Mathematical formulation of the problem of training the multilayer perceptron for classification of market situations
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2016-3-10-12Keywords:
neural network, multilayer perceptron, classification, marketAbstract
The article deals with application of a multilayer perceptron as a core of an intelligent decision support system for a trader of financial markets. General concepts of designing a neural network for tasks of market situation classification are considered. Mathematical statement of the task of the designed neural network training is presented.References
Nikolaeva Y. V. The neural networks. The multilayer perceptron// Communication of Students, Master Students and Post-Graduates in Academic, Professional and Scientific Fields : материалы межвуз. студ. науч. конф., 2011.
Минский М., Пайперт С. Персептроны. - М. : Мир, 1971.
Николаева Ю. В. Критерии выбора архитектуры нейронной сети для прогнозирования финансовых рынков // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. - 2015. - № 1.
Николаева Ю. В. Нормировка данных для нейронных сетей // Молодые ученые - ускорению научно-технического прогресса в XXI веке : сборник материалов III Всероссийской научно-технической конференции аспирантов, магистрантов и молодых ученых с международным участием, Ижевск, 22-23 апреля 2015 года.
Сучкова Е. А. Консолидация данных в системах поддержки принятия решения // Перспективы развития научных исследований в 21 веке : сборник материалов 9-й Международной науч.-практ. конф. (г. Махачкала, 31 октября, 2015 г.). - Махачкала : Апробация, 2015. - 234 с.
Понтрягин Л. С. Математическая теория оптимальных процессов. - 3-е изд. - М. : Наука, 1976. - 392 с.
Rumelhart D. E., Hinton G. E., and Williams R. J. Learning representations by back-propagating errors. Nature 323 (1986). P. 533-536.
Николаева Ю. В. Математическая постановка задачи обучения многослойного перцептрона с точки зрения классической // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. - 2016. - № 2.
