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.pdf845.71 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.