Pelaksanaan model rangkaian saraf C++ dalam kecerdasan buatan kewangan

C++ sesuai untuk melaksanakan rangkaian saraf kerana prestasi cemerlang dan pengurusan ingatannya. Model rangkaian saraf boleh dibina menggunakan pustaka rangkaian saraf seperti TensorFlow atau Eigen, termasuk lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Rangkaian saraf dilatih melalui algoritma perambatan belakang, yang melibatkan perambatan ke hadapan, kerugian pengkomputeran, perambatan belakang dan kemas kini berat. Dalam kes praktikal ramalan harga saham, anda boleh menentukan data input dan output, mencipta rangkaian saraf, dan menggunakan fungsi ramalan untuk meramalkan harga saham baharu.

C++ pelaksanaan model rangkaian saraf dalam kecerdasan buatan kewangan

Pengenalan

Rangkaian saraf ialah bahagian penting dalam kecerdasan buatan kewangan dan digunakan untuk meramalkan arah aliran pasaran, mengoptimumkan portfolio pelaburan dan mengesan penipuan. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk melaksanakan dan melatih model rangkaian saraf dan menyediakan kes praktikal.

C++ dan Perpustakaan Rangkaian Neural

C++ sangat sesuai untuk melaksanakan rangkaian saraf kerana prestasi tinggi dan keupayaan pengurusan memori. Terdapat pelbagai perpustakaan rangkaian saraf C++ yang tersedia, seperti:

• TensorFlow
• PyTorch
• Eigen

Pembinaan Model Rangkaian Neural

Lapisan input, model rangkaian saraf tersembunyi dan keluaran. Setiap lapisan terdiri daripada neuron yang menggunakan pemberat dan bias untuk melakukan transformasi linear pada input. Hasilnya kemudian dihantar ke fungsi pengaktifan seperti ReLU atau sigmoid.

Melatih Rangkaian Neural

Rangkaian saraf dilatih melalui algoritma perambatan belakang. Proses ini melibatkan:

1. Rambatan ke hadapan: Input dihantar melalui model, dan output dikira.
2. Kira kerugian: Bandingkan output model dengan output yang dijangkakan dan kira nilai fungsi kerugian.
3. Rambatan belakang: Kira kecerunan kerugian berkenaan dengan berat dan berat sebelah.
4. Kemas kini pemberat: Kemas kini pemberat menggunakan algoritma penurunan kecerunan untuk meminimumkan kehilangan.

Kes Praktikal: Ramalan Harga Saham

Pertimbangkan kes praktikal menggunakan model rangkaian saraf untuk meramalkan harga saham. Begini cara melakukannya:

#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;
}

Atas ialah kandungan terperinci Pelaksanaan model rangkaian saraf C++ dalam kecerdasan buatan kewangan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!