欢迎回到我们的神经网络系列！在前面的文章中，我们已经介绍了神经网络的基本知识，以及如何处理股票数据。现在，我们将进入一个更加刺激的阶段：设计我们自己的神经网络模型。这就像是建造自己的城堡，我们可以选择城堡的样式、大小和布局，以满足我们的需求和喜好。带上你的建筑工具，我们开始吧！
设计神经网络模型
设计神经网络模型首先需要选择合适的架构。架构是神经网络的基本结构，包括神经元的数量、层的数量和每层神经元的连接方式。你可以把架构想象成城堡的蓝图，它决定了城堡的整体形状和功能。对于股票预测这样的时间序列问题，我们通常会选择循环神经网络（RNN）或者长短期记忆网络（LSTM）作为架构。这是因为这些网络可以处理序列数据，记住过去的信息，从而更好地预测未来。
RNN
LSTM
在选择了架构之后，我们需要确定每层的神经元数量。这就像是决定城堡的房间数量和大小。一般来说，神经元的数量越多，神经网络的表达能力越强。但是，如果神经元的数量过多，可能会导致过拟合，也就是神经网络过于复杂，对训练数据学习得太好，而对新数据的预测效果却不佳。因此，我们需要在神经元数量和过拟合之间找到一个平衡。
神经元数量选择
选择了神经元数量之后，我们还需要决定每一层的激活函数。激活函数决定了神经元如何将输入转化为输出。这就像是决定城堡的每个房间如何使用。对于隐藏层，我们通常会选择ReLU函数，因为它能够处理非线性问题，并且计算效率较高。对于输出层，我们通常会选择线性函数，因为我们的任务是预测股票价格，这是一个回归问题。
激活函数选择
设计神经网络模型的最后一步是选择损失函数和优化器。损失函数度量了神经网络的预测和真实值之间的差距，用于在训练过程中指导神经网络的学习。对于股票预测这样的回归问题，我们通常会选择均方误差作为损失函数。优化器则决定了神经网络如何调整其参数以最小化损失函数。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。选择优化器时，我们需要考虑其收敛速度、是否容易陷入局部最优等因素。
损失函数和优化器选择
损失函数和优化器选择
至此，我们已经设计好了我们的神经网络模型。然而，我必须提醒你，设计神经网络模型并不是一项简单的任务，需要很多的实践和经验。就像建造城堡一样，我们可能需要反复试验，不断调整，才能建造出一个既美观又实用的城堡。不过，不要被这个过程吓倒。记住，每一次的尝试都是一次学习的机会，每一次的失败都是成功的垫脚石。在下一篇文章中，我们将开始训练我们的神经网络模型。敬请期待！