Архитектура высокоэффективных нейросетевых вычислений на C++ для прогнозирования динамики ВВП
Принято считать, что для анализа макроэкономики и прогнозирования ВВП необходимы мощные серверы. Обычно разработчики используют Python и тяжелые библиотеки вроде TensorFlow или PyTorch. Однако бывают случаи когда надо чтобы модель была доступна на обычно ноутбуке или мы хотим применить наработки модели и переложить их на платы ардуино с лимитом памяти 32 кб и ценой в розничном магазине 300 - 400 рублей за штуку?Решением проблемы становится полный отказ от сторонних фреймворков. Вся математика нейронных слоев написана с нуля на чистом C++20, а для быстрого подбора весов на ПК применяется технология NVIDIA CUDA. Сама модель имитирует реальные циклы оборота капитала. Четыре скрытых слоя нелинейной сети сжимаются до шести проекционных нейронов по методологии Всемирного банка.Вообще идея применять нейронные сети для предсказания экономических процессов зародилась в конце XX века. Ученые искали замену обычным линейным моделям. Одними из первых нелинейные свойства ИНС для макроэкономических рядов США исследовали N. R. Swanson и H. White [2]. Они доказали, что гибкие связи лучше находят скрытые циклы.C.-M. Kuan и T. Liu [4] выявили, что очистка данных перед подачей в сеть сильно снижает ошибку. В начале 2000-х годов началось активное сравнение нейронных сетей с классическими методами вроде ARIMA. M. Marcellino [5], K. Neusser и M. Wagner [9] доказали превосходство многослойных сетей при анализе ВВП европейских стран на длинных дистанциях, а переключение весов C.-M. Lin и P.-H. Chen [7] помогает предсказывать кризисные периоды. Современный этап связан с обработкой больших массивов информации. В Индии S. Ghosh [6], M. C. Medeiros с соавторами [8] успешно применили нейросети для поиска скрытых зависимостей в индийской экономике.Q. Zhang и Y. Bian [3] в 2024 году провели масштабные тесты по отслеживанию темпов роста китайского ВВП. Они подтвердили преимущество нелинейных функций активации. Читать далее