神经 --- 系统 炒股(计算机神经 ---600863股吧 系统)

我是一个胆怯的老股民，每天都神神经经，百依百顺。昨日看到白酒板块大跌，以为今日的买入就会来了，经过我的数据估测，酒板块今日上涨概率超80%，所以决然咬牙含泪买入了6000块的酒ETF，占总仓位的十五分之一。我的心思便是，六千块，赔了不疼爱，赚了也不高兴，今日就赚了150元不到（149.97元），因为还有三毛钱的买卖佣钱，看来我是一辈子也吃不到四个菜了[流泪]，就当今日出去做日结工了。
告知咱们一个隐秘，本年六月新开的这个股票账户，不到五个月，我买入了11次，持有时刻最长三天，盈余概率居然100%，可是我总以为，曾经你盈余100%，不代表下次买入盈余100%（因为我炒股赔了十年，股市摧残的我没有胆量了），所以我对股市总是战战兢兢，必恭必敬。或许这辈子我便是一个无胆，无福之人[流泪]。1、谈及AI经常听到的「神经网络」和「深度学习」到底是什么意思？关于神经网络和深度学习，我尽量用一个通俗易懂的办法来答复吧。

因为假如用比较专业的言语来描绘的话，或许看完了也仍是不明白是什么，这样就没啥含义了。

先说说神经网络神经网络分为两种：

一种是生物的，例如：人、猫、狗

还有一种是咱们人工的，因为咱们能造出聪明一点的机器人。

那人的神经网络是什么样的呢？咱们翻开咱们的生物书，里边就会有这样的图，这是一个神经元的结构图。

举个比方：咱们的皮肤其实就连接着各式各样的神经末梢，然后咱们摸了一个东西，然后咱们的神经末梢就将摸到的这种感觉变成了一种生物电，然后经过神经纤维（便是上图中黄色的一节一节的东西）传递到了细胞体中，而神经元细胞体存在于咱们的脑和脊髓中。

那咱们人体有千千万万条这样的神经元，这些神经元就构成了咱们人体的神经网络。

咱们人也便是经过神经网络，来感知国际的。

那人工神经网络又是怎样回事呢？

其实，人工神经网络也便是经过模仿人的神经网络架构，而规划出的一套核算机的神经网络算法。

例如：咱们在读一封邮件的时分，咱们怎样判别它是垃圾邮件呢？

或许是，看到标题里边有某个特定的词，那它便是垃圾邮件，或许内容中呈现一些词，他便是垃圾邮件。

那咱们把这封邮件丢到咱们人工的神经网络里边，然后咱们的许多神经元都接纳到了邮件里的拆分出来的词汇，然后各个神经元去判别这个邮件的内容，终究汇总一个答案。这个事例便是一种最最简略的神经网络的使用场景。

那这些词汇，咱们叫做输入，在第一层的神经元中，咱们现已包含了许多的特征（例如某个关键词），依据输入是否存在这种特征，咱们做出判别，那是不是垃圾邮件，咱们给出一个答案，0代表不是，1代表是，0和1咱们成为输出。

那第一层神经元的输出，作为了第二层神经元的输入，第二层神经元只要一个，咱们能够给第二层神经元也定一个特征，例如：有一个输入是1，那便是垃圾邮件。

那终究，咱们就能够断定这个邮件是否是垃圾邮件了。

那什么是深度学习呢？原理咱们就不讲了，咱们只需求知道，深度学习是在神经网络的开展中被研讨出来的一种算法模型。

就用方才咱们的邮件来举例吧。

咱们在叙述邮件的时分，提到了一个东西，特征，可是咱们方才的描绘中，并没有清晰这些特征是怎样来的。

那深度学习呢，就能够问咱们处理这个问题。

例如：咱们找到一个小孩子，让他看一封邮件，他其实并不知道这个邮件是不是垃圾邮件。

可是这个没有关系，咱们就找出许多许多这样的邮件来，然后告知这个小孩子，这封是垃圾邮件，这封不是垃圾邮件。

渐渐的，这个小孩子就能够从这一堆邮件中，提取出垃圾邮件的特性。

或许最开端他提取了一些特性，可是咱们让他学习的进程中，他答复咱们这个是垃圾邮件，可是咱们告知他，这个不是垃圾邮件，他就会将这种特性的判别成果做相应的调整。

渐渐的，跟着他学习的深度，他给出的答案就越精确。

而这个学习的进程，其实便是深度学习了。

小结简略的常识咱们就讲这么多，假如咱们真的对神经网络和深度学习感兴趣的话，能够去看看李宏毅教授的《1天搞懂深度学习》，一个ppt，还比较易懂。

要学习神经网络，深度学习，最重要的便是学好数学，所以，好好学习才干天天向上。

AI（Artificial Intelligence），全称叫人工智能，是一种依据核算机的多学科穿插的新式科学技能。它的含义跟咱们幻想中的相同，它能够替代人类做许多深重的作业。

而神经网络和深度学习，则是完成人工智能的办法，未来或许用神经网络完成咱们幻想中的人工智能，也或许以深度学习的办法完成。也便是说，人工智能是方针，而神经网络和深度学习是办法。那神经网络和深度学习有什么区别呢，相信你现已略知一二，他俩是两种不同的办法。这两种办法既有相同点又有不同点。

人工神经网络是生物学里依据人的大脑里神经元的工作办法而笼统总结出来的一种办法，其特色是经过不断迭代、负反馈的办法求最佳解的进程。

深度学习的概念正是源于神经网络，在神经网络的根底上其含有多个隐含层和多个感知器。深度学习像一种贪心算法，寻求从最低层找到一个事物的多种表达办法，比方一幅图画，最简略直接的方式是表达成像素点的方式。相同，图画也能够表达为各种概括的边构成，由色彩构成，梯度构成或许更高一层次的元素如：四肢、棱、柱子等构成。在这个根底上对事物进行分类区分。

从广义上讲，深度学习也是神经网络的一种。传统的神经网络只要输入层、隐含层、输出层。但深度学习则是在多层神经网络的根底上还有特征学习部分，这便是我上面讲的对信息的分级处理。

「神经网络」和「深度学习」是人工智能AI中常见的用语。神经网络是一门重要的机器学习技能。它是现在最为炽热的研讨方向--深度学习的根底。学习神经网络不只能够让你掌握一门强壮的机器学习办法，一起也能够更好地协助你了解深度学习技能。简略来说，神经网络就像一个呀呀学语的小孩子。开端的时分一片空白，你需求一点一点的教他认东西。比方第一天，他看见一只京巴狗，你告知他这是狗；第二天他看见一只猫，他开心肠说，”狗"，"狗"。你要纠正他，这是猫；第三天，他看见一泰迪狗，他又利诱了，你要告知他这是狗，泰迪狗……直到有一天，他能够自己辨明任何一只猫或许狗。这个学习的进程便是不断深入的进程，也便是“深度学习”。

其实神经网络开始得名，便是其在模仿咱们人的大脑，咱们能够把每一个节点当作一个神经元，而这些“神经元”组成的网络便是神经网络。神经网络是一种模仿人脑的神经网络以期能够完成类人工智能的机器学习技能，也能够称之为人工神经网络。人脑中的神经网络是一个非常复杂的安排，成人的大脑中估量有1000亿个神经元之多，是非常复杂的。

因为核算机超卓的核算才能和细节掌握才能，在大数据的根底上，人工神经网络往往有比人更超卓的体现。人工神经网络有下面三个特色或许说是优越性：