神經網路

Python 金融 Machine Learning

Nathan George

Data Science Professor

GPU 摩爾定律

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神經網路的潛力

神經網路具備：

  • 非線性
  • 變數交互作用
  • 可自訂性
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基本神經網路示意圖

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含基本數學的網路圖

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神經網路數學

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活化函式神經網路示意圖

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活化函式

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損失函式

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前向傳播

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反向傳播

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keras 與 tensorflow 標誌

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用 keras 實作神經網路

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
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用 keras 實作神經網路

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense


model = Sequential()

model.add(Dense(50,
                input_dim=scaled_train_features.shape[1],
                activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
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訓練模型

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
history = model.fit(scaled_train_features, 
                    train_targets, 
                    epochs=50)
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plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('loss:' + str(round(history.history['loss'][-1], 6)))
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('loss')
plt.show()

損失曲線

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檢查效能

from sklearn.metrics import r2_score

# calculate R^2 score
train_preds = model.predict(scaled_train_features)
print(r2_score(train_targets, train_preds))

0.4771387560719418
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視覺化效能

# plot predictions vs actual
plt.scatter(train_preds, train_targets)
plt.xlabel('predictions')
plt.ylabel('actual')
plt.show()

預測對實際

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動手做一個神經網路！

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