Redes Neurais Profundas: Um Tutorial de Introdução, Parte 1.
O termo rede neural profunda pode ter vários significados, mas um dos mais comuns é descrever uma rede neural que tem duas ou mais camadas de neurônios de processamento ocultos. Este artigo explica como criar uma rede neural profunda usando C #. A melhor maneira de ter uma idéia do que é uma rede neural profunda e de ver onde este artigo é dirigido é dar uma olhada no programa de demonstração na Figura 1 e no diagrama associado na Figura 2.
Ambas as figuras ilustram o mecanismo de entrada-saída para uma rede neural que tem três entradas, uma primeira camada escondida ("A") com quatro neurônios, uma segunda camada escondida ("B") com cinco neurônios e duas saídas. "Há vários significados diferentes para exatamente o que é uma rede neural profunda, mas uma é apenas uma rede neural com duas (ou mais) camadas de nós ocultos". 3-4-5-2 rede neural requer um total de (3 * 4) + 4 + (4 * 5) + 5 + (5 * 2) + 2 = 53 pesos e valores de polarização. Na demo, os pesos e as polarizações estão configurados para valores falsos de 0,01, 0,02,. . . , 0,53. As três entradas são arbitrariamente definidas para 1.0, 2.0 e 3.0. Nos bastidores, a rede neural usa a função de ativação tangente hiperbólica ao calcular as saídas das duas camadas ocultas e a função de ativação de softmax ao calcular os valores de saída final. Os dois valores de saída são 0.4881 e 0.5119.
Figura 1. Demonstração Deep Neural Network.
Figura 2. Arquitetura da Rede Neural Profunda.
A pesquisa no campo das redes neurais profundas é relativamente nova em comparação com as técnicas estatísticas clássicas. O chamado teorema de Cybenko afirma, um pouco frouxamente, que uma rede neural de feed-forward totalmente conectada com uma única camada oculta pode se aproximar de qualquer função contínua. O ponto de usar uma rede neural com duas camadas de neurônios escondidos em vez de uma única camada oculta é que uma rede neural de duas camadas ocultas pode, em teoria, resolver certos problemas que uma rede de camada escondida não pode. Além disso, uma rede neural de duas camadas ocultas às vezes pode resolver problemas que exigiriam uma grande quantidade de nós em uma rede de camada oculta.
Este artigo supõe que você tenha uma compreensão básica dos conceitos e terminologia da rede neural e, pelo menos, habilidades de programação de nível intermediário. A demo é codificada usando C #, mas você deve ser capaz de refatorar o código para outras linguagens, como JavaScript ou Visual Basic, sem muita dificuldade. A verificação de erros mais normal foi omitida na demo para manter o tamanho do código pequeno e as idéias principais tão claras quanto possível.
O Mecanismo Entrada-Saída.
No diagrama, o rótulo iaW00 significa "inserir o peso da camada A do nó de entrada 0 para o nó 0." O rótulo aB0 significa "Um valor de polarização de camada para o nó A 0." A saída para o nó camada-A é 0.4699 e é calculada da seguinte forma (primeiro, calcula-se a soma dos tempos de entrada do nó associados aos seus pesos):
Em seguida, o viés associado é adicionado:
Então, a função tangente hiperbólica é aplicada à soma para dar o valor de saída local do nó:
Os outros três valores para os nós ocultos camada-A são calculados da mesma maneira, e são 0,5227, 0,5717 e 0,6169, como você pode ver na Figura 1 e na Figura 2. Observe que a demonstração trata os valores de polarização como constantes separadas, ao invés de uma alternativa bastante confusa e comum de tratar os valores de polarização como pesos especiais associados com entradas de valor constante de valor nominal de 1.0.
A saída para o nó layer-B [0] é 0.7243. A soma intermediária do nó é:
O adiamento é adicionado:
E a tangente hiperbólica é aplicada:
O mesmo padrão é seguido para calcular os outros valores do nó escondido layer-B: 0.7391, 0.7532, 0.7666 e 0.7794. Os valores para os nós de saída final [0] e [1] são calculados de uma maneira ligeiramente diferente porque a ativação de softmax é usada para coagir a soma das saídas para 1.0. A saída preliminar (antes da ativação) [0] é:
Da mesma forma, o resultado preliminar é:
Os dois cálculos de saída final são ilustrados usando a definição matemática de ativação de softmax. O programa de demonstração usa uma derivação da definição para evitar transbordamentos aritméticos.
Eu gosto do artigo Sergey. Há muitas informações boas aqui. Mas acho que o leitor de revisão adormeceu em sua mesa. Os 4 parágrafos após o fig. 2 são exatamente os mesmos 2 repetidos.
"Figura 2. Arquitetura da Rede Neural Profunda.
A pesquisa no campo das redes neurais profundas é relativamente nova em comparação com as técnicas estatísticas clássicas. O chamado teorema de Cybenko afirma, um pouco frouxamente, que uma rede neural de feed-forward totalmente conectada com uma única camada oculta pode se aproximar de qualquer função contínua. O ponto de usar uma rede neural com duas camadas de neurônios escondidos em vez de uma única camada oculta é que uma rede neural de duas camadas ocultas pode, em teoria, resolver certos problemas que uma rede de camada escondida não pode. Além disso, uma rede neural de duas camadas ocultas às vezes pode resolver problemas que exigiriam uma grande quantidade de nós em uma rede de camada oculta.
Este artigo supõe que você tenha uma compreensão básica dos conceitos e terminologia da rede neural e, pelo menos, habilidades de programação de nível intermediário. A demo é codificada usando C #, mas você deve ser capaz de refatorar o código para outras linguagens, como JavaScript ou Visual Basic, sem muita dificuldade. A verificação de erros mais normal foi omitida na demo para manter o tamanho do código pequeno e as idéias principais tão claras quanto possível.
A pesquisa no campo das redes neurais profundas é relativamente nova em comparação com as técnicas estatísticas clássicas. O chamado teorema de Cybenko afirma, um pouco frouxamente, que uma rede neural de feed-forward totalmente conectada com uma única camada oculta pode se aproximar de qualquer função contínua. O ponto de usar uma rede neural com duas camadas de neurônios escondidos em vez de uma única camada oculta é que uma rede neural de duas camadas ocultas pode, em teoria, resolver certos problemas que uma rede de camada escondida não pode. Além disso, uma rede neural de duas camadas ocultas às vezes pode resolver problemas que exigiriam uma grande quantidade de nós em uma rede de camada oculta.
Este artigo supõe que você tenha uma compreensão básica dos conceitos e terminologia da rede neural e, pelo menos, habilidades de programação de nível intermediário. A demo é codificada usando C #, mas você deve ser capaz de refatorar o código para outras linguagens, como JavaScript ou Visual Basic, sem muita dificuldade. A verificação de erros mais normal foi omitida na demo para manter o tamanho do código pequeno e as idéias principais tão claras quanto possível.
Previsão de Forex.
Este exemplo é muito semelhante ao anterior. A única diferença é que ele mostra dados para divisas (forex) pares de moedas.
Como trabalhar com o applet.
Se você não viu o primeiro exemplo, explore-o primeiro - a descrição básica está disponível lá. Neste applet, os dados a seguir estão disponíveis. Todos eles são valores próximos do fim do dia para todo o ano de 2007, ou seja, 313 valores. Como no applet anterior, cada uma dessas séries temporais tem os seguintes valores: zero para intervalo abaixo de 0, valor de fechamento no intervalo 0-número de valores e novamente zero após o último valor conhecido. EURUSD - USD EUR USD moeda estrangeira dados par USDJPY - EUR USD moeda estrangeira par data USDCHF - EUR USD moeda estrangeira par dados EURJPY - EUR USD moeda estrangeira par dados Observe novamente que este exemplo é fornecido apenas para ilustração. O comércio usando esta configuração simples geralmente não está longe de usar a previsão pelo último valor disponível. Observe também que, para o comércio, precisamos desenvolver regras de entrada e saída e que são mais importantes do que a previsão exata.
Aguarde até que o applet seja carregado.
Applet e descrição (c) Marek Obitko, 2008; A rede neural no applet usa classes Java BPNeuron e BPNet.
do NeuralWebspace, (c) Tom Vehovský, 1998, que foram modificados para os propósitos deste applet.
Previsão usando redes neurais.
Este tutorial apresenta o tópico de previsão usando redes neurais artificiais. Em particular, será descrita a previsão de séries temporais usando redes neurais de encaminhamento multi-camada.
Em primeiro lugar, o tema da predição será descrito em conjunto com a classificação da predição em tipos. Depois disso, será descrita a previsão usando redes neurais (NNs). O foco será a criação de um conjunto de treinamento a partir de uma série temporal. Para a ilustração deste tópico são disponíveis applets Java que ilustram a criação de um conjunto de treinamento e que mostram o resultado de uma previsão usando uma rede neural de tipo backpropagation tanto em funções como em dados financeiros.
Para continuar, pressione o botão Avançar ou pode ignorar o texto introdutório e tentar diretamente a previsão on-line.
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Gerado por Wordfence em Fri, 2 de fevereiro de 2018 12:51:40 GMT.
SnowCron.
FREE E. Mail Classes.
Este software de redes neurais permite que você:
Use os Mapas Auto-organizacionais da Rede Neural de Kohonen, também conhecidos como algoritmos de rede neural de classificação ou classificador de rede neural.
Todas as ferramentas que você precisa para importar dados e para fazer transformações de dados (para o formulário que as Redes Neurais Artificiais podem entender).
Ferramentas de gráficos para exibir o progresso durante o treinamento na rede ou para criar o gráfico usando entrada - saída - dados de saída previstos.
Processamento de imagens, mecanismo de banco de dados, acesso à Internet e muitas outras coisas pequenas, que não estão diretamente relacionadas às Redes Neurais, mas tornarão sua vida mais fácil.
Linguagem de script incorporada, que permite que você racionalize e faça o ajuste automático do processo de Aprendizagem da Rede Neural, e lhe dá ainda mais controle sobre as transformações de dados, a criação de gráficos e a entrada / saída de arquivos.
A linguagem de script incorporada agora oferece suporte a plugins de terceiros! Isso significa que, se você precisa de uma função de alto desempenho sem scripts, que não está disponível em nosso aplicativo de rede neural, você pode gravá-lo em sua linguagem de programação favorita, por exemplo. no C ++ - e chamá-lo dos scripts Cortex.
Rede Neural Exemplo 1:
Ele inclui o "ciclo completo", desde problemas de design até o código de rede neural resultante para a plataforma de negociação de sua escolha.
Rede Neural Exemplo 2:
Criando Sistema de Negociação, sem conhecimento prévio sobre seus parâmetros. A otimização das redes neurais é feita automaticamente, com base nos dados do mercado.
Como sempre, após a rede de treinamento de treinamento finalizado, é portado para a plataforma de negociação do seu choic, então a negociação de rede Neural é realizada no ambiente com o qual você se sente confortável.
Rede Neural Exemplo 3:
Aplicando redes para estoque e negociação Forex.
Mapas auto-organizados usados para ajudar o reconhecimento de padrões das redes neurais.
Introdução às Redes Neurais.
Esta é uma Introdução do iniciante às Redes Neurais - um tipo particular delas, chamadas Redes Neurais de Backpropagação Feedforward.
O Tutorial de Redes Neurais cobre a terminologia básica, os princípios de trabalho e algumas aplicações práticas de redes neurais que podem ser realizadas usando redes neurais. Este algoritmo de rede neural é um dos mais populares, pois é fácil de implementar e de entender. Além disso, geralmente produz excelentes resultados.
Linguagem de script embutida.
O idioma de script incorporado possui duas "peças". A primeira parte lida com tarefas comuns, fornece-lhe a capacidade de trabalhar com dados de forma automatizada, para executar entrada / saída de arquivos, desenhar gráficos e salvá-los como imagens, criar páginas web com esses gráficos, para trabalhar com Bases de dados SQLite e muito, muito mais.
A segunda "parte" é específica para o software das redes neurais do Cortex. Você pode escrever scripts (mini-programas) para processar dados automaticamente, criar e ensinar novas redes e assim por diante.
Os plugins (funções chamadas de DLLs de terceiros) agora são suportados.
Quando aplicado à negociação FOREX e à negociação em geral, o Cortex pode se tornar uma ferramenta valiosa. Ele permite que você crie um modelo de rede neural, baseado em redes neurais de backpropagation feedforward, ou algoritmos genéticos de redes neurais, ou rede neural de classificação de Kohonen, ou uma combinação deles, além de ferramentas de análise técnica tradicionais.
Depois que o sistema de rede neural for concluído, você pode (é coberto em exemplos disponíveis neste site, no formulário passo a passo detalhado) porta-o de Cortex Idioma de script embutido para uma linguagem de script de uma plataforma de negociação de sua escolha . A partir desse momento, você não precisa do Cortex para negociar! Você simplesmente usa seu ambiente comercial favorito.
API de Programação de Redes Neurais.
Usando redes neurais treinadas pelo programa Cortex a partir de suas próprias aplicações de redes neurais artificiais. Adicione o poder das redes neurais artificiais às suas próprias ferramentas de análise de dados. Crie um software interativo, que pode processar os dados à medida que eles chegam, gravar por registro.
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Usando Redes Neurais Recorrentes no Forex.
Hoje, apresento um novo e-book para um download gratuito do EarnForex. É Usando Redes Neurais Recurrentes para Previsão de Forex, escrito por V. V. Kondratenko e Yu. A. Kuperin da Universidade Estadual de São Petersburgo. Este artigo científico foi publicado em 2003 e foi um dos primeiros a oferecer uma visão real das capacidades das redes neurais para prever as taxas de câmbio.
Como muitas vezes acontece com artigos científicos escritos na Europa Oriental ou países da CEI, a qualidade da tradução nesta também é muito baixa. Apesar deste fato, o artigo não é muito difícil de ler, pois contém muitas fórmulas e depende de um pequeno número de conceitos de matemática.
Os autores usam uma rede neural recorrente composta de 2 neurônios de entrada e 1 neurônio de saída com 100 neurônios escondidos entre eles. Dois conjuntos de dados são usados para entradas & # 8212; taxa de variação de preço bruto e uma média móvel com um período definido para 5. Esta combinação de entrada mostrou ser a mais efetiva de várias variantes que tentaram. Por uma questão de simplicidade e usabilidade de predição, a média móvel de uma barra à frente é usada como valor de saída. O NN resultante é treinado em 1.200 bares diários de EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY e USD / CHF. Em seguida, é testado no conjunto de 103 barras diárias. Os resultados mostram uma inclinação bastante significativa da rede neural projetada para prever o sinal e o tamanho da variação da taxa de câmbio futura.
Infelizmente, o e-book não está sem suas desvantagens. Além dos problemas de qualidade de tradução acima mencionados, algumas das declarações parecem bastante engraçadas. Como comerciante predominantemente semanal, fiquei particularmente divertida com essa citação:
Além disso, prevê a previsão de dados semanais, que o comerciante, que usa esta previsão, trocará uma vez por semana, o que é irrelevante do ponto de vista prático.
Por que é irrelevante? Infelizmente, não há mais explicações fornecidas pelos autores. Gostaria também de salientar um número bastante baixo de barras usadas para testes (conjunto de produção). Aumentá-lo a algo comparável ao tamanho do conjunto de treinamento seria um passo justificado. A escolha do valor médio móvel do futuro imediato como o valor de saída do NN & # 8217; s parece também subóptimo para mim. Os valores da taxa real de 5, 10 ou 20 barras antes do ponto de previsão seriam mais interessantes para considerações práticas.
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14 Respostas para 'Usar Redes Neurais Recorrentes no Forex & # 8221;
Estou tentando replicar uma RNN como eu vi neste artigo para minha tese.
Como eu poderia calcular o valor aproximado previsto a partir da média móvel prevista?
Ou como eu poderia obter algumas informações relevantes do MA previsto?
27 de janeiro de 2015 às 10h06.
Cálculo do valor próximo de um valor de MA previsto é bastante simples na verdade. Considerando MA de 5 períodos. Você já possui 4 valores de fechamento anteriores, então você apenas adiciona-os e obtenha o valor C sum4. Então, calcule o fechamento previsto: 5 e vezes; MA & # 8211; C sum4.
Obrigado Andriy pela sua resposta :)
Na verdade, o problema é que minha média móvel prevista é bastante semelhante graficamente ao MA real (65% a 70% de previsão correta de incremento ou diminuição de MA em 4 anos).
Mas quando eu transformo MA em valor aproximado (com sua fórmula), a previsão correta de sinal de valor próximo tende a 50%.
Esta é a previsão MA (previsão vermelha, azul real)
Esta é a previsão do baixo valor aproximado (previsão vermelha, real fechada azul)
Obrigado pela ajuda :)
27 de janeiro de 2015 às 15h11.
Aparentemente, isso significa que o método prevê MA desconsiderando os valores de Close atuais. Você pode ter um conjunto infinito de Closes que resultará no mesmo valor MA.
Então, agora, não tenho certeza se isso pode ajudá-lo a negociar com sucesso.
Oi. Eu tenho feito tentativas independentes para reproduzir as experiências deste artigo. Eu mantive um diário de minhas experiências no meu blog:
Há algum tempo, eu também escrevi um artigo sobre uma variação que fiz das experiências originais do Kuperin & # 8217;
Eu também tenho algumas críticas sobre a qualidade dos resultados mostrados no artigo. Eu realmente obtive melhor & # 8220; R quadrado & # 8221; pontuações usando um método de predição trivial. Eu descrevo este método aqui:
Meu método de predição trivial supera facilmente a rede neural de Kuperin, quando avaliada pelos mesmos padrões mostrados no artigo.
1 de julho de 2015 às 12:07 horas.
Por sinal, há um artigo Springer publicado sobre o mesmo método que Kondratenko e Kuperin usam no deles. É também co-autor de Kuprin. Eu li o artigo, e não há nada que você não encontraria em & # 8221; Usando Redes Neurais Recorrentes para Previsão de Forex & # 8221 ;. Em qualquer caso, há menos detalhes:
Obrigado por compartilhar sua pesquisa em tão grande detalhe! Essa foi uma leitura muito perspicaz. Agora me sinto inspirado para fazer mais pesquisas sobre NNs e algoritmos de previsão. Também é bom ver o código compartilhado & # 8211; muitos desenvolvedores não fazem isso.
Você é muito bem-vindo, Sr. Moraru. Eu tento seguir as 4 liberdades do software de código aberto. Então, sinta-se livre para baixar, ler e modificar o código.
Eu escrevi um monte de scripts C e bash para este projeto, mas eu não comentei os arquivos de origem corretamente. Se você tiver dificuldade em entender o que está acontecendo no código, não hesite em me enviar um e-mail com quaisquer perguntas.
Eu acho que o trabalho da Kuperin na previsão financeira usando SRNs é muito inovador. Mas porque é tão vanguardista, pode vir com algumas peculiaridades. Eu tentei muitas coisas diferentes para tentar chegar a um ponto em que eu poderia usá-lo para prever vantajosamente as tendências do mercado. Mas acredito que são necessárias mais pesquisas.
Há relativamente poucas pesquisas sendo realizadas hoje em redes neurais recorrentes, então eu acho que pode demorar um pouco antes de vermos resultados excitantes sobre o assunto. Mas essa é apenas minha opinião pessoal.
Kuperin afirma que ele pode prever cerca de 80% dos sinais de incremento. Isn & # 8217; t que é suficiente para negociação rentável?
15 de setembro de 2015 às 15:57 horas.
Depende de que tipo de sinais de incremento ele possa prever. Se a chance de 80% de ganhar 1 ponto vs. 20% de chance de perder 5 pontos, não é lucrativo.
Como se verifica, prever sinais de incremento com 80% de precisão não é tão difícil.
I & # 8217; d sugere que você tente a seguinte experiência:
Pegue qualquer conjunto de dados da história da taxa de câmbio e tire alguns subconjuntos dele. Agora, execute o seguinte algoritmo de previsão trivial nesses subconjuntos:
Para cada sinal de incremento no subconjunto, preveja que terá a mesma direção que o sinal de incremento anterior.
Você notará que apenas por pura sorte, alguns (muitos) de seus subconjuntos resultarão em 80% de previsões corretas.
A rede neural de Kuperin usa um valor de taxa de câmbio de um dia anterior para prever o valor do dia ao lado dele. Sua rede neural também poderia simplesmente estar cuspindo previsões com um valor próximo ao valor do dia anterior (a partir da entrada n. ° 8217; s). Isso deve ser suficiente para produzir uma taxa de sucesso de 80% para alguns subconjuntos de dados.
Kuperin et al apenas tentaram seu algoritmo com muito poucos subconjuntos. Talvez eles fizessem algo parecido com o experimento sugerido aqui, e cerejeira - coloquei os subconjuntos mais propensos a produzir proporções favoráveis de R-quadrado e incremento de sinal, de modo que os números ficassem bem no papel.
Apenas para reiterar: eu mesmo realizei esse experimento. Não o testei para os sinais de incremento. Mas eu tenho os resultados do R-quadrado. Acontece que muitos subconjuntos mostram um R-quadrado superior a 0,6 (que é o melhor que Kuperin et al obteve), ao usar meu método de predição trivial:
Desculpe: o melhor que eles conseguem é algo em torno de 0,69. Bem: eu alcanço 0,74, e eu nem uso uma rede neural. Eu apenas prevejo: O valor de # 8220; Tomorrow será o mesmo que hoje e # 8221; em um monte de subconjuntos de dados, e meus resultados de R-quadrados variam de 0,3 a 0,74.
Seria interessante ver o que sua rede neural obtém quando testado contra um conjunto de dados em que meu método trivial obtém uma baixa pontuação R-quadrado, como 0,3. Eu suspeitava que sua rede neural ganhasse com qualquer coisa muito maior. Caso existam.
Claro, Kuperin et al não compartilharam nenhum código ou conjunto de dados. Então, acho que iremos nos perguntar.
Ah, e mais uma coisa: Kuperin não preveja o sinal de incremento para a taxa de câmbio em si, mas para a média móvel da taxa de retorno logarítmica.
Isso torna ainda mais provável que o sinal de incremento do dia anterior seja o mesmo que o sinal para o próximo dia, porque a média móvel realmente suaviza as flutuações da taxa de retorno.
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