIATT (divizia structurală a celei mai mari edituri American Corporation McGraw-Hill) și Argus Petroleum (companie independentă, United Regatul).

Citatele dau o idee despre gama de prețuri pentru o anumită varietate de ulei pentru o anumită zi. În consecință, ele constau într-un preț minim (prețurile minime ale tranzacțiilor sau prețul mediu ponderat minim de a cumpăra o anumită varietate de petrol) și prețurile maxime (preț maxim de tranzacție sau oferte de preț maxime ponderate de vânzare).

Precizia citatelor depinde de cantitatea de informații colectate. Primele date privind citatele sunt date în timp real (pot fi obținute în prezența accesului la echipamentul corespunzător) la ora 21.00-22.00 Moscova. Aceste date pot fi ajustate în cazul primirii până la sfârșitul zilei de noi informații privind tranzacțiile care clarifică cotații preliminare. Versiunea finală a cotațiilor este furnizată în publicațiile oficiale ale acestor agenții.

Citatele sunt date ca tranzacții cu livrare imediată - prețul "Spot" (livrare în termen de două săptămâni și pentru unele varietăți de petrol - în termen de trei săptămâni) și tranzacții cu livrare amânată (prin soiuri cheie de petrol) - prețurile "înainte" (furnizarea " într-o lună, două luni și trei luni).

Informațiile despre citatele spot și înainte este un element-cheie în tranzacționarea petrolului pe piața liberă. Citatele "Spot" sunt utilizate pentru a evalua corectitudinea prețului selectat al tranzacției "înainte" încheiate anterior; să extragă facturi de furnizare, calcule pe care se efectuează pe baza formulelor bazate pe citate la fața locului la momentul transportului de bunuri; Și, de asemenea, ca punct de sursă, din care vor începe să discute condițiile de preț pentru următoarea zi de cotare.

Citatele "înainte", reflectând prețurile fixe ale tranzacțiilor de livrare întârziate, sunt, în esență, o evaluare prognozată a participanților la piață timp de o lună, două și trei luni înainte. În combinație cu citate la fața locului, citate înainte arată cel mai probabil în acest moment tendința de modificări ale prețurilor pentru acest domeniu de petrol în perspectivă într-una, două și trei luni.

Citatele sunt date pentru uleiul din clasa standard de calitate. În cazul în care calitatea unui anumit lot de petrol diferă de standard, atunci când intrați într-o tranzacție, prețul partidului este stabilit pe baza cotațiilor, ținând cont de reducerea sau premiul pentru calitate.

Amploarea reducerii sau a premiului pentru calitate depinde de măsura în care prețul netback-ului unui anumit lot de bunuri diferă de prețul uleiului Nebeck din această clasă de calitate standard.

Rezumând conținutul tuturor celor de mai sus, remarcăm că, pentru a asigura exporturile eficiente de petrol, furnizorul ar trebui să aibă date despre cotațiile "Spot", "înainte", prețurile pentru produsele petroliere și poziții futures, informații la prețurile Nethekk, mărfurile și Rata de asigurare, dinamica proiectului și uleiurile de stocuri. Cerințele minime de informare sunt reduse la cunoștințele privind citatele spot și înainte privind soiurile exportate petrolier și petrolurile competitive, dinamica spread-urilor, ratele de transport de marfă și de asigurare. Principalele tipuri de contracte urgente constând pe bursă includ:

Contract de contracte futures - Contract de cumpărare și vânzare de bunuri în viitor la prețul la momentul tranzacției.

Opțiunea este un contract care dă dreptul, dar nu o obligație de a cumpăra sau de a vinde un contract futures pentru produsele petroliere sau petroliere în viitor la prețul dorit. Opțiuni tranzacționate pe aceleași schimburi în care tranzacționează contractele futures.

Înainte. - afacerea, a căror termen de executare nu coincide cu momentul încheierii sale privind bursa și prevede în contract.

Acordul "la fața locului" se caracterizează prin faptul că termenul concluziei sale coincide cu perioada de executare, iar cu o astfel de tranzacție, moneda trebuie pusă imediat (de regulă, nu mai târziu de două zile lucrătoare de la încheierea tranzactia).

La încheierea contractului, rolul special este jucat precizia situației prognozate Pe piață în acest tip de bunuri, precum și prognoza prețurilor pentru aceasta. Prin urmare, considerăm că este important să luăm în considerare rolul estimărilor de prognoză în atingerea efectului produselor petroliere și petroliere.

Atunci când comiterea tranzacțiilor enumerate au un punct cheie - aceasta este acuratețea previziunilor. Bineînțeles, din punctul de vedere al teoriei, s-ar părea, în continuare, unde vor exista prețuri în viitor. Deschiderea poziției, am închis pentru ei înșiși prețul vânzării de petrol, pentru noi nu mai poate fi mai mare, nici mai jos. Prin urmare, prognoza exactă ne oferă opțiunea acțiunilor necesare atunci când modifică prețul. Prognoza nevalidă înseamnă pierderi. Există multe modalități de a prognoza piața, dar numai unele dintre ele merită o atenție deosebită. De-a lungul anilor, prognozarea piețelor financiare sa bazat pe teoria așteptărilor raționale, analizând rândurile temporare și analiza tehnică.

Potrivit teoriei așteptărilor raționale, creșterea sau scăderea prețurilor datorită faptului că investitorii sunt rațional și imediat răspund la noi informații: orice diferențe între investitori în ceea ce privește, de exemplu, scopurile de investiții sau informațiile disponibile sunt ignorate ca fiind nesemnificative din punct de vedere statistic . O astfel de abordare se bazează pe asumarea completă a deschiderii informațiilor a pieței, adică. Faptul că niciunul dintre participanții săi nu are informații pe care le-ar fi posedat alți participanți. În același timp, nu poate exista un avantaj competitiv, deoarece, având informații care nu sunt accesibile, este imposibil să se sporească șansele de profit.

Scopul analizării seriilor de timp este identificarea unui anumit număr de factori care afectează modificarea prețurilor utilizând metode statistice. Această abordare vă permite să identificați tendințele de dezvoltare a pieței, însă dacă există repetabilitate sau cicluri omogene în rândurile datelor, utilizarea sa poate fi asociată cu dificultăți grave.

Analiza tehnicaeste o colecție de metode de analiză și luare a deciziilor bazate numai pe studiul parametrilor interni ai pieței bursiere: prețurile, tranzacțiile și valorile dobânzilor deschise (numărul de contracte deschise pentru cumpărare și de vânzare). Toate varietățile de metode de predicție a analizei tehnice pot fi împărțite în două grupe mari: metode grafice și metode analitice.

Analiza tehnică grafică este o analiză a diferitelor piețe modele graficeGenerate de anumite modele de mișcări de preț pe orare pentru a-și asuma probabilitatea de a continua sau de a schimba o tendință existentă. Luați în considerare principalele tipuri de grafice:

Liniar. Pe grafica liniară, este sărbătorită doar prețul de închidere pentru fiecare perioadă ulterioară. Recomandat pe segmente scurte (până la câteva minute).

Segmente de program (bare) - pe grafica grafică prezintă prețul maxim (punctul superior al coloanei), prețul minim (punctul inferior al coloanei), prețul de deschidere (în partea stângă a coloanei verticale) și prețul de închidere ( abrege de dreapta din coloana verticală). Recomandat pentru perioade de timp de la 5 minute și mai mult.

Lumanari japoneze (construite de analogie cu barurile).

Cross-Tickers - Nu există axă de timp, și o nouă coloană de preț este construită după apariția unei alte dinamici. Crucea este trasă dacă prețurile au scăzut o anumită sumă de Puncte (criteriu de râuri) Dacă prețurile au crescut cu un anumit număr de elemente, este tras un zolik.

Scale aritmetice și logaritmice. Pentru unele tipuri de analize, mai ales dacă vorbim despre analiza tendințelor pe termen lung, este convenabil să folosim o scară logaritmică. Într-o scară aritmetică, distanța dintre diviziuni este neschimbată. În scala logaritmică, aceeași distanță corespunde la fel ca un procent de schimbări.

Volumul graficelor.

Postulatele acestui tip de analiză tehnică sunt următoarele concepte de bază ale analizei tehnice: liniile tendințelor, nivelurile de rezistență la piață și suport, nivelurile de corectare a tendinței actuale. De exemplu:

Linia de rezistență (rezistență):

apare atunci când cumpărătorii nu mai pot sau nu doresc să cumpere acest produs pe mai mult preturi mari. Presiunea vânzătorilor depășește presiunea de la cumpărători, ca rezultat, creșterea se oprește și este înlocuită cu o scădere;

conectați Maxima importantă (verticale) a pieței.

Linia de suport:

combinați importanța minimă (fundal) a pieței;

nu mai sunt vanzatori sau nu doresc să vândă acest produs la prețuri mai mici. Pentru acest nivel. Prețurile dorința de a cumpăra destul de puternic și poate rezista presiunii de la vânzători. Căderea este suspendată, iar prețurile încep să se ridice din nou.

Mergeți în jos, linia de susținere se transformă în rezistență. Rising, linia de rezistență se transformă în sprijin.

Dacă prețurile variază între două linii drepte paralele (linii canale), puteți vorbi despre prezența unui canal de băutură (în jos sau orizontal).

Distingeți două tipuri de modele grafice:

1. Modelele de fractură tind să fie modulate pe graficele modelului, care, atunci când efectuează anumite condiții, pot anticipa schimbarea tendinței existente pe piață. Acestea includ astfel de modele precum "umerii capului", "Vertex dublu", "Baza dublă", "Triple Vertex", "Triple Base".

Luați în considerare unele dintre ele.

"Head - umeri" - confirmă rândul trendului.

Fig.13.22. 1-primul vertex; 2 vertexul secundar; 3-line gât

Headshoulder - cap - umeri.

Fig.13.23. 1 umăr stâng al picioarelor; 2 pini; 3 pin de umăr drept; 4-line gât.

2. Modelele continuă tendința - modelele formate pe orare, care, atunci când efectuează anumite condiții, aceasta face necesar să se afirme că există o șansă de a continua tendința actuală. Poate că tendința sa dezvoltat prea repede și temporar într-o stare de suprasolicitare sau supradimensionată. Apoi, după corecția intermediară, va continua dezvoltarea față de fosta tendință. În acest grup există astfel de modele, cum ar fi "triunghiuri", "diamante", "steaguri", "fanante" și alții. De exemplu:

De regulă, aceste cifre își termină formarea la o distanță de vertexul P (Stern) egal:

eu definesc "\u003e

Triunghi

Triunghiurile de pe piață ar trebui să fie frică. R-Baza prețurilor. T-temporar. Defalcarea cifrei are loc la o distanță: "\u003e

colectarea și stocarea datelor - Posibile participanți la prognoză (sau ca un criteriu sau ca valoare prezisă sau atât ca altceva);

definiția pentru tendință sau un set de criterii (și datele stocate direct în baza de date nu pot fi utilizate întotdeauna, este adesea necesar să se facă unele transformări de date, de exemplu, rațional ca criterii de utilizare a modificărilor relative ale valorilor);

detectarea dependenței dintre valoarea estimată și setul de criterii sub forma unei anumite funcții;

calculul valorii interesului în funcție de o funcție specifică, valorile criteriilor pentru momentul estimat și tipul de prognoză - pe termen scurt sau pe termen lung).

În partea practică a lucrărilor bazate pe date istorice ale oricărei tendințe de interval de timp (lună, an, câțiva ani), prezentat și la un moment dat (minut, 5 minute, jumătate de oră, zi, etc. Citate) Trebuie să obținem o prognoză de dezvoltare a citatelor de mai multe ori, discretes înainte. Informațiile privind ghilimele de active sunt reprezentate de toți sau o parte din parametrii standard care descriu citatele pentru timpul discret: prețurile de deschidere, închiderile, volumul maxim, minim, tranzacționarea în momentul închiderii, interesului deschis.

Utilizarea rețelelor neuronale pentru obținerea unei prognoze rapide și de înaltă calitate poate fi luată în considerare în fig. 13.27 "Schema tehnologică de predicție pe piața bursieră folosind rețele neuronale".

Pentru o prognoză completă a tendințelor celor trei piețe cele mai dezvoltate în țara noastră, inclusiv multe instrumente financiare, este necesară o cantitate suficientă de sursă de predicție a datelor. După cum se poate observa din sistem, sunt implementate în prezent următoarele informații:

agenții de date și de tranzacționare "Reuters", "Dow Jones Telerate", "Bloomberg";

tranzacționarea datelor de la site-urile Micex și RTS;

alte date prin intrarea manuală.

Toate datele necesare se înscriu în baza de date (Baza de date MS SQL Server). Următoarele sunt alegerea și pregătirea datelor pentru a participa la prognoză. În această etapă preliminară, sarcina de alegere a mai mult de 200 de tipuri de informații și de tranzacționare a celor mai semnificative criterii se confruntă cu prognoza privind valoarea interesului unui instrument financiar sau al unui grup de instrumente financiare. Alegerea primară a criteriilor este efectuată de analist și depinde de experiența și intuiția acestuia din urmă. Analytics este dat instrumente pentru analiza tehnică, reprezentată sub formă de grafice, analizând pe care le puteți prinde interrelații ascunse. Este alocată o gamă temporară de predicție.

Datele prelucrate sunt apoi înscrise în pachetul de rețea neuronală a rețelelor neuronale Statis-Tica, în care perioadele de 5 zile sunt recunoscute folosind un perceptron instruit. Fiecare dintre perioadele din rețea atribuie unul dintre cei patru indicatori care caracterizează modificările tendințelor (sub formă de diagrame în analiza tehnică): o perioadă stabilă, ascendentă, descendentă, nedefinită. Pe baza datelor prelucrate, rețeaua construiește o previziune, dar pentru a obține clarificarea rezultatelor obținute, complicăm procesul de prognoză. Procesarea ulterioară are loc în sistemul Statist1CA. Datele nu trebuie să fie convertite, deoarece același tip.

În procesul de prelucrare a seriei de timp în pachetul Statistici în modulul de timp / modul de prognoză utilizând o netezire exponențială (prognoză de netezire exponențială), se distinge o tendință care este împărțită în egal (perioade de 5 zile) pentru prognozarea ulterioară pe termen scurt . Setarea tendințelor se efectuează conform uneia dintre cele patru metode prezentate (liniare, exponențiale, orizontale, polinomiale). Pentru experimentul nostru, am ales o metodă exponențială. Tendința tendințelor și a primit date despre netezire. Aceste date revin la rețelele neuronale utilizând un perceptron multi-strat. Formarea se face prin netezire exponențială, ca rezultat al căruia rețelei confirmă corectitudinea prognozei obținute anterior. Vizualizați rezultatele utilizând caracteristica de arhivare.

Valorile previzionate obținute sunt analizate de un comerciant, ca urmare a deciziei corecte de a efectua operațiuni cu valori mobiliare.

O abordare a rezolvării problemei analizării și prognozării pieței bursiere se bazează pe natura ciclică a dezvoltării proceselor economice. Manifestarea ciclicității este dezvoltarea de către valuri a perioadelor economice. Atunci când prezice seria de timp în economie, este imposibil să se evalueze corect situația și de a face o prognoză destul de precisă fără a ține seama de faptul că oscilațiile ciclice sunt suprapuse pe linia de trend. În știința economică modernă, sunt cunoscute mai mult de 1380 de tipuri de ciclicitate. Economia operează beneficiul cu următoarele patru:

Kitin Cycles - cicluri de stoc. Kitchin (1926) sa axat pe studiul valurilor scurte de la 2 la 4 ani pe baza analizei conturilor financiare și a prețurilor de vânzare atunci când conduce inventarul.

Ciclurile lui Jewor. Acest ciclu are alte nume: ciclul de afaceri, ciclul industrial etc. Ciclurile au fost descoperite atunci când au fost descoperite natura oscilațiilor industriale din Franța, Marea Britanie și în Statele Unite, pe baza analizei fundamentale a procentului și a ratelor de prețuri. După cum sa dovedit, aceste fluctuații au coincis cu ciclul de investiții, care la rândul său a inițiat modificări ale PNB, inflația și ocuparea forței de muncă.

Cicluri Fierar. J. Ryghalman, V.Nuven în anii 1930. Și alți analiști au construit primii indicii statistici ai volumului anual cumulativ de locuințe și au fost găsite în cadrul studiilor pe termen lung ale creșterii rapide și de recesiune sau stagnare profundă. Apoi, termenul "cicluri de construcție" a apărut pentru prima dată.

Cicluri Condratyev. Ciclurile mari pot fi considerate o încălcare și restaurare a echilibrului economic de o perioadă lungă de timp. Miezul lor constă în mecanismul de acumulare, acumulare și împrăștiere a capitalului suficient pentru a crea principalele forțe de producție. Cu toate acestea, acest motiv principal mărește efectul factorilor secundari. În conformitate cu cele de mai sus, dezvoltarea unui ciclu mare iau iluminatul următor. Începutul creșterii coincide cu momentul în care acumularea și acumularea de capital ajunge la o astfel de tensiune la care investiția rentabilă a capitalului devine posibilă în scopul forțelor productive și a rebaterii radicale a tehnologiei. În plus, în conformitate cu principalele "adevăruri" ale kondratyev, în timpul valului rapid de un ciclu mare, valurile medii și scurte se caracterizează prin concluziile dispersiei și intensitatea ridicării și în perioadele de un val mare de un ciclu mare de acolo este o imagine inversă.

În piața de valori, datele de vibrație se manifestă în următoarele linii și nivelurile de recesiune ale activității de afaceri pentru o anumită perioadă de timp: vârful ciclului, declinul, punctul cel mai scăzut și faza revitalizării.

În această lucrare, procedăm de faptul că fluctuațiile prețurilor pe piața valorilor mobiliare sunt rezultatul suprapunerii diferitelor valuri și rânduri ale unor factori stochastici aleatoriu. Se face o încercare de a identifica prezența ciclurilor și de a determina faza în care este localizat procesul. În funcție de aceasta, prognoza dezvoltării ulterioare a procesului utilizând fondurile ARIMA în conformitate cu ipoteze adecvate despre parametrul procesului este construită.

Tranzițiile de sistem reprezintă o superpoziție a valurilor de diferite lungimi. După cum știți, valurile au mai multe faze care se înlocuiesc reciproc. Poate fi o fază de revitalizare, recesiune sau stagnare. Dacă aceste faze sunt atribuite valori simbolice A, B, C, atunci ele pot fi reprezentate ca o secvență de primitive (diagrame similare în analiza tehnică) și, recunoscând aceste secvențe (care sunt, de asemenea, perioade de ridicare, recesiune, stagnare, adică a , B, C, doar scară mai mică), putem, pe baza regulilor de recunoaștere a gramaticii cu o probabilitate de formula "Src \u003d" http://hi-edu.ru/e-books/xbook725/files/28.gif "Border \u003d" 0 "align \u003d" Absmiddle "Alt \u003d" (! Lang:. Apoi, putem lua în considerare și secvențele formei de AAABBCD .... Se pare că am recunoscut valul în sine și faza sa.

Acum putem face nu numai o prognoză mai precisă pe termen scurt, dar putem urmări dinamica globală a pieței bursiere în viitor (determinând faza unui val lung, putem judeca caracterul următorului, deoarece fazele curg în o anumită secvență). În experimentul nostru, am încercat să pregătim recunoașterea percepției fazelor valurilor (A, B, C, D).

Pentru experiment, aceste rezultate de tranzacționare cu RTS privind acțiunile Lukoil (LKON) au fost luate în perioada 1 iunie 1998. La 31 decembrie 1999, în baza de date originală au fost incluse următoarele variabile: prețul mediu de achiziție ponderat, prețul mediu mediu ponderat, prețul de zi maxim, prețul minim de zi, numărul de tranzacții. Baza de date cu valorile variabilelor enumerate a fost importată în Excel miercuri de pe Internet și apoi transferată la pachetul SNW. Mai multă procedură este revizuită de către smochin. 13.28 - Greutăți care iau observații individuale ale seriei.

Lățimea intervalului de netezire a fost luată egală cu 4 observații. Apoi, expresia numerică a tendinței (Figura 13.30) a fost adăugată la noua netezire variabilă.

Astfel, am format baza de date cu variabile care vor fi hrănite la intrarea rețelei neuronale. Și pentru că SNW este pe deplin compatibil cu SNN, în mod specific, datele de import în SNN nu a fost necesară. La intrare se presupune că obține valorile de tip A, B, C, D, dar în acest scop, perseceptronul a trebuit să recunoască faza în care suntem și pe fundația sa pentru a face un termen mai precis pe termen scurt prognoza. Cu alte cuvinte, el trebuie să ia în considerare secvențele de primitive și să le identifice cu fazele ciclului. Mai mult decât atât, faza ciclului de tip A, B, C, D perceptron la ieșire nu produce.

Pentru a implementa sarcina de învățare perceptron, o fereastră mobilă este alocată lățimii de 5 zile. O fereastră temporară constă într-o secvență de primitive A, B, C sau D. Astfel, o prognoză mai precisă poate fi obținută prin armonizare în bucăți de o tendință numerică la un preț mediu de achiziție ponderat.

Pentru a instrui perheptonul pentru a recunoaște secvențele de cinci zile și a le identifica ca A, în, S sau D, a trebuit să determinăm faza lor pentru un anumit număr de opțiuni și să adăugăm rezultatele noastre la o nouă variabilă a bazei de date originale (statul). Astfel, baza de date formată definită conține valorile următoarelor variabile: prețul mediu ponderat al achiziției, prețul mediu ponderat, prețul de zi maxim, prețul minim de zi, numărul de tranzacții, tendința alocată în raport cu Prețul ponderat al achiziției și, în final, variabila care definește starea procesului economic. Toate variabilele, cu excepția celor din urmă, au fost aplicate la intrare. Ar fi trebuit să fie obținut numai la ieșire, astfel încât perceptronul în formare nu a reacționat la valoarea acestei variabile și nu a prins greutăți astfel încât să se poată obține doar patru valori: A, în, S, D și apoi , potrivit statului recunoscut, precum și a luat în considerare faptul că, după ce faza de ridicare urmează faza de constanțe și apoi recesiunea din nou, iar prognoza pe termen scurt a fost capabilă să facă o prognoză pe termen scurt. Astfel, toate datele sunt colectate pentru prognoza. Acum rămâne doar o întrebare: ce parametri pentru a selecta pentru rețea și cum să înveți. În acest sens, au fost efectuate o serie de experimente și au fost făcute următoarele concluzii ca rezultat.

Inițial, a fost destinat să pregătească un perceptor multistrat prin metoda de diseminare a erorilor inverse. Au fost aplicate 7 variabile la intrare (ele sunt enumerate mai sus), pe ieșire doar o singură stare. În plus față de straturile de intrare și ieșire, a fost construit un strat intermediar, constând din 6 și apoi de la 8 neuroni. Eroarea de învățare a fost de aproximativ 0,2-0,4, cu toate acestea, perceptronul reacționează slab. Prin urmare, am decis să creștem mai întâi numărul de neuroni de pe stratul mediu la 14 și apoi am schimbat metoda de învățare perceptron ("gradiente conjugate"). Eroarea a început să fluctueze în intervalul de 0,12-0,14, iar toate valorile variabile au fost considerate ca o formare.

Ca rezultat al experimentelor, rețeaua optimă sa dovedit a fi o rețea neurală cu următorii parametri: 7 variabilele sunt aplicate la intrare: fără probleme, medii, Open_Buy, Voltrad. Val_q, min_pr, max_pr, pe starea de ieșire. Formarea a fost efectuată în trepte de 6, prin metoda gradienților conjugați, doar 3 straturi (pe primii 7 neuroni, pe cel de-al doilea-14, pe al treilea - 3) (fig.13.29), ca rezultat, perseceptronul A reacționat în mod clar la starea tendinței (ascendent - 1 neuron de ieșire stratul, descendent Ndash; 2 strat de ieșire neuro și neuroni orizontali - 3) (figura 13.31).

Ca urmare a studiilor, a existat o selecție de obiecte posibile de date ale prognozei, au identificat valorile proiectate și seturile de criterii și, de asemenea, a arătat relația dintre ele.

În procesul de experiment, sa constatat că selectarea tendinței mărește rata de învățare a unui perceptron multilativ, iar cu o anumită reglementare a rețelei recunoaște tendințele ascendente, descendente și orizontale.

Rezultatele pozitive obținute fac posibilă trecerea la un studiu mai profund al dependențelor ciclice pe piețe și să utilizeze alte metode de tehnologii neuronale în timpul operațiunilor financiare (Kohonen Card).

Ziua bună, numele meu este Natalia Efremova, iar cercetarea omului de știință din Ntechlab. Astăzi voi spune despre tipurile de rețele neuronale și despre utilizarea lor.

Mai întâi voi spune câteva cuvinte despre compania noastră. Compania este nouă, poate că mulți dintre voi nu știți ce facem. Anul trecut, am câștigat concursul Megaface. Acesta este un concurs internațional de recunoaștere a partidului. În același an, compania noastră a fost deschisă, adică pe piață timp de aproximativ un an, chiar mai mult. În consecință, suntem una dintre cele mai importante companii în recunoașterea indivizilor și prelucrarea imaginilor biometrice.

Prima parte a raportului meu va fi trimisă celor care nu sunt familiarizați cu rețelele neuronale. Fac învățarea directă profundă. În această zonă lucrez mai mult de 10 ani. Deși a apărut puțin mai puțin de un deceniu în urmă, au fost un fel de rețele neuronale care erau similare cu sistemul de învățare profund.

În ultimii 10 ani, învățarea profundă și viziunea computerului dezvoltați în ritm incredibil. Tot ceea ce este semnificativ în acest domeniu a avut loc în ultimii 6 ani.

Voi vorbi despre aspecte practice: unde, când, să aplice în termeni de învățare profundă pentru a procesa imagini și video, pentru a recunoaște imaginile și persoanele fizice, deoarece lucrez în compania care o face. Vă voi spune puțin despre recunoașterea emoțiilor, care se apropie de jocuri și robotică. De asemenea, voi spune despre utilizarea non-standard a învățării profunde, ceea ce iese din instituțiile științifice și până acum este încă aplicat puțin în practică, așa cum se poate aplica și de ce este dificil de aplicat.

Raportul va consta din două părți. Din moment ce cel mai familiarizat cu rețelele neuronale, mai întâi vă voi spune rapid cum funcționează rețelele neuronale, care este rețelele neuronale biologice, de ce este important să știm cât de rețele neuronale artificiale sunt și care arhitecturi în care se aplică zone.

Imediat îmi cer scuze, voi sari puțin pe terminologia engleză, pentru că cea mai mare parte a modului în care se numește în limba rusă, nici măcar nu știu. Poate și tu.

Deci, prima parte a raportului va fi dedicată rețelelor neuronale convoluționale. Vă voi spune cum funcționează rețeaua neuronală convoluțională (CNN), recunoașterea imaginilor pe exemplul de la recunoașterea feței. Un pic spune despre rețelele neuronale recurente rețeaua neuronală recurentă (RNN) și învățarea cu consolidare pe exemplul sistemelor de învățare profundă.

Ca o utilizare non-standard a rețelelor neuronale, vă voi spune cum CNN lucrează în medicină pentru a recunoaște imaginile Voxel, modul în care rețelele neuronale sunt folosite pentru a recunoaște sărăcia în Africa.

Ce este rețelele neuronale

Prototipul de a crea rețele neuronale a servit ca fiind suficiente, rețele neuronale biologice. Poate că mulți dintre voi știți cum să programați rețeaua neuronală, dar de unde a venit, cred că unii nu știu. Două treimi din toate informațiile senzoriale, care vine la noi, vine cu corpuri vizuale de percepție. Mai mult de o treime din suprafața creierului nostru este angajată în două zone vizuale cele mai importante - un mod vizual dorsal și un mod vizual ventral.

Calea vizuală dorsală începe în zona vizuală primară, în Temkok și durează sus, în timp ce calea ventrală începe pe capul nostru și se termină la urechi. Toate recunoașterea importantă a imaginilor care se întâmplă cu noi este tot lipsit de sens, ceea ce ne dăm seama, merge exact acolo, în spatele urechilor.

De ce este important? Deoarece este adesea necesară înțelegerea rețelelor neuronale. În primul rând, toată lumea i se spune despre asta și m-am obișnuit deja cu ceea ce se întâmplă și, în al doilea rând, faptul că toate zonele care sunt folosite în rețelele neuronale pentru a recunoaște imaginile au venit la noi din modul vizual ventral, unde fiecare mic zona este responsabilă pentru funcția sa strict definită.

Imaginea ajunge la noi de la retina ochiului, seria de zone vizuale trece și se termină în zona temporală.

În vârsta de 60 de ani din secolul trecut, când a început studiul zonelor vizuale ale creierului, primele experimente au fost efectuate pe animale, pentru că nu există FMRI. Creierul a fost investigat folosind electrozii arși în diferite zone vizuale.

Prima zonă vizuală a fost investigată de David Humebel și de Torsten Wester în 1962. Au efectuat experimente pe pisici. Pisicile au arătat diferite obiecte în mișcare. Ceea ce reacționează celulele creierului, a fost stimulul care a recunoscut animalul. Chiar și acum, multe experimente sunt efectuate de aceste moduri draconale. Cu toate acestea, aceasta este cea mai eficientă modalitate de a afla ce face ca fiecare celulă cea mai mică din creierul nostru.

În același mod, multe proprietăți mai importante ale zonelor vizuale pe care le folosim în învățarea profundă sunt deschise acum. Una dintre cele mai importante proprietăți este o creștere a câmpurilor receptive ale celulelor noastre ca trecerea din zonele vizuale primare până la fracțiunile temporale, adică zone vizuale ulterioare. Câmpul receptiv este partea imaginii pe care fiecare celulă a creierului nostru este procesată. Fiecare celulă are propriul câmp de rețetă. Această proprietate este păstrată în rețelele neuronale, așa cum probabil știți totul.

De asemenea, cu o creștere a câmpurilor de rețetă, stimulentele complexe sunt în creștere, care de obicei recunosc rețelele neuronale.

Aici vedeți exemple de complexitate a stimulilor, diverse forme bidimensionale recunoscute în zonele V2, V4 și diferite părți ale câmpurilor temporale din macacă. Există, de asemenea, o serie de experimente pe RMN.

Aici vedeți cum sunt organizate astfel de experimente. Aceasta este o parte de 1 nanometru a zonelor de cortexitate "a marginalizării atunci când recunoaște diferite obiecte. Distorsionată de ceea ce este recunoscut.

Rezumând. O proprietate importantă pe care vrem să o luăm în zone vizuale este aceea că mărimea câmpurilor receptive crește, iar complexitatea obiectelor pe care le recunoaștem sunt în creștere.

Viziunea computerului

Înainte de a învăța să o aplicăm la viziunea computerului - în general, nu a fost acolo. În orice caz, nu a funcționat la fel de bun ca acum.

Toate aceste proprietăți sunt transferate în rețeaua neuronală, iar acum a câștigat dacă nu include o retragere ușoară la seturile de date, care vor spune mai târziu.

Dar mai întâi puțin despre cel mai simplu percepție. De asemenea, se formează în imaginea și asemănarea creierului nostru. Cel mai simplu element asemănător cu celula creierului este neuronul. Are elemente de intrare care sunt situate în mod prestabilit de la stânga la dreapta, ocazional de la partea de jos la început. În stânga este părțile de intrare ale neuronului, în partea dreaptă de ieșire a neuronului.

Cel mai simplu perceptron este capabil să efectueze numai cele mai simple operații. Pentru a efectua calcule mai complexe, avem nevoie de o structură cu un număr mare de straturi ascunse.

În cazul viziunii computerului, avem nevoie de straturi și mai ascunse. Și numai atunci sistemul va fi capabil să recunoască ceea ce vede ea.

Deci, ce se întâmplă când recunoașteți imaginea, voi spune despre exemplul persoanelor.

Pentru ca noi să ne uităm la această imagine și să spunem că fața statuia este arătată pe ea, suficientă. Cu toate acestea, până în 2010, pentru viziunea computerului, a fost o provocare incredibil de incredibil. Cei care s-au ocupat de această întrebare, probabil, știu cât de greu a fost să descrie obiectul pe care vrem să îl găsim în imagine fără cuvinte.

Avem nevoie de ea pentru a face ca un mod geometric, descrie obiectul, descrieți relația obiectului, cum pot aceste părți să se refere unul la celălalt, apoi să găsească această imagine pe obiect, să le comparați și să obțineți că am recunoscut rău. De obicei a fost un pic mai bun decât aruncarea unei monede. Puțin mai bun decât nivelul șanselor.

Acum se întâmplă greșit. Împărțim imaginea pe pixeli, fie pe niște patch-uri: 2x2, 3x3, 5x5, 11x11 pixeli - la fel de convenabil pentru creatorii sistemului în care servesc ca un strat de admisie în rețeaua neuronală.

Semnalele din aceste straturi de intrare sunt transmise de la stratul la stratul folosind sinapses, fiecare dintre straturi are propriii coeficienți specifici. Deci, trecem de la stratul la strat, de la stratul la strat până când vom obține că am recunoscut fața.

Condiționat, toate aceste părți pot fi împărțite în trei clase, le denotăm cu X, W și Y, unde X este imaginea noastră de intrare, Y este un set de etichete și trebuie să ne obținem greutățile. Cum calculam w?

Cu X și Y, pare simplu. Cu toate acestea, ceea ce este indicat de un asterisc, o operațiune neliniară foarte complexă, care, din păcate, nu are nici un invers. Chiar având 2 componente date ale ecuației, este foarte dificil să o calculați. Prin urmare, avem nevoie treptat, prin metoda de încercare și eroare, selecția greutății w Asigurați-vă că eroarea este la fel de redusă cât mai mult posibil, este de dorit să fie egală cu zero.

Acest proces se întâmplă pe iterativ, suntem în mod constant redus până când găsim valoarea greutății W, care este suficientă pentru noi.

Apropo, nici o rețea neurală cu care am lucrat nu a ajuns la o greșeală egală cu zero, dar a funcționat destul de bine.

Înainte de tine, prima rețea care a câștigat concurența internațională de imagistică în 2012. Acesta este așa-numitul Alexnet. Această rețea, care, pentru prima dată, sa declarat, că există rețele neuronale convoluționale și, din același timp, pe toate competițiile internaționale deja convoluționale neuronale, nu și-au renunțat vreodată la pozițiile lor.

În ciuda faptului că această rețea este destul de mică (există doar 7 straturi ascunse în ea), conține 650 mii neuroni cu 60 de milioane de parametri. Pentru a fi iterativ să înveți să găsești greutățile potrivite, avem nevoie de o mulțime de exemple.

Rețeaua neuronală studiază pe exemplul imaginii și etichetei. În ceea ce privește copilăria ", aceasta este o pisică, iar acesta este un câine", rețelele neuronale sunt instruite pe un număr mare de imagini. Dar faptul că până în 2010 nu a existat o serie de date destul de mari, care ar putea preda un astfel de număr de parametri pentru a recunoaște imaginile.

Cele mai mari baze de date care au existat înainte de data de acest timp sunt: \u200b\u200bFocul Pascal, în care au fost doar 20 de obiecte și Caltech 101, care a fost proiectat în Institutul de Tehnologie din California. În ultima categorie a fost 101 și a fost o mulțime. Același lucru care nu și-a găsit obiectele în oricare dintre aceste baze de date, a trebuit să-și costă bazele de date că, aș spune, teribil dureros.

Cu toate acestea, în 2010, a apărut baza ImagineNet, în care au fost separate 15 milioane de imagini separate de 22 mii de categorii. A rezolvat problema noastră de învățare a rețelelor neuronale. Acum toți cei care au orice adresă academică, care poate merge liniștit la locul de bază, solicitați accesul și obținerea acestei baze de date pentru a-și instrui rețelele neuronale. Ei răspund destul de repede, în opinia mea, a doua zi.

Comparativ cu datele anterioare de date, aceasta este o bază de date foarte mare.

Pe exemplul se vede cât de puțin a fost tot ceea ce a fost înainte. Simultan cu baza imaginii, a apărut concurența Imagnetului, provocarea internațională, în care toate echipele care doresc să concureze pot participa.

În acest an, rețeaua a fost învinsă în China, a fost de 269 de straturi. Nu știu câți parametri, bănuiesc prea mult.

Adunarea arhitecturii rețelei neuronale

Condiționat, poate fi împărțită în 2 părți: cei care învață și cei care nu învață.

Negru a marcat acele părți care nu învață, toate celelalte straturi sunt capabile să învețe. Există multe definiții care se află în interiorul fiecărui strat convoluțional. Una dintre denumirile adoptate este un strat cu trei componente împărtășite în stadiul de convoluție, etapa detectorului și scena de punere în comun.

Nu voi intra în detalii, vor exista în continuare multe rapoarte în care este discutată în detaliu cum funcționează. Îți spun exemplul.

Din moment ce organizatorii mi-au cerut să nu mai spun o mulțime de formule, i-am aruncat deloc.

Astfel, imaginea de intrare intră într-o rețea de straturi, care pot fi numite filtre de diferite dimensiuni și complexitatea diferită a elementelor pe care le recunosc. Aceste filtre reprezintă un anumit indice sau un set de caracteristici, care apoi cade în clasificator. Acesta este, de obicei, SVM, fie MLP - un perceptor multi-strat, care este convenabil.

În imaginea și asemănarea cu rețeaua neuronală biologică, obiectele sunt recunoscute de o complexitate variabilă. Pe măsură ce crește numărul straturilor, totul pierdut contactul cu cortexul, deoarece numărul de zone din rețeaua neuronală este limitat. 269 \u200b\u200bsau multe zone de abstractizare, deci doar o creștere a complexității, numărul de elemente și câmpuri de rețetă este conservat.

Dacă luăm în considerare în exemplul recunoașterii indivizilor, atunci avem un câmp receptiv al primului strat va fi mic, apoi un pic mai mult, mai mult, până când nu putem recunoaște în sfârșit fața întregii fețe.

Din punctul de vedere al ceea ce se află în filtrele noastre în filtre, mai întâi vor fi bastoane înclinate plus un pic de culoare, apoi o parte a persoanelor, iar apoi întreaga față va fi recunoscută de fiecare celulă a stratului.

Există oameni care susțin că o persoană recunoaște întotdeauna mai bine decât rețeaua. E chiar asa?

În 2014, oamenii de știință au decis să verifice cât de bine recunoaștem în comparație cu rețelele neuronale. Au luat cea mai bună rețea cea mai bună - aceasta este Alexnet și rețeaua Matthew Ziller și Fergus și în comparație cu răspunsul diferitelor zone ale creierului MCAKI, care a fost, de asemenea, scorpil pentru a recunoaște unele obiecte. Obiectele au fost din lumea animală, astfel încât maimuța să nu fie confuză, iar experimentele au fost efectuate, care recunoaște mai bine.

Deoarece este evident imposibilă obținerea unui răspuns de la maimuță, i sa acordat electrozi și măsurate direct prin răspunsul fiecărui neuron.

Sa dovedit că, în condiții normale, celulele creierului au reacționat, precum și de modelul de artă la acel moment, adică rețeaua lui Matei Ziller.

Cu toate acestea, cu o creștere a vitezei de afișare a obiectelor, creșterea numărului de zgomot și obiecte din imagine, viteza de recunoaștere și calitatea creierului nostru și creierul primatelor sunt mult mai scăzute. Chiar și cea mai simplă rețea neuronală convoluțională recunoaște mai bine obiectele. Adică, rețelele neuronale oficiale funcționează mai bine decât creierul nostru.

Sarcinile clasice ale rețelelor neuronale convoluționale

Ele nu sunt de fapt atât de mult, se referă la trei clase. Printre acestea se numără sarcini, cum ar fi identificarea unui obiect, segmentarea semantică, recunoașterea individuală, recunoașterea părților corpului uman, definirea semantică a limitelor, alocarea obiectelor de atenție pe imagine și alocarea normală a suprafeței. Ele pot fi împărțite în 3 nivele: de la cele mai scăzute niveluri la cele mai înalte sarcini.

Prin exemplul acestei imagini, luați în considerare ce face fiecare sarcină.

• Definiția frontieres. - Aceasta este sarcina cea mai scăzută pentru care rețelele neuronale convoluționale sunt deja aplicate clasic.
• Determinarea vectorului la normal Ne permite să reconstruim o imagine tridimensională de două dimensiuni.
• Răuficare, definind obiecte - Aceasta este ceea ce persoana ar acorda atenție la a lua în considerare această imagine.
• Segmentarea semantică Vă permite să împărțiți obiecte în clase prin structura lor, nimic nu știe despre aceste obiecte, adică înainte de recunoașterea lor.
• Selectarea semantică a frontierelor - Aceasta este alocarea frontierelor rupte în clase.
• Piese de corp umane.
• Și sarcina de cel mai înalt nivel - recunoașterea obiectelor în sinepe care acum le considerăm despre exemplul recunoașterii individuale.

Recunoaștere facială

Primul lucru pe care îl facem - rulați detectorul feței "ohm în imagine pentru a găsi o față. În continuare, ne normalizăm, centram fața și lansați-o să se ocupe de rețeaua neuronală. După aceea, obținem un set sau vector de semne descrierea unică a caracteristicilor acestei persoane.

Apoi, această semnătură vectorială se compară cu toți vectorii semnelor stocate în baza noastră de date și primesc o referire la o anumită persoană, în numele său, în profilul său - tot ce poate fi stocat în baza de date.

Astfel, produsul nostru Fundfați Works - Acesta este un serviciu gratuit care ajută la căutarea profilurilor oamenilor în "Vkontakte" de bază.

În plus, avem un API pentru companiile pe care doresc să le încerce produsele noastre. Oferim servicii pentru detectarea persoanelor, verificării și identificării utilizatorilor.

Avem acum 2 scenarii. Primul este identificarea, căutarea în baza de date. Al doilea este verificarea, aceasta este o comparație a două imagini cu o anumită probabilitate ca aceasta să fie aceeași persoană. În plus, avem acum în dezvoltarea recunoașterii emoțiilor, recunoașterea imaginii privind detectarea video și de viață este o înțelegere, indiferent dacă o persoană locuiește în fața camerei sau o fotografie.

Unele statistici. Când se identifică, când căutați 10 mii de fotografii, avem o precizie de aproximativ 95% în funcție de calitatea bazei, precizia de verificare de 99%. Și, în afară de aceasta, acest algoritm este foarte rezistent la schimbare - nu ne uităm neapărat în cameră, putem avea unele elemente clipitoare: ochelari, ochelari de soare, barbă, masca medicală. În unele cazuri, putem chiar să înfrângem astfel de dificultăți incredibile pentru viziunea computerului, cum ar fi ochelarii și masca.

Căutarea foarte rapidă, 0.5 secunde sunt cheltuite pe procesarea a 1 miliard de fotografii. Am dezvoltat un indice de căutare rapidă unică. De asemenea, putem lucra cu imagini de calitate scăzută obținute de la camerele CCTV. Putem descoperi totul în timp real. Puteți încărca fotografii printr-o interfață web, prin Android, IOS și căutați 100 de milioane de utilizatori și există 250 de milioane de fotografii.

După cum am spus, am făcut primul loc la concurența megaface - analogică pentru Imagini, dar pentru recunoașterea individuală. A avut loc de mai mulți ani, anul trecut am fost cele mai bune dintre cele 100 de echipe din întreaga lume, inclusiv Google.

Rețele neuronale recurente

Folosim rețelele neuronale recurente atunci când nu suntem suficienți pentru a recunoaște numai imaginea. În cazurile în care este important să respectăm secvența, avem nevoie de ordinea a ceea ce se întâmplă cu noi, folosim rețelele neuronale recurrent convenționale.

Acest lucru este folosit pentru a recunoaște limba naturală, pentru procesarea video, chiar folosită pentru a recunoaște imaginile.

Nu voi spune despre recunoașterea unei limbi naturale - după ce raportul meu va avea încă două, care vor fi îndreptate spre recunoașterea unei limbi naturale. Prin urmare, vă voi spune despre activitatea rețelelor de recurență cu privire la exemplul recunoașterii emoțiilor.

Care sunt rețelele neuronale recurente? Este vorba despre aceleași cu rețelele neuronale obișnuite, dar cu feedback. Feedback Trebuie să transferăm la intrarea rețelei neuronale sau pentru unele dintre straturile sale starea anterioară a sistemului.

Să presupunem că proceseze emoții. Chiar și într-un zâmbet - una dintre cele mai simple emoții - există mai multe momente: de la expresia neutră a feței până în momentul în care avem un zâmbet complet. Ei merg împreună unul în celălalt. Așa că este bine să înțelegeți, trebuie să putem observa cum se întâmplă acest lucru, să transferați ceea ce era în cadrul anterior în următorul pas al sistemului.

În 2005, echipa Montreal a făcut un sistem recurent, care părea foarte simplu de recunoscut recunoașterea emoției în sălbăticie. Avea doar câteva straturi de mătură și a lucrat exclusiv cu videoclipul. În acest an, aceștia au adăugat, de asemenea, recunoașterea audio și înregistrată de datele cadru obținute din rețelele neuronale convoluționale, date audio cu funcționarea rețelei neuronale recurente (cu întoarcerea statului) și a primit primul loc pe concurs.

Instruire cu armare

Următorul tip de rețele neuronale, care este foarte des folosit în ultima vreme, dar nu a primit o publicitate atât de largă, deoarece 2 tipuri anterioare sunt învățarea profundă a armăturii, învățarea cu armare.

Faptul este că în cele două cazuri anterioare folosim baze de date. Avem fie date de la indivizi, fie date din imagini sau date cu emoții din videoclipuri. Dacă nu o avem, dacă nu putem conta acest lucru, cum să învățăm un robot pentru a lua obiecte? Acest lucru facem automat - nu știm cum funcționează. Un alt exemplu: Pentru a compila bazele de date mari în jocurile pe calculator este dificil și nu trebuie să se facă mult mai ușor.

Tot, probabil auzit despre succesul învățării profunde în Atari și în Guo.

Cine a auzit despre Atari? Ei bine, cineva a auzit, bine. Despre Alphogo Cred că toată lumea au auzit, așa că nici măcar nu voi spune exact ce se întâmplă.

Ce se întâmplă în Atari? În stânga, este descrisă arhitectura acestei rețele neuronale. Ea studiază, jucând cu mine pentru a obține recompensa maximă. Remunerația maximă este cel mai mare rezultat posibil al jocului cu cel mai mult posibil.

Pe dreptul de mai sus - ultimul strat al rețelei neuronale, care prezintă întregul număr de state de stat, care sa jucat împotriva ei în sine doar timp de două ore. Red arată rezultatele dorite ale jocului cu remunerația maximă, iar albastrul este nedorit. Rețeaua construiește un anumit domeniu și se deplasează de-a lungul straturilor sale instruite în starea pe care o dorește să o atingă.

În robotică, situația constă într-un pic diferit. De ce? Aici avem mai multe dificultăți. În primul rând, nu avem atât de multe baze de date. În al doilea rând, trebuie să coordonăm trei sisteme: percepția robotului, acțiunile sale cu ajutorul manipulatorilor și memoria sa - ceea ce sa făcut în pasul anterior și cum sa făcut. În general, este foarte dificil.

Faptul este că nu există o rețea neurală, chiar și învățarea profundă, nu poate face față acestei sarcini destul de eficient, astfel încât învățarea profundă este doar extrem de piese de ceea ce trebuie să facă roboți. De exemplu, Serghei Levin a oferit recent unui sistem care învață robotul să aibă suficiente obiecte.

Aici a arătat experiențele pe care le-a petrecut pe 14 roboți-manipulatori.

Ce se petrece aici? În aceste bazine pe care le vedeți, diverse obiecte din fața dvs. sunt: \u200b\u200bmânere, radiere, mai mici și mai mici, cârpe, texturi diferite, rigiditate diferită. Nu este clar cum să-i înveți robotul pentru a le captura. De ore și chiar, se pare, săptămâni, roboții instruiți pentru a putea captura aceste elemente, au fost compilate pe acest subiect al bazei de date.

Bazele de date reprezintă un anumit răspuns al mediului pe care trebuie să-l acumuleze pentru a putea instrui un robot pentru a face ceva în viitor. În viitor, roboții vor fi instruiți pe acest set de state de sistem.

Utilizarea non-standard a rețelelor neuronale

Din păcate, sfârșitul, nu am prea mult timp. Voi spune despre aceste soluții non-standard care sunt acum și care, în multe previziuni, vor avea o anumită aplicație în viitor.

Deci, oamenii de știință din Stanford au inventat recent o aplicație foarte neobișnuită a rețelei neuronale CNN pentru predicția sărăciei. Ce au facut?

De fapt, conceptul este foarte simplu. Faptul este că în Africa, nivelul sărăciei ridică pentru toate limitele imaginabile și de neconceput. Nici măcar nu au ocazia să colecteze date demografice sociale. Prin urmare, din 2005, nu avem deloc date despre ceea ce se întâmplă acolo.

Oamenii de știință au adunat cărți de zi și de noapte de la sateliți și au luptat cu o rețea neurală de ceva timp.

Rețeaua neuronală a fost pretențiată pe imaginea "E. adică, primele straturi de filtru au fost configurate astfel încât să știe cum să recunoască orice lucruri foarte simple, de exemplu, acoperișuri de case, pentru a căuta așezări pe carduri de zi. Apoi carduri de zi au fost cartografiate cu carduri de noapte. Iluminarea aceleiași secțiuni a suprafeței pentru a spune cât de mulți bani au populația cel puțin să-și lumineze casele peste noapte.

Aici vedeți rezultatele prognozei construite de rețeaua neuronală. Prognoza a fost făcută cu o rezoluție diferită. Și vedeți - ultimul cadru - date reale colectate de guvernul Ugandei în 2005.

Se poate observa că rețeaua neuronală sa ridicat la o prognoză destul de precisă, chiar și cu o mică schimbare din 2005.

Desigur, există efecte secundare. Oamenii de știință care sunt angajați în învățarea profundă sunt întotdeauna surprinși să descopere diferite efecte secundare. De exemplu, ca și cele pe care rețeaua le-a învățat să recunoască apa, pădurile, șantierele mari de construcții, drumurile - toate acestea fără profesori, fără baze de date pre-construite. În general, complet independent. Au fost niște straturi care au reacționat, de exemplu, pe drum.

Și ultima aplicație a căror aș dori să vorbesc este segmentarea semantică a imaginilor 3D în medicină. În general, imagistica medicală este o zonă complexă cu care este foarte dificil de muncă.

Există mai multe motive pentru acest lucru.

• Avem foarte puține baze de date. Nu este atât de ușor să găsiți o imagine a creierului, pe lângă deteriorarea și este, de asemenea, imposibil să o luați.
• Chiar dacă avem o astfel de imagine, trebuie să luați un medic și să îl faceți manual toate imaginile multi-stratificate, care sunt foarte lungi și extrem de ineficiente. Nu toți medicii au resurse pentru a face acest lucru.
• Nevoie de o precizie foarte mare. Sistemul medical nu poate fi greșit. Când recunoașteți, de exemplu, pisicile, nu recunoscute - nimic teribil. Și dacă nu am recunoscut tumora, atunci acest lucru nu este foarte bun. Există cerințe deosebit de feroce pentru fiabilitatea sistemului.
• Imagini în elemente tridimensionale - voxeli, nu în pixeli, care oferă complexități suplimentare dezvoltatorilor de sistem.

Dar cum ați ajuns în jurul acestei întrebări în acest caz? CNN a fost un biscuit. O parte a condus o rezoluție mai normală, cealaltă este o permisiune puțin mai deteriorată pentru a reduce numărul de straturi pe care trebuie să le pregătim. Datorită acestui lucru, un mic timp redus pe formarea în rețea.

În cazul în care se aplică: Definirea daunelor după impact, pentru a căuta o tumoare în creier, în cardiologie pentru a determina cum funcționează inima.

Iată un exemplu pentru a determina volumul placentei.

Funcționează automat bine, dar nu atât de mult încât să fi fost eliberat în producție, de aceea începe doar. Există mai multe startupuri pentru a crea astfel de sisteme de vizionare medicală. În general, în învățarea profundă a multor pornire în viitorul apropiat. Se spune că capitaliștii de risc din ultimele șase luni au alocat mai mult buget pentru întreprinderi pentru a obține învățarea profundă decât în \u200b\u200bultimii 5 ani.

Această zonă se dezvoltă activ, multe destinații interesante. Trăim cu tine într-un timp interesant. Dacă sunteți angajat în învățarea profundă, probabil că trebuie să vă deschideți pornirea.

Ei bine, la asta, probabil, din nou rotund. Mulțumesc foarte mult.

Rețelele neuronale (NS) sunt una dintre cele mai recente abordări științifice ale studiului comportamentului pieței. Ideea rețelei neuronale este modelarea (repetiția) comportamentului diferitelor procese bazate pe informații istorice.

Recent, au fost făcute încercări active pentru a combina rețelele neuronale artificiale și sistemele de experți. Într-un astfel de sistem, o rețea neuronală artificială poate reacționa la cele mai simple cazuri relativ simple, iar toate celelalte sunt transmise să ia în considerare sistemul de experți. Ca rezultat, cazurile complexe sunt acceptate la un nivel superior, în timp ce este posibil să se colecteze date suplimentare sau chiar cu implicarea experților.

Alegerea structurii rețelelor neuronale se desfășoară în conformitate cu caracteristicile și complexitatea sarcinii. Dacă sarcina nu poate fi redusă la oricare dintre tipurile cunoscute, dezvoltatorul trebuie să rezolve problema complexă a sintezei noii configurații.

Rețeaua neuronală în sine este un set de funcții matematice speciale, cu o varietate de parametri care sunt configurați în cursul instruirii datelor din trecut. Apoi, rețeaua neuronală instruită procesează datele reale sursă și oferă prognoza sa de comportament viitor al sistemului studiat. Principalul dezavantaj al programelor bazate pe rețelele neuronale este problema predării corecte a rețelei neuronale și a excluderii excesului de învățare, care poate afecta foarte mult adecvarea modelului de piață.

Avantajul neurocompunerii este principiul unificat al predării rețelei neuronale - minimizarea unei erori empirice. Funcția de eroare care estimează această configurație a rețelei este setată din exterior - în funcție de care este bântuit obiectivul. Apoi, rețeaua începe să modifice treptat configurația - starea tuturor scalelor sale sinaptice este în așa fel încât să minimizeze această eroare. Ca urmare, în procesul de învățare, rețeaua este mai bine să se confrunte cu sarcina atribuită acestuia.

Există mulți algoritmi de învățare diferiți care sunt împărțiți în două clase mari: deterministe și stochastice. În primul dintre ele, ajustarea scalelor este o secvență rigidă de acțiuni, în al doilea - se face pe baza acțiunilor care respectă un anumit proces aleatoriu.

Rețelele neuronale multistrat (mai multe rețele neuronale cu un singur strat conectate unul de celălalt) au început să fie utilizate mult mai târziu decât un strat, deoarece Anterior nu au existat tehnici de învățare a unor astfel de rețele. Rețelele multistrat sunt capabile să recunoască obiecte mai complexe, adică Au abilități mai optime aproximatoare decât stratul unic. Deja o rețea neuronală de trei straturi poate recunoaște orice imagine! Dacă creați o rețea neuronală recurentă (cu feedback între straturi), rețeaua începe să lucreze independent. Pentru a preda o astfel de rețea, este suficientă pentru a da în judecată un semnal de intrare și va fi capabil să clasifice obiectul specificat de aceste semnale.

În sfera economică a rețelelor neuronale, acestea sunt utilizate pentru a rezolva cu ajutorul neurocomputerelor următoarelor sarcini: serii de timp de predicție bazate pe metode de prelucrare neuronală (cursul de schimb, cererea și citatele de acțiuni etc.); Activități de asigurare ale băncilor; Predicția falimentelor bazate pe sistemul de rețea neuronală; Determinarea cursurilor legate și a acțiunilor întreprinderilor pentru a investi în aceste întreprinderi; Aplicarea rețelelor neuronale la sarcinile activității stocului; Prognozează eficiența economică a finanțării proiectelor economice și inovatoare.

Toate calculele din rețelele neuronale sunt efectuate de pachetele speciale de aplicații dezvoltate. Neuroopacketele au devenit acum un mijloc mai sau mai puțin clasic în domeniul noilor tehnologii de calcul și informare. Prin urmare, foarte multe firme implicate în dezvoltarea de noi produse utilizează neurotelhnicologia. Având un astfel de produs, îl instalați, apoi învățați și executați. Pachetele în sine sunt actualizate de mai multe ori pe an, astfel încât toate acestea sunt destul de moderne.

Pachetele de aplicații nelurale dezvoltate de un număr de companii permit utilizatorilor să lucreze cu diferite tipuri de rețele neuronale și cu modalități diferite de a le studia. Acestea pot fi atât de specializate (de exemplu, să prezică un curs de stocuri) și destul de universale.

În special, există un pachet de rețele neuronale din Statistică. Un avantaj vizibil al acestui pachet este că este construit în mod natural într-un arsenal enorm al metodelor de analiză statistică și vizualizare a datelor, care este prezentată în sistemul Statistica.

Neurroshell DayTrader este cel mai faimos program de creare a rețelelor neuronale pentru analiza pieței. În plus față de rețelele neuronale, conține instrumente clasice și indicatori ai analizei tehnice. Înțelege formatul metastock.

Pachetul Excel Neural este un program rus pentru crearea unei rețele neuronale și analizarea acestora în Microsoft Excel.

Literatură: Rețele neurale Osovo S. pentru prelucrarea informațiilor. M., Finanțe și Statistici, 2002. Nazarov A.v., Loskutov A.i. Algoritmi de rețea neuronală pentru prezicerea și optimizarea sistemelor. - SPB: Știință și tehnologie, 2003.