جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Neural network, multilayer perceptron, activation function؟

يُعرف أيضًا باسم: neural network · multilayer perceptron · activation function

Definition 7.1 Machine Learning for Markets · الفصل 7 — Neural Networks for Noisy Tabular Data

A neural network is a function built by composing parametrised linear maps with fixed nonlinear functions. A multilayer perceptron (MLP) is the fully connected case: z0=xz_0 = x, zl=act(Alzl−1+cl)z_l = \mathrm{act}(A_lz_{l-1} + c_l) for l=1,…,Ll = 1,\dots,L, and fθ(x)=AL+1zL+cL+1f_\theta(x) = A_{L+1}z_L + c_{L+1}, with parameters θ=(Al,cl)l\theta = (A_l, c_l)_l. The activation function act\mathrm{act} is applied coordinate by coordinate; the usual one is relu(u)=max⁡(u,0)\mathrm{relu}(u) = \max(u, 0).

The chapter’s small network (drawn with fewer units than it has): 40 inputs, hidden layers of 32 and 16 units, one output, about 1 850 parameters. The larger network adds a first layer of 64 units.
Figure 7.1. The chapter’s small network (drawn with fewer units than it has): 40 inputs, hidden layers of 32 and 16 units, one output, about 1 850 parameters. The larger network adds a first layer of 64 units.
اقرأ في الفصل →