Банковское дело / Доходы и расходы / Лизинг / Финансовая статистика / Финансовый анализ / Финансовый менеджмент / Финансы / Финансы и кредит / Финансы предприятий / Шпаргалки Главная Финансы Финансы
Д.Э. БЭСТЕНС, В.М. ВАН ДЕН БЕРГ, Д. ВУД. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. - Москва: ТВП,1997. - хх, 236 с., 1997

Другие алгоритмы обучения

Многочисленные исследования посвящены сравнению различных обучающих эвристик (см., например, [104]). В большинстве имеющихся нейронно-сетевых пакетов реализованы методы пакетной обработки, импульса, изменения величины шага, и даже более совершенные варианты алгоритмов типа алгоритма обратного распространения ошибки и квази-ньютоновские методы. В литературе описано много других алгоритмов, реализующих иные подходы к задаче оптимизации. Так, в основанном на идеях статистической физики методе лзамораживания стабилизация алгоритма осуществляется за счет понижения лтемпературного параметра. Другие подходы, такие, как метод случайного блуждания [ 13] или А1орех [269] используют случайный поиск в пространстве весов, и это принципиально отличает их от систематического поиска в методе обратного распространения ошибки (см. [78]). Наконец, в последнее время пользуются успехом так называемые генетические алгоритмы, в которых набор весов рассматривается как индивид, цодверженный мутациям и скрещиванию, а в качестве показателя его лкачества берется критерий ошибки. По мере того, как нарождаются новые поколения, все более вероятным становится появление оптимального индивида.
Выбор эффективного обучающего алгоритма всегда включает в себя компромисс между сложностью решаемой задачи и техническими ограничениями (быстродействие и объем памяти компьютера, время, цена).
<< Предыдушая Следующая >>
= К содержанию =
Похожие документы: "Другие алгоритмы обучения"
  1. 1.4. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИХ РАЗВИТИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ
    другие системы1. Перспективным направлением развития компьютерной технологии является создание программных средств для вывода высококачественного звука и видеоизображения. Технология формирования видеоизображения получила название компьютерной графики. Компьютерная графика - это создание, хранение и обработка моделей объектов и их изображений с помощью ЭВМ. Эта технология проникла в область
  2. 2.5. РОЛЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В СОЗДАНИИ АИС И АИТ И ПОСТАНОВКЕ ЗАДАЧ
    другие возможные способы контроля. Описание результатной (выходной) информации: Х перечень результатной информации; Х формы представления (печатная сводка, видеограмма, машинный носитель и его макет и т.д.); Х периодичность и сроки представления; Х количество документов (информации) в единицу времени, количество строк в документе (массиве); Х перечень пользователей результатной информацией
  3. 4.1. ПОНЯТИЕ, ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
    другие АРМ в виде файлов на магнитных носителях или по каналам связи в вычислительных сетях; Х получение оперативных справок по запросам. Методическое обеспечение АРМ состоит из методических указаний, рекомендаций и положений по внедрению, эксплуатации и оценке эффективности их функционирования. Оно включает в себя также организованную машинным способом справочную информацию об АРМ в целом и
  4. Словарь
    другие аналогичные по назначению управленческие расходы. Ажио - превышение бюджетного (рыночного) курса ценных бумаг, других фондовых ценностей или денежных знаков по сравнению с их нарицательной стоимостью. Обычно исчисляется в процентном отношении к номиналу: - комиссия, взимаемая за обмен бумажных денег на валюту или "слабой" валюты на "сильную", - разница между курсом валюты в данный момент и
  5. Введение
    другие, более практические причины возрастания интереса к нелинейным методам анализа финансовых рынков. За последние несколько лет структура операций на рынках изменилась в сторону ее интернационализации; вместе с разнобоем в ставках комиссионных пришли в беспорядок размеры сборов за совершение сделок; сроки расчетов по совершенным сделкам сильно сократились; применение таких производных
  6. Параллели с биологией
    другие клетки посредством тысяч разветвлений - синапсов. Простейший нейрон может иметь до 104 дендритов, принимающих электрохимические сигналы от других клеток. Определенные сложные комбинации этих входных сигналов, с учетом уровня чувствительности, вызывают возбуждение нейрона. После этого клетка через аксон передает сигнал другим клеткам, также имеющим свою систему связей. При поступлении
  7. Способы обеспечения и ускорения сходимостиВыбор начальных весов
    другие методы, дающие еще более хорошее начальное приближение с точки зрения уменьшения времени обуче-ния и обладающие большей устойчивостью в смысле локальных минимумов. Так, Дено и Ланжель разработали метод инициализации весов по прототипам, полученным из обучающего множества [87]. Усовершенствованный классический метод выбора начальных значений использует данные анализа главных компонент, но
  8. Оптимизация архитектуры
    другие виды выражений для штрафа, в результате чего удаляются не только соединения, но и нейроны (см. [132], [64]). Еще один метод уменьшения числа связей - лминимизация вреда для мозга (см. [174]). Цель его состояла в том, чтобы находить в сети те веса, которые можно удалить, не меняя существенно среднеквадратичную ошибку (МБЕ) на обучающем множестве. Вводится показатель (так называемая
  9. НЕСКОЛЬКО НЕЙРОННО-СЕТЕВЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ С ЛОГИСТИЧЕСКИМИ ВРЕМЕННЫМИ РЯДАМИ
    другие методы, подходят для выявления нелинейных закономерностей в отсутствие априорных знаний об основной модели. Их можно применять во всех случаях, где обычно используются линейные (или преобразованные линейные) методы с проведением оценок посредством подходящего статистического метода (см. [114]). Чтобы лучше представить себе возможности нейронных сетей, рассмотрим процесс обучения очень
  10. СЕТЕВАЯ ОЦЕНКА В ДВУМЕРНОЙ ЗАДАЧЕ (ОТОБРАЖЕНИЕ ХЕНОНА)
    другие 153 остались для тестирования. Наша задача, по-прежнему, состояла в прогнозировании ряда х, по значениям и у1 _у В табл. 3.3 представлены результаты, касающиеся регрессии. Коэффициент при очень близок к нулю при 95-процентном доверительном уровне, в то время как сдвиг и коэффициент при х1_1 существенно отличны от нуля. Уточненный Я2 равен 0.39. Затем с помощью этой модели был сделан