随着预测市场在不同指标上的扩展，人工智能在交易策略、研究和算法中的应用变得愈加不可避免。已经有多个人工智能工具的例子，例如我们为预测市场定制的Polyfacts LLM， 因此值得关注指导这些系统的基础概念。 深度神经网络 神经网络是基于人脑神经元设计的计算模型，广泛用于通过连接的层或节点处理数据以识别模式和做出决策。 神经网络由三个组成部分构成：输入、处理（隐藏层）和输出。当输入和输出之间有多个隐藏层时，它被称为深度神经网络。 隐藏层由接收来自输入组件的信息并根据权重对这些信息进行分类的神经元（或节点）组成。权重帮助网络确定该信息在生成输出时的重要性。数学上， 加权和 = (输入1 × 权重1) + (输入2 × 权重2) + ... + 偏差 假设你正在决定是否去餐厅，你自然会考虑以下因素，并根据它们在你试图推理的上下文中的重要性为它们分配权重（假设这里是0-1的比例）， 天气：0.2 饥饿：0.5 预算：0.7 朋友可用：0.3 也就是说，天气好当然是不错的，但无论如何，天气对你大脑在这个决定中的重要性并不高，其他值也是如此。 当前情况因素的值， 天气晴朗 - 1（实际上有多晴朗） 你非常饿 - 0.9（你真的有多饿） 预算 - 0.2（熊市😂） 朋友可用 - 1 ...