最近看了本NN在金融领域具体应用的书,在缺少具体模型的非线性优化问题中,NN是已知可行的解决方法之一。
由基因算法训练的NN可以说是一种特殊类型的基因算法(由逆推训练的NN另当别论)。依然无法摆脱基因算法的一个主要局限:无法做结构性的突变,而只能在既定结构下做些参数调整。结果一个NN有效性往往取决于网络拓扑结构怎么设计,还是人工活。
要实现结构性突变的困难在于新的结构(比如新的基因位,新的神经连结)如何被‘理解’和‘执行’。。。
由基因算法训练的NN可以说是一种特殊类型的基因算法(由逆推训练的NN另当别论)。依然无法摆脱基因算法的一个主要局限:无法做结构性的突变,而只能在既定结构下做些参数调整。结果一个NN有效性往往取决于网络拓扑结构怎么设计,还是人工活。
要实现结构性突变的困难在于新的结构(比如新的基因位,新的神经连结)如何被‘理解’和‘执行’。。。
本书探讨了神经网络(NN)在金融领域的应用,特别是在非线性优化问题中。通过基因算法训练的NN可以作为一种特殊的基因算法类型来解决这类问题。然而,这种方法存在局限性,即难以实现结构性突变,网络的有效性很大程度上取决于人工设计的网络拓扑结构。
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