Inteligencia Artificial en Finanzas

Apéndice A. Redes neuronales interactivas

Este apéndice explora las nociones fundamentales de las redes neuronales con código Python básico, a partir de redes neuronales simples y poco profundas. El objetivo es proporcionar una buena comprensión e intuición de conceptos importantes que a menudo desaparecen tras API abstractas de alto nivel cuando se trabaja con paquetes estándar de aprendizaje automático y profundo.

El apéndice tiene las siguientes secciones:

• " Tensoresy operaciones tensoriales" trata los conceptos básicos de los tensores y las operaciones que se realizan con ellos.

• "Redes neuronales simples" trata de las redes neuronales simples, o redes neuronales que sólo tienen una capa de entrada y otra de salida.

• "Redes neuronales poco profundas" se centra en las redes neuronales poco profundas, o redes neuronales con una capa oculta.

Tensores y operaciones tensoriales

Además de implementar varias importaciones y configuraciones, el siguiente código Python muestra los cuatro tipos de tensores relevantes a efectos de este apéndice: escalares, vectoriales, matriciales y cúbicos. Los tensores se representan generalmente como objetos potencialmente multidimensionales ndarray en Python. Para más detalles y ejemplos, consulta Chollet (2017, cap. 2):

In [1]: import math
        import numpy as np
        import pandas as pd
        from pylab import plt, mpl
        np.random.seed(1)
        plt.style.use('seaborn')
        mpl.rcParams['savefig.dpi'] = 300
        mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'
        np.set_printoptions ...