Mạng Neural là gì?

Mạng Neural là gì?

Mạng neural là một chuỗi các thuật toán cố gắng nhận diện các mối quan hệ cơ bản trong một bộ dữ liệu thông qua một quá trình mô phỏng cách hoạt động của não người. Theo đúng nghĩa đen, mạng neural ám chỉ đến các hệ thống neuron, có thể là tự nhiên hoặc nhân tạo.

Mạng thần kinh có thể thích nghi với các đầu vào thay đổi; do đó mạng tạo ra kết quả tốt nhất có thể mà không cần thiết phải thiết kế lại tiêu chí đầu ra. Khái niệm về mạng thần kinh, có nguồn gốc trong trí tuệ nhân tạo, đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong việc phát triển các hệ thống giao dịch.

Những điểm chính cần lưu ý

Hiểu về Mạng thần kinh

Mạng thần kinh, trong thế giới tài chính, hỗ trợ trong việc phát triển các quy trình như dự báo chuỗi thời gian, giao dịch theo thuật toán, phân loại chứng khoán, mô hình hóa rủi ro tín dụng, và xây dựng các chỉ số chủ quyền và phái sinh giá.

Một mạng thần kinh hoạt động tương tự như mạng thần kinh của não người. Một 'neuron' trong mạng thần kinh là một hàm toán học thu thập và phân loại thông tin theo một kiến trúc cụ thể. Mạng có nhiều đặc điểm giống với các phương pháp thống kê như phù hợp đường cong và phân tích hồi quy.

Một mạng thần kinh chứa các lớp nút được kết nối với nhau. Mỗi nút được gọi là perceptron và tương tự như một hồi quy tuyến tính đa biến. Perceptron đưa tín hiệu được sản xuất bởi hồi quy tuyến tính đa biến vào một hàm kích hoạt có thể là phi tuyến.

Lịch sử của Mạng thần kinh

Mặc dù khái niệm về các máy tính tích hợp có thể suy nghĩ đã tồn tại từ nhiều thế kỷ trước, những bước tiến lớn nhất về mạng thần kinh đã diễn ra trong 100 năm qua. Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts từ Đại học Illinois và Đại học Chicago đã xuất bản 'Một bộ logic của những ý tưởng hiện có trong hoạt động thần kinh'. Nghiên cứu phân tích cách não có thể tạo ra các mẫu phức tạp và có thể được đơn giản hóa xuống thành một cấu trúc logic nhị phân chỉ với các kết nối true/false.

Frank Rosenblatt từ Cornell Aeronautical Labratory đã được ghi nhận với việc phát triển perceptron vào năm 1958. Nghiên cứu của ông giới thiệu trọng số vào công việc của McColloch và Pitts, và Rosenblatt đã sử dụng công việc của mình để chứng minh làm thế nào một máy tính có thể sử dụng mạng thần kinh để phát hiện hình ảnh và đưa ra suy luận.

Mặc dù có một khoảng thời gian ít nghiên cứu (chủ yếu là do thiếu vốn) trong những năm 1970, Paul Werbos thường được ghi nhận với đóng góp chính trong thời gian này trong luận án tiến sĩ của mình. Sau đó, Jon Hopfield đã trình bày Hopfield Net, một bài báo về mạng thần kinh tái phát hiện vào năm 1982. Ngoài ra, khái niệm về backpropagation lại trỗi dậy, và nhiều nhà nghiên cứu bắt đầu hiểu tiềm năng của nó đối với mạng neural.

Gần đây nhất, các dự án mạng thần kinh cụ thể hơn đang được tạo ra cho mục đích trực tiếp. Ví dụ, Deep Blue, được phát triển bởi IBM, đã chinh phục thế giới cờ vua bằng cách đẩy khả năng của máy tính để xử lý các phép tính phức tạp. Mặc dù được công chúng biết đến với việc đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, những loại máy tính này cũng được sử dụng để khám phá thuốc mới, nhận diện xu hướng thị trường tài chính và thực hiện các phép tính khoa học khổng lồ.

Mạng Perceptron Đa Tầng

Trong một mạng perceptron đa tầng (MLP), các perceptron được sắp xếp thành các lớp kết nối. Lớp đầu vào thu thập các mẫu đầu vào. Lớp đầu ra có phân loại hoặc tín hiệu đầu ra mà các mẫu đầu vào có thể ánh xạ tới. Ví dụ, các mẫu có thể bao gồm một danh sách các chỉ số kỹ thuật về một chứng khoán; các đầu ra tiềm năng có thể là 'mua', 'giữ' hoặc 'bán'.

Các lớp ẩn điều chỉnh các trọng số đầu vào cho đến khi sai số của mạng neural là tối thiểu. Giả thuyết rằng các lớp ẩn ngoại suy các đặc điểm nổi bật trong dữ liệu đầu vào có sức mạnh dự đoán đối với các đầu ra. Điều này mô tả việc trích xuất đặc trưng, thực hiện một tiện ích tương tự các kỹ thuật thống kê như phân tích thành phần chính.

Các Loại Mạng Thần Kinh

Mạng Thần Kinh Lan Truyền Tiến

Mạng thần kinh lan truyền tiến là một trong những loại mạng thần kinh đơn giản hơn. Nó truyền tải thông tin theo một hướng thông qua các nút đầu vào; thông tin này tiếp tục được xử lý theo hướng duy nhất này cho đến khi đạt được chế độ đầu ra. Mạng thần kinh lan truyền tiến có thể có các lớp ẩn cho chức năng, và loại mạng này thường được sử dụng cho các công nghệ nhận diện khuôn mặt.

Mạng Thần Kinh Tái Phát

Một loại mạng thần kinh phức tạp hơn, mạng thần kinh tái phát lấy đầu ra của một nút xử lý và truyền lại thông tin vào mạng. Điều này dẫn đến 'học' lý thuyết và cải thiện của mạng. Mỗi nút lưu trữ quá trình lịch sử, và các quá trình lịch sử này được tái sử dụng trong tương lai trong quá trình xử lý.

Điều này trở nên đặc biệt quan trọng đối với các mạng mà dự đoán không chính xác; hệ thống sẽ cố gắng học hỏi tại sao kết quả đúng đã xảy ra và điều chỉnh một cách phù hợp. Loại mạng thần kinh này thường được sử dụng trong các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói.

Mạng Thần Kinh Gập Ghềnh

Mạng thần kinh tích chập, còn được gọi là ConvNets hoặc CNNs, có nhiều lớp trong đó dữ liệu được phân loại. Các mạng này bao gồm lớp đầu vào, lớp đầu ra và một số lớp tích chập ẩn ở giữa. Các lớp tạo ra bản đồ đặc trưng ghi lại các vùng của một hình ảnh được phân tích chi tiết hơn cho đến khi tạo ra đầu ra có giá trị. Các lớp này có thể được gộp lại hoặc kết nối hoàn toàn, và các mạng này đặc biệt có lợi cho các ứng dụng nhận diện hình ảnh.

Mạng Thần Kinh Deconvolutional

Mạng thần kinh Deconvolutional đơn giản là làm việc ngược lại so với mạng thần kinh tích chập. Ứng dụng của mạng là phát hiện các mục đã được nhận diện là quan trọng trong mạng thần kinh tích chập. Những mục này có thể đã bị loại bỏ trong quá trình thực thi của mạng thần kinh tích chập. Loại mạng thần kinh này cũng được sử dụng rộng rãi cho phân tích hoặc xử lý hình ảnh.

Mạng Thần Kinh Modul

Mạng thần kinh Modul bao gồm nhiều mạng hoạt động độc lập với nhau. Các mạng này không tương tác với nhau trong quá trình phân tích. Thay vào đó, các quá trình này được thực hiện để cho phép các quá trình tính toán phức tạp và tinh vi được thực hiện hiệu quả hơn. Tương tự như các ngành công nghiệp modul khác như bất động sản modul, mục tiêu của sự độc lập của mạng là để mỗi mô-đun chịu trách nhiệm cho một phần cụ thể của bức tranh tổng thể lớn hơn.

Ứng Dụng Của Mạng Thần Kinh

Mạng thần kinh được sử dụng rộng rãi, với các ứng dụng trong các hoạt động tài chính, kế hoạch doanh nghiệp, giao dịch, phân tích kinh doanh và bảo trì sản phẩm. Mạng thần kinh cũng đã được áp dụng rộng rãi trong các ứng dụng doanh nghiệp như dự báo và nghiên cứu thị trường, phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro.

Một mạng thần kinh đánh giá dữ liệu giá và khám phá các cơ hội để đưa ra quyết định giao dịch dựa trên phân tích dữ liệu. Các mạng này có thể phân biệt được các phụ thuộc phi tuyến tính tinh tế và các mẫu mà các phương pháp phân tích kỹ thuật khác không thể. Theo nghiên cứu, độ chính xác của các mạng thần kinh trong việc dự đoán giá cổ phiếu khác nhau. Một số mô hình dự đoán giá cổ phiếu đúng từ 50 đến 60% thời gian. Tuy nhiên, người khác cho rằng cải thiện hiệu quả 10% là điều mà một nhà đầu tư có thể mong muốn từ một mạng thần kinh.

Đặc biệt đối với tài chính, mạng thần kinh có thể xử lý hàng trăm nghìn bit dữ liệu giao dịch. Điều này có thể dịch ra một sự hiểu biết tốt hơn về khối lượng giao dịch, phạm vi giao dịch, tương quan giữa tài sản hoặc đặt kỳ vọng về biến động cho các đầu tư cụ thể. Với con người có thể không thể hiệu quả xử lý hàng năm dữ liệu (đôi khi được thu thập xuống các khoảng thời gian giây), mạng thần kinh có thể được thiết kế để phát hiện xu hướng, phân tích kết quả và dự đoán di chuyển giá trị tài sản trong tương lai.

Ưu điểm và Nhược điểm của Mạng Thần Kinh

Ưu điểm của Mạng Thần Kinh

Mạng thần kinh có thể hoạt động liên tục và hiệu quả hơn con người hoặc các mô hình phân tích đơn giản khác. Mạng thần kinh cũng có thể được lập trình để học từ các đầu ra trước đó để xác định kết quả tương lai dựa trên sự tương đồng với các đầu vào trước đó.

Mạng thần kinh sử dụng đám mây dịch vụ trực tuyến cũng có lợi thế trong việc giảm thiểu rủi ro so với các hệ thống dựa vào phần cứng công nghệ cục bộ. Ngoài ra, mạng thần kinh thường có thể thực hiện đồng thời nhiều nhiệm vụ (hoặc ít nhất là phân phối các nhiệm vụ để được thực hiện bởi các mạng modul cùng một lúc).

Cuối cùng, mạng thần kinh đang liên tục mở rộng vào các ứng dụng mới. Trong khi mạng thần kinh lý thuyết ban đầu rất hạn chế về tính ứng dụng vào các lĩnh vực khác nhau, mạng thần kinh ngày nay được áp dụng rộng rãi trong y học, khoa học, tài chính, nông nghiệp hoặc an ninh.

Nhược điểm của Mạng Thần Kinh

Mặc dù mạng thần kinh có thể dựa vào các nền tảng trực tuyến, vẫn cần có một thành phần phần cứng để tạo ra mạng thần kinh. Điều này tạo ra một rủi ro vật lý cho mạng thần kinh dựa trên các hệ thống phức tạp, yêu cầu thiết lập và bảo trì vật lý tiềm năng.

Mặc dù sự phức tạp của mạng thần kinh là một điểm mạnh, điều này có thể có nghĩa là mất vài tháng (nếu không phải lâu hơn) để phát triển một thuật toán cụ thể cho một nhiệm vụ cụ thể. Ngoài ra, có thể khó để phát hiện bất kỳ lỗi hay thiếu sót nào trong quá trình, đặc biệt là nếu kết quả là ước tính hoặc phạm vi lý thuyết.

Mạng thần kinh cũng có thể khó để kiểm định. Một số quy trình mạng thần kinh có thể cảm thấy 'như một hộp đen' nơi đầu vào được nhập vào, các mạng thực hiện các quy trình phức tạp và kết quả được báo cáo. Cũng có thể khó cho cá nhân phân tích các điểm yếu trong quá trình tính toán hoặc quá trình học của mạng nếu mạng thiếu tính minh bạch chung về cách một mô hình học từ hoạt động trước đó.

Mạng Thần Kinh

Các thành phần của Mạng Thần Kinh là gì?

Mạng Thần Kinh Sâu là gì?

Có những gì là 3 thành phần của một Mạng Thần Kinh?

Điểm Cần Lưu Ý

Mạng thần kinh là các hệ thống tích hợp phức tạp có thể thực hiện phân tích sâu hơn và nhanh hơn năng lực của con người. Có nhiều loại mạng thần kinh khác nhau, thường phù hợp nhất cho các mục đích và kết quả mục tiêu khác nhau. Trong tài chính, mạng thần kinh được sử dụng để phân tích lịch sử giao dịch, hiểu sự di chuyển của tài sản và dự đoán kết quả thị trường tài chính.