Нейронные Сети В этой книге, основанной на курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса. Наш опыт свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ. Эта книга писалась с целью восполнить этот пробел. Поэтому основное внимание здесь уделяется описанию принципов нейросетевой обработки данных, их потенциальных возможностей и преимуществ, а также подробному разбору нескольких конкретных применений. Упор делается на концептуальной стороне дела, а не на описании конкретных алгоритмов. Главная задача книги - научить читателя"видеть" нейросетевые постановки задач в его повседневной работе, помочь ему автоматизировать рутинную обработку сложной многофакторной информации с помощью современного математического аппарата - искусственных нейронных сетей. Хотя мы старались избегать математических выкладок и, по возможности, упростить изложение, хотелось бы заранее предупредить, что материал этой книги рассчитан на достаточно подготовленного читателя - как минимум студента старших курсов. Наш"идеальный" читатель -студент, научный работник, финансовый аналитик, консультант, брокер или просто бизнесмен, желающий повысить эффективность своего бизнеса путем более вдумчивой работы с доступной ему информацией. Что же это такое - естественные нейронные сети?

Книги про нейросети

Введение Для решения задачи выбора оптимальных параметров технических систем существует несколько хорошо зарекомендовавших себя методов. Основная особенность данных методов состоит в том, что конструктор по результатам численных экспериментов выбирает наилучший вариант, основываясь на своем опыте. При этом конструктор имеет возможность в интерактивном режиме учитывать неформализуемые критерии качества системы.

Проиллю стрировано применение в экономике, финансах и бизнесе методами теории .. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его при-.

Экспериментальные исследования программного обеспечения автоматизированной системы прогнозирования временных рядов. Функциональная схема программного обеспечения автоматизированной системы прогнозирования временных рядов. Экспериментальные исследования автоматизированной системы прогнозирования. Перспективы развития автоматизированных систем прогнозирования социально-экономических процессов.

Выводы по четвертой главе. Введение год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Фигурин, Алексей Леонидович Актуальность работы. Эффективное управление предприятием, отраслью, регионом невозможно без решения проблем прогнозирования изменений важнейших показателей, описывающих ту или иную социально-экономическую систему. Происходящие процессы, как правило, можно отнести к классу случайных процессов. При этом значительное количество факторов, влияющих на них, затрудняет поиск имеющих место закономерностей, а следовательно, и нахождение правильного прогноза.

В настоящее время разработано немало программных продуктов, обеспечивающих прогнозирование различных временных рядов [30]. Однако можно выделить, по крайней мере, ряд существенных недостатков, которые ограничивают применение этих программ в реальной жизни.

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе 1. Нейрокомпьютеры частенько попадают в заглавия газет. Что как бы различает обработку данных в мозге и в как бы современных компах?

А.А. Ежов, С.А. Шумский. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. –. 5. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко.

Таким образом, исследование искусственных нейронных сетей, побудило обратиться к работам Лагранжа и взглянуть на них с другой точки зрения. Но перцептрон Розенблатта и многослойный перцептрон обучаемый по алгоритму обратного распространения ошибки достаточно разные модели нейросетей, которые специфичны для разного рода задач. Различие задач хорошо видно с математической точки зрения. Требование безошибочности разделяющего правила на обучающей выборке в случае с перцептроном Розенблатта принципиально отличается от критериев оптимальности в случае многослойного перцептрона.

Если взять за основу при построении гиперплоскости, разделяющей классы, отсутствие ошибок на обучающей выборке, то чтобы удовлетворить этому условию, придётся решать систему линейных неравенств. А скорость обучения стала одним из главных критериев пригодности нейронной сети, наравне и даже более важным, чем критерий точности сделанных прогнозов. Поэтому далее будет показано как с помощью перцептрона можно построить систему с достаточно точным прогнозом, и отдельно какими модификациями можно увеличить скорость обучения перцептрона.

Практическое применение перцептрона[ править править код ] Здесь будет показаны только основы практического применения перцептрона, на двух различных задачах. Задача прогнозирования требует высокой точности, а задача управления агентами высокой скорости обучения. Поэтому, рассматривая эти задачи, можно полноценно ознакомиться с возможностями перцептрона, но этим далеко не исчерпываются варианты использования перцептрона.

Любое практическое применение перцептрона предполагает введение больше одного -элемента.

Нейросети,как их освоить с чего начать? - страница 3

Сообщение было отмечено как решение Решение Ежов, Шумский"Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе". Наверно, до сих пор лучшее из популярных введений хотя необязательно начинать читать именно с такого простого уровня - он плох тем, что почти не даёт хороших рецептов для избегания проблем в реальной работе. Далее - Осовский"Нейронные сети для обработки информации" более подробная и более математическая книга.

Ещё более подробная и более математическая - Хайкин"Нейронные сети. Но и Осовского, и Хайкина можно будет пропустить, если быстро выберете более специфическое направление интереса и затем не будете от него отвлекаться на другие виды нейросетей. Например, по самоорганизующимся сетям надо будет читать наконец-то переведённую на русский книгу Кохонена"Самоорганизующиеся карты" при первом чтении можно будет пропускать сложные формулы, воспринимая лишь идеи - так как не всегда нужно будет самому програмировать всё с нуля, можно взять готовую нейропрограмму и при работе с ней использовать вычитанные из книги методические рекомендации по решению задач и интерпретации результатов.

Применение современных информационных технологий для решения задач учитывать, что люди, ответственные за принятие решений в бизнесе и . Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и.

Нейронные сети Хопфилда . . Электронная версия находится здесь. Обобщённая модель Хопфилда и статфизический подход: Всероссийская научно-техническая конференция. Сборник научных трудов, ч. Оценка значимости входов .

Нейрокомпьютерные системы

Методы мягких вычислений позволяют создавать практические средства построения интеллектуальных систем. Данный курс дает представление о достоинствах нейронных сетей, нечеткой логики, генетических алгоритмов и программ. Студенты получат необходимые знания о том, как применить вышеуказанные методы к конструированию конкретных приложений. Нейронные сети способны обучаться распознаванию образов, пониманию речи, предсказанию погоды и управлению системами различной сложности.

Информационно-интеллектуальные системы в бизнесе. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.

Данная процедура называется прямым ходом и служит для вычисления выхода сети. Функционирование обученной сети осуществляется в соответствии с вышеизложенным. Однако при обучении сети требуется проведение процедуры обратного хода, нужной для модификации весовых коэффициентов линий связи на основе вычисленной ошибки выхода сети. Изменение весов линий связи проводится в соответствии со специальным алгоритмом обучения и имеет целью уменьшить ошибку выхода сети.

В данной лабораторной работе будет рассмотрен алгоритм обучения с обратным распространением ошибки. Применение алгоритма обратного распространения для обучения многослойного перцептрона было предложено в г. Румелхартом и с тех пор данная комбинация стала классической и применяется повсеместно для решения самых различных задач[ А. Алгоритм обратного распространения - итеративный градиентный алгоритм, используемый для минимизации функции ошибки выхода сети, то есть разницы между реальным и желаемым выходами сети.

Итак, цель метода — приблизиться или даже достичь глобального минимума на многомерной поверхности ошибки для этого используется алгоритм наискорейшего спуска. Обучение многослойного перцептрона заключается в циклической подаче на вход сети обучающих примеров, для каждого из которых известен требуемый выход сети.

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. А.А. Ежов., С.А. Шумский.

Помимо прочего, эта отрасль обеспечивает значительное количество рабочих мест, а также налоговые отчисления в бюджеты всех уровней. Также, не стоит забывать, что рынок фармацевтических средств является одним из наиболее социально-значимых и приоритетным для государства. В связи с этим присутствие государства здесь более ощутимо, нежели на других рынках. За последние пять лет не появилось ни одного крупного производителя, которые попытался как-либо захватить часть рынка того или иного препарата.

Более того, годы были годами глобализации, несколько крупнейших мировых производителей например - и объединились, с целью минимизации затрат на исследования и производство. Российский производственный сектор и так основательно отставший за годы экономических потрясений и неурядиц все более и более теряет свои позиции.

На странице библиотеки представлен файл DJVU с Ежов А.А., Шумский С.А. - Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе ()(ru).

Имя пользователя или адрес электронной почты Ассоциативная память — применение сетей Хемминга для нечеткого поиска Методология 0 комментариев Версия для печати Принцип работы памяти у компьютера Фон-Неймановской архитектуры и человека принципиально отличаются друг от друга. Компьютер используется для поиска информации адрес, а человек ассоциации. Поэтому, если вы знаете, где искать информацию, компьютер найдет ее быстро, но если не знаете, то придется все перебирать.

Хорошо еще, если данные не искажены. Вероятно, более"качественная" если можно так выразиться память человека позволяет при гораздо меньших вычислительных возможностях лучше анализировать. Принципиальную ограниченность современных компьютеров можно обойти при помощи различного рода систем ассоциативной памяти, например, сетей Хемминга. Принципы работы сетей Хемминга Алгоритм работы базируется на определении Хеммингово расстояния.

Возможности и ограничения перцептронов

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. Ответственность за продажу аккаунта лежит исключительно на продавце. Ответственность за возможное нарушение пользовательского соглашения с издателем лежит исключительно на продавце. Торговая площадка е допускает публикацию незаконного контента на страницах ресурса.

В целях противодействия нарушению авторских прав и права собственности, а также исключения необоснованных обвинений в адрес администрации сайта о пособничестве такому нарушению, администрация торговой площадки :

Основная задача нейрокомпьютеров — обработка образов, основанная на обучении, — та же, что и у сравнительно недавно, но быстро нашли применение в задачах управления и планирования. .. 2 Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе / Под ред. проф.

Нейропрогнозирование финансовых временных рядов и построение прибыльной торговой стратегии Новизна проблематики состоит в анализе финансовой динамики нейросетевыми методами в комбинации с подходами, развитыми в эконофизике. Нейросетевой подход к анализу и прогнозированию финансовых временных рядов, использованный в статье, основывается на парадигме теории сложных систем и ее применимости к анализу финансовых рынков [см.: Использованный нами подход является оригинальным и отличается от подходов других авторов [см.: При выборе архитектуры сети и способа прогнозирования мы проводили глубокую предварительную обработку данных, используя методы теории сложных систем: В настоящей работе мы не описываем этапов и методов этой предварительной обработки данных.

Однако предварительный анализ позволил оптимизировать параметры нейросети, определить горизонт прогноза и провести сравнение качества предсказаний для временных рядов из различных секторов финансового рынка. В частности, для сравнения качества предсказания различных финансовых рядов нейросетью одной и той же архитектуры мы нормировали исходные данные к одинаковой дисперсии.

Исследуемые в статье проблемы, непосредственно касающиеся деятельности профессионалов финансовых рынков, тесно связаны с задачами менеджмента организаций, как оперативными, так и стратегическими, поскольку принятие решений корпоративными менеджерами зависит от понимания ими перспектив изменения хозяйственной в частности, финансовой среды [см.

Постановка задачи нейросетевого анализа Рассмотрим динамические процессы на валютном, денежном, капитальном рынках в краткосрочные периоды, прогнозируя дневную динамику методами нейронных сетей [ , , , ; - , ; , ; , ; , , , ]. Анализируемые инструменты для международных финансовых рынков — это фьючерсы: Анализируемые инструменты российского финансового рынка — это: Цель данного исследования — показать, что нейронные сети способны находить скрытые динамические закономерности в данных, на которых они обучаются, и на этой основе прогнозировать динамику, статистически оценивая результаты прогноза.

Следует отметить, что хорошо обученнаянейронная сеть часто находит в данных закономерности, не доступные человеку-аналитику.

А. А. Ежов

Нейросистемы и нейрокомпьютинг ученица 8а1 Федосеева Любовь Нейрокомпьютинг - это научное направление, занимающееся разработкой вычислительных систем шестого поколения - нейрокомпьютеров, которые состоят из большого числа параллельно работающих простых вычислительных элементов нейронов. Элементы связаны между собой, образуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требуют внешнего управления.

Большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивают высокое быстродействие.

Математика Neural А.А. Ежов С.А. Шумский R djvu Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе.

Цель, задачи и предмет дисциплины Требования к уровню освоения содержания дисциплины Объем дисциплины и виды учебной работы Распределение часов по темам и видам учебной работы Содержание и методология проведения практических занятий Цель и задачи практической работы Общие положения и начальные условия для выполнения практической работы 13 5.

Оформление отчета по результатам практических занятий Порядок защиты итогового отчета Задания для самостоятельной работы студентов Виды и содержание самостоятельной работы студентов Задания для самостоятельной подготовки

Ежов А. А. , Шумский С. А. - Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (1998)( )

Структура выпускаемой ими продукции приведена на диаграмме: Рисунок 1 — Виды режущего инструмента, производимые инструментальной отраслью России Кроме того, производители инструментов изготавливают различные виды технологической оснастки, включая штампы, пресс-формы, разнообразные приспособления для выполнения тех или иных технологических операций. К отдельной группе предприятий относятся заводы по изготовлению медицинского инструмента.

Следует отметить, что в структуре инструментальной отрасли доля предприятий по выпуску специальных видов инструмента весьма ограничена.

Ежов, А. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе [Текст] / А. А. Шумский, С.А. Байесова регуляризация обучения [Текст] // Научная.

Классификация и снижение размерности. финансы и статистика, Основы моделирования и первичная обработка данных. Формулы Карлемана в комплексном анализе. Введение в многомерный статистический анализ. Нейронные сети на персональном компьютере. Труды 12 Международной конференции по нейрокибернетике.