@fluvana

Всем привет!

В качестве дипломной работы решил создать нейронную сеть, которая (теоретически) могла бы прогнозировать курс доллара исходя из новостных статей. Я понимаю, что это в принципе невозможно и результат будет близок к рэндомному, но это же диплом, поэтому результат не так уж и важен Но я хочу попросить совета. Сразу скажу, что про нейронные сети я начал читать буквально пару дней назад, поэтому прошу сильно не кидаться тапками.

Сейчас я спарсил около 147000 статей за 9 лет, выделил ключевые слова, лексически их обработал, убрал на мой взгляд ненужные. Таким образом из 90к ключевых слов у меня получилось примерно 15к.

Что касается нейронных сетей, то я понял только примерный принцип их работы: на вход мы подаем некие данные, на выходе получаем вероятность положительного или отрицательного ответа. По крайне мере, такой принцип был описан в гайдах, которые я прочитал) Но там рассматривались сети только с 5-10 входами, на каждый вход подавался 0/1, на выходе получалась вероятность единицы. Я разобрался, как создавать такие сети и как их обучать. Но, к сожалению, статей, описывающих нейронные сети, которые решили бы мою задачу (или близкую к ней), я не нашел.

На данный момент у меня возникло 2 вопроса:
1. Как создать нейронную сеть, которая могла бы обрабатывать ключевые слова? Единственное, что крутится у меня в голове -- создать 15к входов у сети. Но логично, что это неправильно. Тем более, что в определенный момент ключевые слова могут добавиться.
2. Как сделать так, чтобы нейронная сеть выдавала не вероятность наступления события, а направление ряда (курс пойдет вверх, сильно вверх, останется таким же, вниз и т.д.)?

Не прошу описать полностью алгоритм, подскажите только, пожалуйста, названия алгоритмов, техник и т.д., статей, которые могли бы мне помочь
Заранее благодарю

0

@Rayvenor

fluvana, а ты привязал курс доллара к этим ключевым словам? Чтобы обучить тебе нужно будет подавать на вход "в статье содержались такие-то ключевые слова", а сеть ты будешь учить выдавать, что "курс доллара отреагировал так-то". Например, повысился или стал равен тому-то. События в печати - это вход, реакция курса - выход. Выходы ты знаешь, вот и учи связывать вход и выход. Когда научится, то новые события в печати будут давать какой-то новый результат на выходе. Это общая конва, которую можно придумать за 5 минут на коленке. Детали изучай сам или гуру подскажут.

0

@VTsaregorodtsev

Используйте методы снижения размерности. Например, метод главных компонент.
Т.е. нейросетка на вход получит результаты проецирования исходных данных в пространство иной (сильно меньшей) размерности.

Тогда придётся обучить сеть заново

Ничего не надо делать
Нашли среди ответов сети наибольшую вероятность - вот Вам и направление (соответствующее этой наибольшей вероятности) стало известно.
Но указанный Вами способ кодирования требуемых от сети ответов ("курс пойдет вверх, сильно вверх, останется таким же, вниз и т.д." - т.е. задача классификации на 5 классов) - мне не нравится.

1

@Excalibur921

Поскольку такой прогноз это утопия, то ее в изобилии должно быть описано в книгах типа нейросеть для форекс, биржи т.п. лохотронов.

0