Модели нейросети

Модель нейросети — это обученная нейросеть, в которой закреплены знания, полученные на этапе обучения. Эти знания хранятся в виде числовых параметров — именно они помогают модели распознавать, анализировать и генерировать нужные ответы.

#1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера / Habr

Некоторые виды моделей нейросетей:

Текстовые LLM (Large Language Models) — классические языковые модели для написания текстов, переводов и ответов на вопросы. Примеры: GPT-4, Claude, DeepSeek.

Мультимодальные модели — универсальные помощники, которые «видят» картинки, слушают аудио и понимают текст одновременно. Примеры: Gemini, GPT-4o.

Генераторы изображений — нейросети, превращающие текстовое описание в визуальный контент. Примеры: DALL-E 3, YandexART.

Специализированные — например, модели, заточенные под код.

Винтина П. - Модель поведения цены SABR
Московский Государственный Университет им.М.В.Ломоносова Введение Обычно европейские опционы оценивают и хеджируют, используя для этого модель Блэка или , что то же самое, Блэка-Шоулза. Модель Бл...
История развития систем ИИ
Здесь Вы сможете прочесть об основных понятиях и терминах используемых при проектировании и отладке таких сетей. Еще их называют Сети с искусственным интеллектом.
Более детально писать, я думаю, нет смысла– там сплошные расчетные формулы увидев которые просто с экрана монитора Вы ничего не поймете. Это ведь раздел математики, принципы которого приспособили для биржевой торговли, а софт приведенный ниже позволяет избежать общения с математическими выкладками, он их берет на себя.
Ваше же дело сформулировать задачу, поставить данные для решения (в нашем случае это котировки) и показать сети какой результат Вам нужен. После этого начинается процесс тестирования и отладка, отладка и еще раз тестирование и тд.

Все материалы приведенные здесь являются выдержками из университетского курса лекций по сетям с искусственным интеллектом

Базовые понятия ИИ
История развития систем ИИ
Архитектура и основные составные части систем ИИ
Понятие образа
Проблема обучения распознаванию образов

Критерии отбора
Философские аспекты проблемы систем ИИ
Вспомогательные системы нижнего уровня
Геометрический и структурный подходы

Гипотеза компактности
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Введение в МГУА
Описание программы NeuroShell

Как построить приложение на основе нейронной сети
Сбор данных
Кодирование Ваших знаний
Проектирование сети
Тренировка и тестирование сети

Перепроектирование сети
Какие переменные влияют на результат
Идентификация линейных систем
Изучение свойств и особенностей объектов с помощью современных методов обработки информации основывается на построении модели изучаемого объекта по наблюдаемым данным — входным и выходным сигналам. Построение модели объекта по наблюдаемым данным называется идентификацией и включает определение его структуры и параметров
Информационные электрические машины
Поворотные трансформаторы конструктивно сходны с асинхронными
машинами с фазным ротором и контактными кольцами. К ним обычно подводится питание со стороны статора от источника переменного напряжения. На обмотке ротора (на выходе) получают напряжение, представляющее собой определенную функцию угла поворота ротора
Теоретические основы построения эффективных АСУ ТП
Из всех возможных регулирующих воздействий выбирают такой поток вещества или энергии, подаваемый в объект или отводимый из него, минимальное изменение которого вызывает максимальное изменение регулируемой величины, т. е. коэффициент усиления по выбранному каналу должен быть по возможности максимальным
Кибернетика и сознание проблема искусственного интеллекта
Искусственный интеллект является сейчас "горячей точкой" научных исследований. В этой точке, как в фокусе, сконцентрированы наибольшие усилия кибернетиков, лингвистов, психологов, философов, математиков и инженеров. Именно здесь решаются многие коренные вопросы, связанные с путями развития научной мысли