Geum.ru

 

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

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИЦель классификации
В предыдущей главе мы рассмотрели методы нейронных вычислений. В настоящей главе мы исследуем две главные области применения сетей с прямой связью: задачи классификации и моделирование временных рядов. Отличие между задачами этих двух типов состоит в наличии (временной) упорядоченности примеров.
Рассмотрим, как нейронные сети с прямой связью (или многослойные персептроны - MLP, Multilayer Perceptron) используются в задачах классификации. В чем, собственно, заключается эта задача? Во-первых, в любой задаче классификации требуется отнести имею-щиеся статические образцы (рукописные буквы, звуковые сигналы, характеристики финансового положения) к определенным классам. Разнообразие примеров, возникающих в реальном мире, практически бесконечно. Эффективность классификации зависит от способа представления этих форм. В числе других здесь имеются следующие способы: распознавание образов, структурное представление и ста-тистическое представление. В структурном распознавании образов образцы описываются тем, как они составлены из своих компонент, т.е. структурой, подобно тому, как это делается в грамматике языка. Распознавание в этом случае основывается на применении определенных синтаксических правил. При статистическом подходе к распознаванию образец представляется вектором х е компоненты
которого представляют собой различные характеристики (дескрип-
?
торы) образца. Классификатор относит объект х к тому или иному классу С в соответствии с определенным разбиением N-мерного пространства, которое называется пространством входов.

Линейно отделимые Нелинейно отделимые Неразделимые
Рис. 2.1. Различные степени сложности в представлении классов. Заштрихо-ванные фигуры изображают совокупность всех возможных образцов
При решении задачи распознавания статистическими методами важнейшее значение имеет правильный выбор способа статистического представления объекта. Тем самым, нужно проделать предварительную обработку данных. Для того чтобы выбрать характерные отличительные признаки объектов, требуется, как правило, серьезное изучение исходной проблемы. Например, в моделях банкротства банков важное значение имеют такие показатели, как опыт в управлении фондами и соответствие требованиям адекватности капитала. Различные наборы признаков приводят к разным распределениям. При этом в разных вариантах дисперсия и свойства выпуклости кластеров во входном пространстве могут сильно отличаться, соответственно, при их разделении потребуется проводить границы разной степени сложности - от линейных до сильно нелинейных. Чем лучше была сделана предварительная обработка, тем легче будет решена задача классификации.
Прежде всего нужно определиться с выбором уровня сложности. В реальных ситуациях часто бывает так, что имеется лишь относительно небольшое число образцов, а структура данных позволяет выделить следующие три уровня сложности. Первый (простейший) - когда классы можно разделить прямыми линиями (или гиперплоскостями, если пространство имеет размерность больше двух). Этот случай называется линейной отделимостью. Во втором случае одной гиперплоскости для разделения недостаточно (нелинейная отделимость), а в третьем случае классы пересекаются, и поэтому разделить их можно только в вероятностном смысле.
В идеальном варианте предварительная обработка должна дать такой набор признаков, чтобы задача оказалась линейно отделимой, - классификация после этого существенно упрощается. К сожалению, это редко удается сделать. Как правило, в нашем распоря-жении имеется лишь ограниченный набор образцов, и часть из них используется для проведения границ, разделяющих классы (лпостроение классификатора). Качество классификатора по отношению к имеющимся примерам измеряется оценкой. При последующей работе классификатора с новыми образцами происходит обобщение. Возможные способы оценить способность к обобщению мы рассмотрели в предыдущей главе.
<< Предыдушая Следующая >>
= К содержанию =
Похожие документы: "НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИЦель классификации"
  1. 4.10. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
    нейронных сетей. Нейронные сети - обобщенное название групп алгоритмов, которые умеют обучаться на примерах, извлекая скрытые закономерности из потока данных. Компьютерные технологии, получившие название нейросетевых, работают по аналогии с принципами строения и функционирования нейронов головного мозга человека и позволяют решать чрезвычайно широкий круг задач: распознавание человеческой речи и
  2. 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
    нейронных сетей для решения задач анализа и прогноза в таких актуальных для современной российской экономики вопросах, как кризисные явления на рынках капитала, налоговые поступления, динамика цен производных финансовых инструментов и индексов курсов акций, эффективность диверсификации портфельных капиталовложений, риск предоставления кредитов или банкротство корпораций и банков. Постоянные
  3. Предисловие
    нейронные сети. На моделирование процессов принятия решений этими методами было потрачено много усилий. Оказалось, однако, что экспертные системы в сложных ситуациях хорошо работают лишь тогда, когда системе присуща внутренняя стационарность (т.е. когда на каждый входной вектор имеется единственный не меняющийся со временем ответ). Под такое описание в какой-то степени подходят задачи комплексной
  4. Введение
    нейронные сети (сети компьютерных процессоров, взаимодействие которых построено по образцу процессов обучения, происходящих в человеческом мозге) и генетические алгоритмы (методы, в которых, исходя из большого набора первоначальных предположений, вырабатывают все более правильные представления о поведении рынка и, в конечном счете, более содержательные рабочие гипотезы). Про методы обоих видов
  5. ВВЕДЕНИЕ В МЕТОДЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
    нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах искусственного интеллекта средства поддержки принятия решений и решения задач в сфере финансов. Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможность применять нейронные сети для решения широкого класса
  6. ОБУЧЕНИЕ
    нейронной сетью задач (классификации, предсказания временных рядов и др.), в которых нужный ответ определяется не по правилам, а с помощью примеров, сгруппированных в обучающие множества. Такое множество состоит из ряда примеров с указанным для каждого из них значением выходного параметра, которое было бы желательно получить. Действия, которые при этом происходят, можно назвать контролируемым
  7. Нейронная сеть с прямой связью как классификатор
    нейронных сетей с прямой связью к задачам классификации. Как правило, они оказываются эффективнее других методов, потому что нейронная сеть генерирует бесконечное число нелинейных регрессионных моделей (см. [230]). К сожалению, хотя теоретически характеристики нейронной сети с прямой связью стремятся к байесовской, в применении их к практическим задачам выявляется ряд недостатков. Во-первых,
  8. Анализ показателей работы сети
    нейронная сеть с прямой связью и сигмоидными выходами выдает ответ в непрерывном виде, обычно в интервале от 0 до 1 в зависимости от того, как располагаются разделяющие гиперплоскости скрытых элементов. Однако, даже если на выходе используются не апостериорные вероятности, а какая-либо более простая решающая функция, имеется возможность выдать надежный ответ. Настраивая критерий отбрасывания,
  9. Сводка действий при построении классификатора
    нейронной сети можно выделить следующие этапы: Данные: а) Составить базу данных из примеров, характерных для поставленной задачи. б) Разбить всю совокупность данных на два множества: обучающее и тестовое. Предварительная обработка: а) Выбрать систему признаков, характерных для данной задачи, и преобразовать данные соответствующим образом для подачи на вход сети (нормировка, стандартизация и
  10. Пример: ирисы Фишера
    нейронных сетей, рассмотрим одну задачу распознавания образов, которую часто берут за образец при проверке методов. Это - задача Фишера об ирисах. Мы вкратце перечислим результаты, полученные при помощи классических подходов, а затем сравним их с тем, что дают нейронные