11111111111

1、权重函数则反映了人们对于事件发生的概率的感知在前景理论中，权重函数是非线性的，且在小概率事件上呈现较大的权重放大效应这表明人们在评估风险时倾向于放大小概率事件的影响，导致在决策时对小概率事件给予过高的重视前景理论的应用广泛，尤其是在金融领域比如，投资者在面对股票投资决策时，可能；确定性效应是丹尼尔·卡纳曼和阿莫斯·特沃斯基在前景理论中提出的一种心理现象它描述了决策者在做选择时，对于确定性结果的偏好往往超过可能性的结果这种效应可以通过概率权重函数来理解，通常表现为决策者对小概率事件的估价高于其实际概率，而对中等概率事件的估价则低于其实际概率确定性效应的一个；此外，价值函数对损失的敏感度通常高于对相同数额收益的敏感度，这体现了损失厌恶Loss Aversion的心理特征决策权重函数反映了决策者对于概率的主观感知与客观概率不同，决策权重函数通常赋予小概率事件更高的权重，而赋予大概率事件较低的权重这种非线性的概率加权方式导致了前景理论与期望效用理论；投资者行为的影响现实世界中，期权处于深度实值和深度虚值的概率较低根据前景理论，投资者往往高估小概率事件，对深度实值和深度虚值的情况赋予过高的决策权重这导致对期权的期望价值过高，从而引起股票期权价格被高估，出现隐含波动率微笑的现象3 风险提示期权微笑的存在提醒投资者，在利用期权。

1、1主观性决策权重反映的是决策者的主观偏好或判断，因此不同的人会有不同的决策权重2层次性不同的决策权重反映的是决策者对于不同方案或选择的偏好程度，这具有明显的层次性3可变性决策权重并非一成不变，会随着决策者的经验知识情感等因素的变化而发生变化。

2、权重是指某一因素或指标在整体中所占据的重要程度或影响程度权重是一个相对的概念，它反映了某个因素或指标在整体评价或决策过程中的重要性和影响力在各个领域，权重都有着广泛的应用权重在决策和评估中的意义权重代表了某个因素或变量在整个系统中的价值或重要性在决策过程中，考虑到不同的。

在图像处理中，权函数同样发挥了重要作用它可以帮助调整图像中的不同区域的权重，使得图像处理算法能够更精确地处理图像的各个部分，增强图像的细节和对比度权函数在模式识别领域也有着重要的应用通过调整权函数的参数，可以优化分类器的性能，提高识别的准确率权函数能够根据样本的特性调整不同类别的；由于损失的价值函数比收益的价值函数更为陡峭，所以损失比收益显得更加“突出”一些损失规避带来的另一个结果就是所谓的“禀赋效应” 禀赋效应指某物成为某个人的禀赋的一部分时，它的价值便增加了前景理论假定，决策权重倾向于过于看重小概率事件而看轻中高概率事件3确定效应 确定效应指某个。

　　图1 人脑神经网络

　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。

　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。

人在决策时，事件的决策权重并不等于事件发生的概率 在低概率区域，投资者会被极端损益所吸引，在心目中放大低概率在高概率区又会产生“失去才最美”效应，在心目中忽视大概率事件 此外，还有两种，直接漠视或者直接把概率生成1。