Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»


Е = -( 1п’ + S «,«


Тем самым, появляется возможность регулировать ставку в соответствии с уровнем риска, предсказываемым сетью. Игра с переменными ставками приносит большую прибыль, чем игра с фиксированными ставками. Действительно, если зафиксировать ставку, определив ее по


средней предсказуемости, то скорость роста капитала будет пропорциональна (еУ, тогда как если определять оптимальную ставку на каждом шаге, то — пропорциональна 1) > {а)2.


Использование комитетов сетей


Из-за случайности в выборе начальных значений синаптических весов, предсказания сетей, обученных на одной и той же выборке, будут, вообще говоря, разниться. Этот недостаток (элемент неопределенности) можно превратить в достоинство, организовав комитет нейроэкспертов, состоящий из различных нейросетей. Разброс в предсказаниях экспертов даст представление о степени уверенности этих предсказаний, что можно использовать для правильного выбора стратегии игры.


Легко показать, что среднее значений комитета должно давать лучшие предсказания, чем средний эксперт из этого же комитета. Пусть ошибка i -ого эксперта для значения входа х равна е1 (х). Средняя ошибка комитета всегда меньше среднеквадратичной ошибки отдельных экспертов в силу неравенства Коши:



Причем, снижение ошибки может быть довольно заметным. Так, если ошибки отдельных экспертов не коррелируют друг с другом, т.е. (£1£) = й2>4 , то среднеквадратичная ошибка


комитета из L экспертов в л[Т раз меньше, чем среняя индивидуальная ошибка одного эксперта!



Поэтому, в предсказаниях всегда лучше опираться на средние значения всего комитета Иллюстрацией этого факта служит Рисунок 12.

Рисунок 12. Норма прибыли на последних 100 значениях ряда sp500 при предсказании комитетом из 10 сетей. Выигрыш комитета (кружки) выше, чем выигрыш среднего эксперта. Счет угаданных знаков для комитета

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»