نیوورل نیٹ ورک کو مالیاتی پیشینگوئیوں میں وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے تاکہ پیچیدہ اعداد و شمار کا تجزیہ کیا جا سکے اور پیشگی معلومات تیار کی جا سکے. وہ شناختی اقدامات، خطرات کا تجزیہ کرنے اور سرمایہ کاری کے فیصلوں کا جائزہ لینے میں مدد کرتے ہیں۔اس مضمون میں حقیقی دنیا کے اطلاق، صورت حال اور بنیادی حسابات کا جائزہ لیا گیا ہے جو مالیاتی پیشینگوئیوں کے لیے ریکٹر نیٹ ورک استعمال میں شامل ہیں۔

اسٹاک مارکیٹ پریڈیشن میں اطلاقات

نیورل نیٹ ورکز کو تاریخی اعداد، مارکیٹ سگنل اور خبروں کی طرف سے اسٹاک کی قیمتوں کی پیشینگوئی کرنے کے لیے کام کیا جاتا ہے. وہ بڑے ڈیٹا سیٹ پر کام کر سکتے ہیں تاکہ وہ روایتی طریقوں سے ظاہر نہ ہونے والے نمونے معلوم کر سکیں۔ مثال کے طور پر، ایک ریکٹر نیٹ ورک ماڈل اگلے دن کی قیمتوں اور حجم کے اعداد و شمار پر مبنی معلومات کی پیش کر سکے۔

نقصاندہ خطرات

مالی ادارے صارفین کی کریڈٹ ورکز کو قرض دینے والوں کی تعریفی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ریکٹر نیٹ ورک استعمال کرتے ہیں ۔

مقدمہ : فرض‌کُن حد تک جاری رہتا ہے

ایک بینک نے قرض دینے والے کی کمی کی پیشینگوئی کرنے کے لئے ایک ریکٹر نیٹ ورک پر عمل کِیا ۔

بنیادی کلکٹر : نیورل نیٹ ورک مایہ ناز

فرض کریں کہ ایک neral network اندر داخلی خصوصیات [1] [1] اور 'FLT:2] [2] . [2]. وزن [1] = 0.5] [FLT] [5]،، [fL:0]، [fL:1]، [fL3]، [f]] اور [fL:1]] ==f.

  • وزنی کمیت : z = (0.5 * ایکس]1) + (-0.3 * x [2] + 0]۔
  • عمل کاری کاری (مثلاً، صغدی): Y = 1 / (1 + e-z)۔

یہ سادہ حساب ظاہر کرتا ہے کہ کیسے مالی پیشینگوئیوں کے سلسلے میں پیشینگوئیوں کو عمل میں لانے کے لئے ریکٹر نیٹ ورک کے عمل میں مداخلت کرتا ہے ۔