Neuronové sítě a investiční strategie – Bc. Pavel ROZKOŠNÝ
Bc. Pavel ROZKOŠNÝ
Diplomová práce
Neuronové sítě a investiční strategie
Neural networks and investment strategies
Anotace:
Práce se zaměřuje na nastudování problematiky neuronových sítí, a to jak z pohledu matematického, tak částečně i z toho biologického. Biologická část této práce je přínosná zejména k pochopení fungování základního stavebního kamene neuronových sítí, perceptronu, který je z velké části předobrazem neuronu lidského. Jednotlivé kapitoly přechází od popisu základních modelů s jednou skrytou vrstvou k modelům …víceAbstract:
The aim of this thesis is to study artificial neural networks. Main chapters were focused on mathematical part of this topic. However firstly was necessary to study biological neural networks because this knowledge was essential for creation the perceptron. In the first chapter you can find the basic models with one hidden layer and the models with more than one hidden layer networks. Following with …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 4. 2018
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: RNDr. Rostislav Vodák, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
ROZKOŠNÝ, Pavel. Neuronové sítě a investiční strategie. Olomouc, 2018. diplomová práce (Mgr.). UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI, Přírodovědecká fakultaUNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI
Přírodovědecká fakultaMagisterský studijní program / obor:
Aplikovaná matematika / Aplikace matematiky v ekonomii
Práce na příbuzné téma
-
Programová knihovna pro práci s umělými neuronovými sítěmi s akcelerací na GPU
Andrej Trnkóci -
Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě
Daniel Pešek -
Algebraizace a parametrizace přechodových relací mezi strukturovanými objekty s aplikacemi v oblasti neuronových sítí
Bedřich Smetana -
Modelování oscilací neuronů s vyššími frekvencemi
Nikol Drongová -
Modelování vlivu podmínek prostředí na biologická společenstva s využitím metod strojového učení.
Hana Mlčochová -
Učení neuronových sítí s použitím genetických algoritmů
Josef CZYŽ -
Neuronové sítě za použití evolučních algoritmů pro učící proces
Lukáš SEDLÁK -
Investiční strategie fyzických osob v době ekonomické nejistoty
Filip Hofmann