神經網絡 Neural Network
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神經網絡 Neural Network 是一種模仿神經元連接結構的機器學習模型：輸入數據經過一層或多層帶權重的節點，逐層做線性組合與非線性轉換，最終輸出預測。模型由兩部分構成——參數（權重）是模型的積木，架構則規定數據如何與參數互動生成輸出。訓練過程以成本函數量度預測與目標的距離，再用優化算法（如梯度下降與反向傳播）迭代調整權重。神經網絡能逼近極複雜的非線性函數，在金融上可用於價差預測、訊號分類等任務。要注意：參數數量龐大令神經網絡極易過度擬合，數據量不足時尤甚，須配合正則化、提早停止（early stopping）等技巧，並以獨立測試集驗證泛化能力。