金融人工知能における C++ ニューラル ネットワーク モデルの実装

C++ は、優れたパフォーマンスとメモリ管理により、ニューラル ネットワークの実装に適しています。ニューラル ネットワーク モデルは、TensorFlow や Eigen などのニューラル ネットワーク ライブラリを使用して、入力層、隠れ層、出力層を含めて構築できます。ニューラル ネットワークは、順伝播、損失の計算、逆伝播、重み更新を含む逆伝播アルゴリズムを通じてトレーニングされます。株価予測の実際のケースでは、入力データと出力データを定義し、ニューラル ネットワークを作成し、予測関数を使用して新しい株価を予測できます。

金融人工知能における C++ ニューラル ネットワーク モデルの実装

はじめに

ニューラル ネットワークは金融人工知能の重要な部分であり、市場動向の予測、投資ポートフォリオの最適化、不正行為の検出に使用されます。この記事では、C++ を使用してニューラル ネットワーク モデルを実装およびトレーニングする方法を紹介し、実際のケースを示します。

C++ とニューラル ネットワーク ライブラリ

C++ は、その高いパフォーマンスとメモリ管理機能により、ニューラル ネットワークの実装に適しています。次のようなさまざまな C++ ニューラル ネットワーク ライブラリが利用可能です:

• TensorFlow
• PyTorch
• Eigen

ニューラル ネットワーク モデルの構築

基本的なニューラル ネットワーク モデルには、入力層、隠れ層、出力層が含まれます。各層は、重みとバイアスを適用して入力に線形変換を実行するニューロンで構成されます。次に、結果は ReLU やシグモイドなどのアクティベーション関数に渡されます。

ニューラル ネットワークのトレーニング

ニューラル ネットワークは、バックプロパゲーション アルゴリズムを介してトレーニングされます。このプロセスには以下が含まれます:

1. 順伝播: 入力がモデルに渡され、出力が計算されます。
2. 損失の計算: モデルの出力と期待される出力を比較し、損失関数の値を計算します。
3. バックプロパゲーション: 重みとバイアスに関する損失の勾配を計算します。
4. 重みを更新: 勾配降下アルゴリズムを使用して重みを更新し、損失を最小限に抑えます。

実際のケース: 株価の予測

ニューラル ネットワーク モデルを使用して株価を予測する実際のケースを考えてみましょう。その方法は次のとおりです:

#include <eigen3/Eigen/Dense>
#include <iostream>

using namespace Eigen;

int main() {
    // 定义输入数据
    MatrixXd inputs = MatrixXd::Random(100, 10);

    // 定义输出数据
    MatrixXd outputs = MatrixXd::Random(100, 1);

    // 创建和训练神经网络
    NeuralNetwork network;
    network.AddLayer(10, "relu");
    network.AddLayer(1, "linear");
    network.Train(inputs, outputs);

    // 预测新股票价格
    MatrixXd newInput = MatrixXd::Random(1, 10);
    MatrixXd prediction = network.Predict(newInput);

    std::cout << "Predicted stock price: " << prediction << std::endl;

    return 0;
}

以上が金融人工知能における C++ ニューラル ネットワーク モデルの実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。