<prompt> Unda mtandao wa neva wa kutabiri bei za hisa katika soko fulani.  <response>: Hakika, ili kujenga mtandao wa neva wa kutabiri bei za hisa katika Soko la Hisa la Shanghai, tungehitaji kufuata hatua hizi: 1. Kusanya na kuchakata data mapema: Tungehitaji kwanza kukusanya data ya kihistoria kuhusu bei za hisa katika Shanghai. Soko la hisa. Hii itahusisha kukusanya data kuhusu bei za hisa, kiasi na viashirio vingine muhimu vya kifedha. Pindi tu tukiwa na data, tutahitaji kuichakata mapema kwa kuisafisha, kurekebisha, na kuibadilisha kuwa umbizo linalofaa kufunza mtandao wetu wa neva. 2. Chagua muundo wa usanifu: Kisha, tunahitaji kuchagua usanifu wa mtandao wetu wa neva. Hii itahusisha kuchagua idadi ya tabaka, niuroni, na vitendaji vya kuwezesha kwa muundo wetu. Kwa utabiri wa bei ya hisa, mtandao wa neva unaojirudia RNN kama vile LSTM Kumbukumbu ya Muda Mfupi au GRU Kitengo cha Kawaida cha Gati unaweza kuwa chaguo zuri, kwani zinafaa kushughulikia data mfuatano kama vile data ya mfululizo wa saa. . 3. Zoeza modeli: Mara tu tumechagua usanifu wetu wa kielelezo, tunahitaji kutoa mafunzo kwa mtandao wetu wa neva. Hii itahusisha kugawanya data yetu katika seti za mafunzo na majaribio, na kisha kutumia data ya mafunzo kusasisha uzani na upendeleo wa mtandao wetu wa neva. Tutahitaji kuchagua chaguo la kukokotoa la upotevu linalofaa, kama vile kosa la wastani la mraba, ili kupima jinsi muundo wetu unavyofanya kazi vizuri, na kanuni ya uboreshaji, kama vile mteremko wa kushuka, ili kusasisha uzani na upendeleo wa muundo wetu. 4. Tathmini modeli: Baada ya kufunza modeli yetu, tunahitaji kutathmini jinsi inavyofanya vyema. Hii inaweza kuhusisha kutumia data yetu ya majaribio kukokotoa vipimo kama vile kosa la wastani la mraba, maana ya hitilafu kamili, au thamani ya R-mraba. Tunaweza pia kuibua utabiri wa modeli dhidi ya data halisi ili kuona jinsi inavyofanya kazi vizuri. 5. Fanya ubashiri: Tukisharidhika na utendaji wa muundo wetu, tunaweza kuutumia kufanya ubashiri kwenye data mpya. Kwa mfano, tunaweza kutoa muundo wetu na data kuhusu bei za hisa za hivi majuzi na viashirio vingine vya kifedha, na inaweza kutoa ubashiri wa bei ya hisa ya siku zijazo. Kwa muhtasari, kujenga mtandao wa neva wa kutabiri bei za hisa katika Soko la Hisa la Shanghai kungehusisha kukusanya na kuchakata data mapema, kuchagua muundo wa usanifu, kutoa mafunzo kwa modeli, kutathmini utendakazi wake, na kisha kuitumia kufanya ubashiri kuhusu data mpya. 