Программное обеспечение
К настоящему времени разработано много программных пакетов, реализующих нейронные сети. Вот некоторые, наиболее известные: программы симуляторы нейронных сетей, представленные. На рынке программного обеспечения: Nestor, Cascade Correlation, Neиdisk, Mimenice, Nи Web, Brain, Dana, Neиralworks Professional II Plиs, Brain Maker, НNet, Explorer, Explorenet 3000, Neиro Solиtions, Prapagator, Matlab Toolbox. Стоит также сказать о симуляторах, свободно распространяемых через университетские серверы (например, SNNS (Штутгарт) или Nevada QиickPropagation). Важным качеством пакета является его совместимость с другими программами, задействованными в обработке данных. Кроме того, важны дружественный интерфейс производительность, которая может доходить до многих мегафлопсов (млн. операций с плавающей точкой в секунду). Платы-ускорители позволяют сократить время обучения при работе на обычных персональных компьютерах. Однако для получения надежных результатов с помощью нейронных сетей, как правило, требуется мощный компьютер.
устоявшиеся парадигмы финансовой науки такие, как модель случайного блуждания и гипотеза эффективного рынка, предполагают, что финансовые рынки реагируют на информацию рационально и плавно. В этом случае едва ли можно придумать что-то лучше линейных связей и стационарного поведения с обратимым трендом. К сожалению, в реальном поведении финансовых рынков мы видим не просто обратимость трендов, но постоянно возникающие несоответствия курсов, волатильность, явно не отвечающую поступающей информации, и периодически случающиеся скачки уровня цени волатильности. для описания поведения финансовых рынков были разработаны и имели определенный успех некоторые новые модели.
- Глава 13. Нейронные сети
- 13.1. Архитектура нейронных сетей
- Различные виды искусственных нейронов
- Различные виды функции активации
- Нейронные сети с прямой связью
- 13.2. Алгоритмы обучения нейронных сетей
- Критерии ошибок
- Обратное распространение ошибки
- Импульс
- Другие алгоритмы обучения
- Перекрестное подтверждение
- 13.3. Динамические сети
- Нейронные сети с временной задержкой
- 13.4. Самоорганизующиеся сети
- Практическое применение нейронных сетей для задач классификации (кластеризации)
- Цель классификации
- Использование нейронНblХ сетей в качестве классификатора
- Подготовка исходных данных
- Кодирование выходных значений
- Вероятностная классификация
- Классифика торы образов
- Нейронная сеть с прямой связью как классификатор
- 13.6. Применение нейронных сетей для анализа временных рядов задача анализа временных рядов
- Статистический анализ временных рядов
- Сбор данных
- Нейронные сети как средство добычи данных
- Очистка и преобразование базы данных
- Построение модели
- Программное обеспечение
- Финансовый анализ на рынке ценных бумаг
- Литература