นิยามเครือข่ายประสาท

เครือข่ายประสาทคืออะไร

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นชุดของอัลกอริทึมที่พยายามจดจำความสัมพันธ์พื้นฐานในชุดข้อมูลผ่านกระบวนการที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ในแง่นี้เครือข่ายประสาทหมายถึงระบบของเซลล์ประสาททั้งอินทรีย์หรือเทียมในธรรมชาติ โครงข่ายใยประสาทเทียมสามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงอินพุต ดังนั้นเครือข่ายจึงสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยไม่จำเป็นต้องออกแบบเกณฑ์ผลลัพธ์ใหม่ แนวคิดของโครงข่ายประสาทเทียมที่มีรากฐานมาจากปัญญาประดิษฐ์กำลังได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในการพัฒนาระบบการซื้อขาย

พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม

เครือข่ายประสาทในโลกของการเงินช่วยในการพัฒนากระบวนการเช่นการพยากรณ์อนุกรมเวลาการซื้อขายอัลกอริทึมการจำแนกหลักทรัพย์การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตและการสร้างตัวบ่งชี้กรรมสิทธิ์และอนุพันธ์ด้านราคา

เครือข่ายประสาททำงานคล้ายกับเครือข่ายประสาทของสมองมนุษย์ “ เซลล์ประสาท” ในเครือข่ายประสาทเทียมเป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่รวบรวมและจำแนกข้อมูลตามสถาปัตยกรรมเฉพาะ เครือข่ายมีความคล้ายคลึงอย่างมากกับวิธีการทางสถิติเช่นการปรับเส้นโค้งและการวิเคราะห์การถดถอย

โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยชั้นของโหนดที่เชื่อมต่อถึงกัน แต่ละโหนดเป็น perceptron และคล้ายกับการถดถอยเชิงเส้นหลายครั้ง perceptron ส่งสัญญาณที่เกิดจากการถดถอยเชิงเส้นหลายครั้งในฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานซึ่งอาจไม่เชิงเส้น

ใน perceptron หลายชั้น (MLP) perceptrons จะถูกจัดเรียงในชั้นที่เชื่อมต่อกัน เลเยอร์อินพุตรวบรวมรูปแบบอินพุต เลเยอร์เอาท์พุทมีการจำแนกประเภทหรือสัญญาณเอาท์พุตซึ่งรูปแบบการป้อนข้อมูลอาจแมป ตัวอย่างเช่นรูปแบบอาจประกอบด้วยรายการปริมาณสำหรับตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเกี่ยวกับความปลอดภัย ผลลัพธ์ที่มีศักยภาพอาจเป็น "ซื้อ" "ระงับ" หรือ "ขาย"

เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ปรับแต่งน้ำหนักการป้อนข้อมูลอย่างละเอียดจนกระทั่งข้อผิดพลาดของโครงข่ายประสาทเทียมมีค่าน้อยที่สุด มันเป็นสมมติฐานที่ชั้นซ่อนเร้นประเมินคุณสมบัติเด่นในข้อมูลอินพุตที่มีพลังการทำนายเกี่ยวกับผลลัพธ์ สิ่งนี้อธิบายถึงการแยกฟีเจอร์ซึ่งทำให้ยูทิลิตี้คล้ายกับเทคนิคทางสถิติเช่นการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก

ประเด็นที่สำคัญ

• โครงข่ายประสาทเทียมเป็นชุดของอัลกอริทึมที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์เพื่อจดจำความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลจำนวนมหาศาล พวกเขาจะใช้ในการใช้งานที่หลากหลายในการให้บริการทางการเงินจากการคาดการณ์และการวิจัยการตลาดเพื่อตรวจจับการทุจริตและการประเมินความเสี่ยง การใช้เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการทำนายราคาหุ้นจะแตกต่างกันไป

การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียมมีการใช้อย่างกว้างขวางพร้อมกับแอพพลิเคชั่นสำหรับการดำเนินงานด้านการเงินการวางแผนองค์กรการค้าการวิเคราะห์ธุรกิจ เครือข่าย Neural ยังได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในการใช้งานทางธุรกิจเช่นการพยากรณ์และการแก้ปัญหาการวิจัยการตลาดการตรวจจับการทุจริตและการประเมินความเสี่ยง

โครงข่ายประสาทเทียมจะประเมินข้อมูลราคาและเปิดโอกาสในการตัดสินใจซื้อขายตามการวิเคราะห์ข้อมูล เครือข่ายสามารถแยกแยะความแตกต่างซึ่งกันและกันแบบไม่เชิงเส้นและรูปแบบวิธีการวิเคราะห์ทางเทคนิคอื่น ๆ ไม่สามารถ จากการวิจัยพบว่าความถูกต้องของโครงข่ายประสาทในการทำนายราคาสำหรับหุ้นนั้นแตกต่างกัน บางรุ่นทำนายราคาหุ้นที่ถูกต้อง 50 ถึง 60 เปอร์เซ็นต์ของเวลาในขณะที่รุ่นอื่น ๆ นั้นแม่นยำใน 70 เปอร์เซ็นต์ของอินสแตนซ์ทั้งหมด บางคนคิดว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพร้อยละ 10 นั้นเป็นสิ่งที่นักลงทุนสามารถขอได้จากเครือข่ายประสาทเทียม

จะมีชุดข้อมูลและคลาสงานที่วิเคราะห์ได้ดีกว่าโดยใช้อัลกอริทึมที่พัฒนาก่อนหน้านี้ มันไม่ได้เป็นอัลกอริทึมที่สำคัญ มันเป็นข้อมูลอินพุตที่จัดทำอย่างดีบนตัวบ่งชี้เป้าหมายที่กำหนดระดับความสำเร็จของเครือข่ายประสาทในที่สุด