Нейронные сети в экономике и финансах
Здесь можно купить книгу "Нейронные сети в экономике и финансах " в печатном или электронном виде. Также, Вы можете прочесть аннотацию, цитаты и содержание, ознакомиться и оставить отзывы (комментарии) об этой книге.
Артикул: 99095
Краткая аннотация книги "Нейронные сети в экономике и финансах"
Искусственные нейронные сети в настоящее время находят широкое применение в экономике и финансах. Прежде всего они являются альтернативой эконометрических методов оценки, направленных на построение прогнозов, и решают широкий спектр прикладных задач, связанных с предобработкой данных для исследования. Современному экономисту может быть полезно иметь данный инструмент в арсенале методов. Целью предлагаемой работы является популярное объяснение принципа работы данного инструмента, демонстрация некоторых сфер его применения, особенностей разработки и условий, при которых использование рассматриваемого вида машинного обучения может иметь практическую пользу.
Содержание книги "Нейронные сети в экономике и финансах "
Введение
1. Практика применения нейронных сетей
1.1. Прогнозирование экономических и финансовых показателей
1.2. Предобработка данных эмпирического исследования
2. Подходы к интерпретации нейросетевых моделей
2.1. Анализ чувствительности
2.2. Подход на основе интегрированных градиентов
3. Основные архитектуры нейронных сетей
3.1. Полносвязные нейросети
3.2. Рекуррентные нейросети
4. Особенности обучения
4.1. Адаптивные методы градиентного спуска
4.2. Ландшафт функции потерь
4.3. Отбор объясняющих факторов
Заключение
Список литературы
Все отзывы о книге Нейронные сети в экономике и финансах
Отрывок из книги Нейронные сети в экономике и финансах
44В. С. К. Н тра. Однако в сети, как правило, на последнем слое множество фильтров и рецептивных полей, к которым данные фильтры применяются. Внутренние рецептивные поля — это результат работы сверточных фильтров предыдущих слоев. В таком слу-чае важность признаков может быть рассчитана и визуализи-рована путем сложения результатов. Впрочем, стоит отметить, что для этих целей предусмотрена единичная свертка, которая может быть использована как внутри основной сети, так и спе-циально для данной задачи. Подобная внутренняя визуализа-ция полезна для понимания поведения модели.Для глубоких сетей иной архитектуры, к примеру таких, как рекуррентные нейронные сети, аналогичные тепловые карты не могут быть построены. Для интерпретации результатов не-обходимо привлекать более сложные градиентные подходы. Один из таких рассмотрим более подробно далее.2.2. П В работе [92] представлен подход к интерпретации выводов глубоких нейронных сетей — DeepLift. Разработанный автора-ми подход — это метод декомпозиции прогноза вывода ней-ронной сети по конкретному входу путем обратного распро-странения вкладов всех нейронов в сети для каждого входного фактора. Метод сравнивает активацию каждого нейрона с его «эталонной активацией» и присваивает баллы вклада в соот-ветствии с разницей. Метод может также выявить зависимо-сти, которые упускают другие подходы интерпретации выво-дов моделей, обучаемых методом обратного распространения ошибки, поскольку принимаются во внимание положительные и отрицательные вклады факторов.В конечном итоге предметом изучения является то, как вы-ходные данные изменились по сравнению с некоторым ба-зовым значением, когда изменились входные данные по от-ношению к базовому значению. Для того чтобы рассчитать подобное, используется концепция интегрированного гради-ента. Подход, используемый интегрированными градиентами, заключается в том, чтобы задать следующий вопрос: что ...
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
С книгой "Нейронные сети в экономике и финансах" читают
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Нейронные сети в экономике и финансах (автор Владимир Косарев)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку