Нейросети: создание и оптимизация будущего. Джеймс Девис

от рыночных факторов (например, макроэкономических показателей).

      Решение: Для этой задачи строится нейросеть, которая оценивает разностные данные (рост или падение) – то есть она должна различать положительные и отрицательные значения.

      1. Данные об изменении рынка подаются на входные нейроны.

      2. Нейроны скрытых слоев используют функцию активации tanh, которая нормирует выходные значения от -1 до 1. Благодаря этому сеть может выдать как положительные, так и отрицательные значения, полезные для предсказания роста или падения.

      3. На выходе сеть дает прогноз по изменению цены.

      Особенность: Поскольку tanh учитывает знак значений, он подходит для задач, где важно различать положительные и отрицательные выходные данные, например, изменение цен, температуры или других разностных характеристик. Однако tanh также подвержен затуханию градиентов, но его диапазон шире, чем у сигмоида, и он лучше подходит для данных, которые изменяются в обе стороны.

      Каждая функция активации помогает сети обрабатывать данные по-разному, обеспечивая подходящий баланс между скоростью, стабильностью обучения и интерпретируемостью вывода. Выбор функции зависит от сложности задачи, глубины сети и особенностей данных.

       Обратное распространение ошибки и процесс обучения сети

      Обратное распространение ошибки (backpropagation) – ключевой процесс, используемый для обучения нейронных сетей. Он начинается с того, что сеть выдает какой-то результат, который затем сравнивается с эталонным (правильным) значением. После этого сеть рассчитывает, насколько велика ошибка между предсказанием и реальным результатом.

      Процесс обратного распространения заключается в том, чтобы передать эту ошибку обратно через сеть, корректируя веса каждого нейрона, чтобы в следующий раз ошибка была меньше. Это делается постепенно, слой за слоем, начиная с последнего (выходного) слоя и продвигаясь к входному. Цель этого процесса – минимизировать суммарную ошибку сети, заставляя её «учиться» лучше соответствовать эталонным данным.

      Для понимания процесса обратного распространения ошибки и обучения сети создадим простую нейронную сеть с использованием библиотеки PyTorch. Эта сеть будет решать задачу бинарной классификации, предсказывая принадлежность к одному из двух классов.

      Задача

      Рассмотрим задачу, где мы классифицируем точки на плоскости в зависимости от их положения относительно заданной прямой. Наша цель – обучить нейронную сеть, которая сможет определить, в какой из двух классов (0 или 1) попадает каждая точка.

      Решение с использованием обратного распространения и процесса обучения

      В этом примере:

      1. Мы создаем простую сеть с двумя полносвязными слоями.

      2. Определяем функцию ошибки (Binary Cross Entropy).

      3. Используем метод обратного распространения для корректировки весов сети на каждом этапе обучения.

      Код решения

      ```python

      import torch

      import torch.nn as nn

      import torch.optim as optim

      import numpy as np

      import