Dodatek C. Konwolucyjne sieci neuronowe
W części III skupiłem się na dwóch standardowych rodzajach sieci neuronowych: gęstych sieciach neuronowych i rekurencyjnych sieciach neuronowych. Zaletą sieci gęstych jest to, że są dobrymi uniwersalnymi narzędziami do aproksymacji. W przykładach uczenia przez wzmacnianie wymienionych w tej książce posługiwałem się gęstymi sieciami neuronowymi do aproksymacji optymalnej strategii działania. Z kolei rekurencyjne sieci neuronowe są zaprojektowane specjalnie do obsługi danych sekwencyjnych, na przykład szeregów czasowych. Dlatego są przydatne na przykład przy prognozowaniu przyszłych wartości w szeregach czasowych z danymi finansowymi.
Konwolucyjne sieci neuronowe to następny często stosowany w praktyce standardowy ...
Get Sztuczna inteligencja w finansach now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
