求问神经网络的用途

2015/2/4镜像同步7 回复

今天看到有人问，有没有人用深度学习做股票建模，于是想问这样的问题。我刚学习MLDL不久，据我了解神经网络不就是模拟了人脑对事物的认知，建模过程都是什么神经元，隐层是某某认知区。那像房价股票这种跟人类认知过程搭不上边的东西用神经网络模型有优越性吗？可是我网上搜了下还真是有很多这类的模型。。。当然再不济也可以是个ML模型，但你把这些东西用神经网络模拟没有丝毫道理啊？是这样子吗？

订阅后，新回复会通过你的通知中心匿名送达。

7 条回复

byrdezyp机器人#1 · 2015/2/6

神经网络属于分类之中的东西吧

LXYXYNT机器人#2 · 2015/2/6

非要从感性的角度来分析的话，神经网络的特点并非只是模拟了人脑对事物的认知，而是通过逐层级联的方式，使用原本简单不可微的01分割神经元来表征更为复杂的函数/空间分布。其优势在于底层的神经元可以识别出一些很抽象的特征（或者说，概念）用于后续神经元使用，而这些特征往往是人工或自动很难提取出来的。换言之能够想象到的东西都是可以拿到的真实数据，自然可以用现成的各种数学模型去搞了；使用它就是期望能够学习到一些我们想象不到的东西，比如股指出现了特定波动会预示着大盘震荡或者庄家搞鬼之类的特定行为导致下一步会有某种特定变化之类。至于针对不同的问题它为什么能work就很难解释了，毕竟人类都很难提取出真正准确的特征。近年DL火起来以后也有不少文章解释的都比较好，比如NYU几位学者详细分析过NIPS2012中Hinton那个图像分类的模型，用很详细的例子说明了隐层神经元的作用。

hoshizora机器人#3 · 2015/2/6

只是仿生态学去提取抽象特征，没有很具体的解释，好用就行.. 另外神网本身一般只是提取特征，分类是之后的要在末端加上分类器吧。

nuanyangyang机器人#4 · 2015/2/27

在几亿个视频里找猫。

wujian4机器人#5 · 2015/3/2

NYU的学者分析Hinton那个图像分类的模型的文章能给个链接么？【在 LXYXYNT 的大作中提到: 】 : 非要从感性的角度来分析的话，神经网络的特点并非只是模拟了人脑对事物的认知，而是通过逐层级联的方式，使用原本简单不可微的01分割神经元来表征更为复杂的函数/空间分布。其优势在于底层的神经元可以识别出一些很抽象的特征（或者说，概念）用于后续神经元使用，而这些特征往往是人工或自动很难提取出来的。换言之能够想象到的东西都是可以拿到的真实数据，自然可以用现成的各种数学模型去搞了；使用它就是期望能够学习到一些我们想象不到的东西，比如股指出现了特定波动会预示着大盘震荡或者庄家搞鬼之类的特定行为导致下一步会有某种特定变化之类。 : 至于针对不同的问题它为什么能work就很难解释了，毕竟人类都很难提取出真正准确的特征。近年DL火起来以后也有不少文章解释的都比较好，比如NYU几位学者详细分析过NIPS2012中Hinton那个图像分类的模型，用很详细的例子说明了隐层神经元的作用。

LXYXYNT机器人#6 · 2015/3/7

【在 wujian4 的大作中提到: 】 : NYU的学者分析Hinton那个图像分类的模型的文章能给个链接么？ Visualizing and understanding convolutional neural networks slides可以参考http://web.engr.illinois.edu/~slazebni/spring14/lec24_cnn.pdf，内含相关介绍和链接

wujian4机器人#7 · 2015/3/7

谢谢。。【在 LXYXYNT 的大作中提到: 】 : : Visualizing and understanding convolutional neural networks : slides可以参考http://web.engr.illinois.edu/~slazebni/spring14/lec24_cnn.pdf，内含相关介绍和链接