Отрывок: В первую очередь для решения данной задачи нужно получить объем исторических данных. Я использовал библиотеку yfinance для языка Python, так как нейронная сеть спроектирована с использованием этого же языка программирования. После получения исторических данных (я взял акции AAPL) я приступил к выбору функции активации и написанию самой нейронной сети. В качестве функции активации выбрана сигмоида. Библиотека scipy.special содержит сигмоиду. Для работы с многом...
Название : | Исследование алгоритмов обучения нейронных сетей для прогнозирования фондового рынка |
Авторы/Редакторы : | Рязанов А. П. |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Рязанов, А. П. Исследование алгоритмов обучения нейронных сетей для прогнозирования фондового рынка. - Текст : электронный / А. П. Рязанов // XVI Королевские чтения : междунар. молодеж. науч. конф., посвящ. 60-летию полета в космос Ю. А. Гагарина : сб. материалов : 5-7 окт. 2021 г. : в 3 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - 2021. - Т. 1. - С. 496-497 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\471730 |
Ключевые слова: | алгоритмы обучения нейронные сети нейронные сети обучение нейронных сетей машинное обучение функция тренировки сети прогнозирование курса акций прогнозирование фондовых рынков фондовые рынки |
Располагается в коллекциях: | Королевские чтения |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1668-0_2021-496-497.pdf | 845.71 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.