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Séance de cours

Réseaux d'approvisionnement en énergie

Dans cours

FIN-407: Machine learning in finance

This course aims to give an introduction to the application of machine learning to finance, focusing on the problems of portfolio optimization, return prediction, and textual analysis. A particular focus will be on deep learning and the practical details o ...

Description

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des réseaux d'avant-garde, y compris la structure des réseaux neuronaux, les objectifs de formation, les fonctions d'activation, l'optimisation des descentes de gradient, la rétropropagation et les défis de la disparition et de l'explosion des gradients. Il explore également l'application des réseaux d'alimentation en avant dans les prévisions de séries chronologiques, les prévisions de volatilité et la prévisibilité du retour d'obligations à l'aide de techniques d'apprentissage automatique.

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Enseignant·e

Semyon Malamud

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Réseau de neurones artificiels

Concepts associés (32)

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Réseau de neurones à propagation avant

Un réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.

Vanishing gradient problem

In machine learning, the vanishing gradient problem is encountered when training artificial neural networks with gradient-based learning methods and backpropagation. In such methods, during each iteration of training each of the neural networks weights receives an update proportional to the partial derivative of the error function with respect to the current weight. The problem is that in some cases, the gradient will be vanishingly small, effectively preventing the weight from changing its value.

Réseau neuronal convolutif

En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

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Séances de cours associées (46)

Perceptron multicouche : formation et optimisation

Explore le modèle de perceptron multicouche, la formation, l'optimisation, le prétraitement des données, les fonctions d'activation, la rétropropagation et la régularisation.

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Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.

Réseaux neuronaux convolutionnels

Couvre les réseaux neuronaux convolutionnels, y compris les couches, les stratégies de formation, les architectures standard, les tâches comme la segmentation sémantique, et les astuces d'apprentissage profond.

Réseaux de neurones récurrents: formation et défis

Discute des réseaux neuronaux récurrents, de leurs défis de formation et de solutions telles que les LSTM et les GRU.

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