Генеративно-змагальна нейронна мережа для прогнозування фондового ринку

Магістерська дисертація: 106 с., 22 табл., 19 рис. 2 дод., 37 джерел. Об’єкт дослідження – рух цін акцій Goldman Saches. Мета роботи – реалізувати генеративно-змагальну нейронну мережу для прогнозування фондового ринку. Дослідити вплив значень параметрів моделі на точність моделі. Порівняти результати прогнозу методу з іншими методами прогнозу. Методи дослідження – реалізувати генеративно-змагальну нейронну мережу і дослідити її роботу. У роботі було запропоновано просту у використанні модель прогнозування фондовго ринку. Було використано навчання з підкріпленням при оптимізації гіперпараметрів, адже фондові ринки весь час змінюються. Навіть якщо вдається навчити GAN та LSTM створювати надзвичайно точні результати, результати можуть бути дійсними лише протягом певного періоду. Це означає, що потрібно постійно оптимізувати весь процес. Заснована на мережі глибокого навчання, ця модель досягає здатності прогнозування, що перевершує інші базові методи, за допомогою змагальних тренувань, мінімізації втрат прогнозування напрямку та втрати прогнозованих помилок. У майбутньому ми спробуємо створити середовище RL для тестування торгових алгоритмів, які вирішують, коли і як торгувати. Вихід з GAN буде одним із параметрів у середовищі.Master thesis: 106 p., 22 tables, 19 figures. 2 items, 37 sources. The object of the study is the movement of Goldman Saches shares. The purpose of the work is to implement a hybrid generative-competitive neural network for stock market forecasting. Investigate the influence of model parameter values on model accuracy. Compare the results of the forecast method with other forecast methods. Research methods - to implement a generative-competitive neural network and explore its work. In paper, an easy-to-use stock market forecasting model was proposed. Reinforced training was used to optimize hyperparameters, as stock markets are constantly changing. Even if you can teach GAN and LSTM to create extremely accurate results, the results can only be valid for a certain period of time. This means that you need to constantly optimize the whole process. Based on a network of deep learning, this model achieves the ability to predict, which surpasses other basic methods, through competitive training, minimizing the loss of directional prediction and loss of predicted errors. Moreover, the effects of model update cycles on predictability are analyzed, and experimental results show that a smaller model update cycle can obtain better prediction results. In the future, we will try to create an RL environment for testing trading algorithms that decide when and how to trade. Exiting the GAN will be one of the parameters in the environment

Методика покращення якості зображень на основі генеративних змагальних мереж

Магістерська дисертація містить 127 с., 26 табл., 35 рис., 2 дод.. А також було використано 34 джерела. В даній роботі розглядаються актуальні проблеми та питання у галузі покращення роздільної здатності зображень. Висока якість зображень є необхідним фактором при забезпеченні стабільної роботу записуючих пристроїв, а також відповідної частоти кадрів для динамічних сцен. Метою даної роботи є дослідити існуючі підходи до покращення роздільної здатності зображень, покращити їх, розробити власний, який буде проявляти себе краще при вирішенні задачі та досягати компромісу між продуктивність та швидкістю відпрацювання програмного продукту. Та порівняти результати роботи з використанням глибинних згорткових мереж, які використовувалися у дипломній роботі. Об’єктом дослідження виступає тестовий набір даних зображень низької роздільної здатності. Методи дослідження – генеративно-змагальна нейронна мережа, метод супер роздільної здатності (Super Resolution). Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування Python. Після дослідження методу був проведений порівняльний аналіз між різними підходами для вирішення поставленої проблеми. 5 У виконаній роботі розроблено методику покращення роздільної здатності зображень на основі генеративно-змагальних нейронних мереж з використанням методу супер роздільної здатності. Пропонується спосіб, який забезпечує більшу швидкість при використанні на практиці та дає сучасну якість результату. Галузь застосування: проведена робота може бути використана при підвищенні роздільної здатності зображень, особливо в таких областях, як відеоспостереження, медична діагностика, фермерське господарство та застосування дистанційного зондування.Master’s thesis contains 127 pages, 35 drawings, 26 tables. And also 34 sources were used. In this paper, the current problems and issues in the field of improving the resolution of images are considered. High quality images are a necessary factor in ensuring the stable operation of recorders, as well as the appropriate frame rate for dynamic scenes. The purpose of this work is to investigate existing approaches to improving the resolution of images, improve them, develop our own, which will be better at solving the problem and reach a compromise between the productivity and speed of the software. The object of research is a test set of low-resolution image data. Methods of research - GAN, super resolution method. The software product is implemented using the Python programming language. After studying the method, a comparative analysis was conducted between our and other approaches that were used to solve the problem. In the work we have developed a method for improving the resolution of images based on deep convolutional neural networks using the super resolution method. A method is proposed that provides greater speed when used in practice and gives the contemporary quality of the result. Field of application: The work can be used to increase the resolution of images, especially in areas such as video surveillance, medical diagnostics, farming and remote sensing applications

Une méthode de tri multicritère multi-périodes pour la sélection de projet en contexte d'incertitude

RÉSUMÉ: Dans les dernières années, le gouvernement du Québec a souligné l'importance de la prise de décision dans un contexte de développement durable et de lutte contre les changements climatiques. L'évaluation des projets dans ce contexte devrait prendre en considération l'équilibre entre les critères économiques, sociaux et environnementaux à court, moyen et long terme. De plus, ces évaluations peuvent être imprécises et tâchées d'incertitude. Les problèmes de décision dans ce contexte sont complexes et caractérisés par les trois aspects suivants, à savoir l'aspect multicritère, l'aspect temporel et l'incertitude. Or, la plupart des méthodes multicritères sont statiques et seules quelques rares méthodes traitent l'aspect temporel des évaluations. En effet, des recherches récentes ont développé des méthodes multicritères multi-périodes de rangement mais au meilleur de notre connaissance, aucune méthode de tri multicritère multi-périodes ne fut développée à date. L'objectif de ce mémoire est de proposer une méthode de tri multicritère multi-périodes dans un contexte d'incertitude pour l'évaluation de la durabilité des projets. La méthode proposée est constituée de deux phases d'agrégation multicritère et d'agrégation multi-périodes. La première phase consiste à conduire les simulations Monte Carlo et à appliquer la méthode SMAA-Tri pour affecter à chaque période le projet à une des catégories prédéfinies. Ensuite, la phase d'agrégation multi-périodes propose d'agréger les résultats obtenus dans chaque période pour arriver à une affectation à la fois multicritère et multi-périodes. La méthode proposée a été appliquée dans le contexte d'aménagement forestier durable. Un projet d'aménagement spécifique qui consiste à implanter un plan de protection spécifique pour l'habitat du caribou a été trié selon un ensemble de critères évalués sur l'horizon de régénération de la forêt de 150 ans. L'incertitude a été simulée par 10000 simulations Monte Carlo à chacune des 30 périodes. Les résultats de cette application démontrent que la méthode proposée permet de généraliser la méthode SMAA Tri au contexte multi-périodes et aboutit à des résultats intéressants. -- Mot(s) clé(s) en français : Sélection de projet, Méthodes de tri multicritère, évaluations multi-périodes, Monte Carlo, incertitude, développement durable. -- ABSTRACT: In the last years, the government of Quebec emphasized sustainable and robust decision making in the context of climate change. Projects evaluation in this context must take into consideration the balance between economic, social and environmental criteria, over the short, medium and long term. Furthermore, decision criteria may be imprecise or uncertain. Decision-making problems in this context are complex and characterized by multi-criteria, temporal and uncertainty aspects. Yet, the majority of the multi-criteria methods are static and only few methods deal with temporal evaluations. In fact, recent studies proposed multi-criteria multi-period ranking methods but to the best of our knowledge, there is no multi-criteria multi-period sorting method proposed yet. The general objective of this research is to propose a multi-criteria multi-period sorting method in the context of uncertainty to be used for sustainability evaluations of projects. The proposed method is composed of two phases, the multi-criteria aggregation phase, and the multi-period aggregation phase. The aggregation phase consists of conducting the Monte-Carlo Simulations and applying the SMAA-TRI method at each period in order to sort the project in one of the predefined categories. Then, the multi-period aggregation proposes to aggregate the results obtained at each period in order to get a global sorting result. The proposed method is applied in the context of sustainable forest management. A particular project of forest management, that aims to implement a specific protection plan for the caribou habitat, is sorted according to a set of criteria evaluated over the regeneration forest horizon of 150 years. Uncertainty has been simulated with 10 000 Monte-Carlo simulations over 30 periods. The results of this application show that the proposed method generalizes the SMAA-TRI method to the multi-period context and provides interesting results. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Project selection, multi-criteria sorting methods, multi-period evaluations, Monte Carlo, uncertainty, sustainable development

Fuzzy Mathematics

This book provides a timely overview of topics in fuzzy mathematics. It lays the foundation for further research and applications in a broad range of areas. It contains break-through analysis on how results from the many variations and extensions of fuzzy set theory can be obtained from known results of traditional fuzzy set theory. The book contains not only theoretical results, but a wide range of applications in areas such as decision analysis, optimal allocation in possibilistics and mixed models, pattern classification, credibility measures, algorithms for modeling uncertain data, and numerical methods for solving fuzzy linear systems. The book offers an excellent reference for advanced undergraduate and graduate students in applied and theoretical fuzzy mathematics. Researchers and referees in fuzzy set theory will find the book to be of extreme value